医学信息概论十篇

医学信息概论篇1

1．1医学信息学教学与医学实践需求脱节

医学信息学的教学体系应该从医学信息的上、中、下“三游”来加以组织。医学信息学上游主要是指传授医学信息的本质、特征、类型、产生机制与机构、传播等知识。医学信息学中游主要是指传授医学信息的搜集、整理、鉴定、组织与分析，以及医疗信息化背景下的医学信息的描述与信息库、卫生信息系统、医学信息的储存、检索和深加工等知识。医学信息学下游主要是指传授医学信息资源开发、利用与服务及其文化传承等知识。笔者认为医学信息学是一门应用型较强的课程，对于医学专业的学生需要根据未来所从事的职业性质研修相应的“三游”知识。如临床专业的学生需要研修病案管理学、病案信息资源管理学、医院信息系统、电子病历等课程。但是就笔者所在的南京医科大学进行调研发现，在医学学生的教学计划中，只有卫生信息管理与信息系统专业与医疗保险专业开设了医学信息学的相关课程，而作为未来医学信息的产生者——医生，临床专业的医学生教学计划中没有医学信息学的相关课程。这种医学信息学教学与医学实践需求之间的脱节，直接导致临床专业的医学生在大学期间没有培养良好的医学信息学素养，进而导致这些医学生在未来成为医生之后对医学信息不重视，甚至为医学信息产生、收集、整理而烦恼。

1．2医学信息学学科发展不深入

长春工业大学继续教育学院对开设医学信息学专业(或方向)的高校进行了排名，其顺序是复旦大学、中山大学、中南大学、中国医科大学、首都医科大学、四川大学、北京大学、南方医科大学、山西医科大学、浙江大学、华中科技大学、西安交通大学、石河子大学、吉林大学、重庆医科大学、哈尔滨医科大学、山东大学、杭州师范大学、南京医科大学、泰山医学院、河北医科大学、南昌大学、天津中医药大学、福建医科大学、武汉大学、上海交通大学、青岛大学、天津医科大学、延边大学、浙江中医药大学、新乡医学院、南华大学和大连医科大学等33所高校。笔者在南京医科大学图书馆网站利用“题名=医学信息或卫生信息，文献类型选择‘中文书籍’进行检索，返回结果为51本与医学信息相关，14本与卫生信息相关的文献。在51本与医学信息相关的检索结果中涉及医学信息检索的文献为31本，涉及到医学信息学基础教程的结果为8本。其余主要包括医学信息研究、医学信息资源组织与管理、医学信息系统、医学信息学决策与支持系统和医学信息分析等。综观这些检索结果基本上是针对不同对象的大学课程教科书。在14本与卫生信息相关的检索结果中涉及卫生信息管理的结果为8本，涉及卫生信息系统的结果为2本，涉及卫生信息化的有2本，涉及卫生信息技术与卫生信息资源的各1本。从检索结果可以得出在医学信息学学科发展过程中存在创作重复现象。如在检索结果中涉及到的知识点雷同多，书本编排应急就章，重复建设，后出版之书不仅没有超过前者，有的反而出现倒退现象。除刘冰、黄玉玲主编的《医学信息研究》之外，主要用于医学信息学专业教学教材。在这些教材中除了丁宝芬教授的《医学信息学》、罗爱静教授的《卫生信息管理概论》和《卫生信息管理学》作为普通高等教育部级教材规划教材之外，其余教材鲜有得到国际或国内同行普遍认同。有些著作虽然注重吸收图书情报与档案管理学的学科知识，但是没有能够与医学信息学有效融合，移植现象比较明显。当然笔者在此无意于简单否定医学信息学界与出版界同行的工作，但我国33所医学信息学相关专业的高等院校应该反思，应考虑利用范式理论指引学科发展，加强知识横向与纵向的传承与发展，引进图书情报与档案管理学、经济学和管理学等理论，弥补国内医学信息学学科的空白和不足，提升学科地位。

2医学信息学范式研究是解困之举

随着全球化进程的加剧，医学信息学也将与其他学科更加相融，医学信息学的发展必将走向开放与合作，医学信息学学科发展问题将会成为一个国际性课题。因此我国医学信息学共同体利用范式理论作为研究手段，从国外学科研究成果和研究方法中汲取有益成分，使之为解决国内医学信息学的学科发展之瓶颈成为应然解困之举。

2．1范式研究有助于医学信息学学科的深化与拓展

医学信息学要想从宏观上和根本上提升学科地位，需要在元科学领域的研究上投入更多精力。元科学理论，即关于科学的科学，医学信息学元科学即是指关于医学信息学的科学。当医学信息学发展到一定阶段的时候，医学信息学共同体会对学科的本质、规律及其相关元问题进行分析与探究，便产生了“学中之学”、“科学之科学”的研究取向，笔者认为可以将这类的医学信息学分支学科称之为“医学信息学元科学”。医学信息学共同体会遵循学科发展史的轨迹，即经验研究、方法论研究和理论研究，具体发展走向为病案管理、医学信息检索、卫生信息管理学、卫生信息化、卫生法律法规、医学信息保护技术学、医院信息系统、卫生信息系统、电子病历、区域医疗合作和医学信息学史等。在此基础之上，医学信息学科分支中会产生医学信息学概论(卫生信息管理概论)——以“揭示医学信息学现象本质和规律为研究目的”的学科。医学信息学范式研究就是关于医学信息学学科自身的深化与拓展，医学信息学共同体立足于宏观抽象层面，从根本上认识医学信息学的元问题和本质规律。现阶段我国的医学信息学研究已具备一定的规模和水平，其研究领域已经从医学知识表达、卫生信息系统、生物信息学、医学信息学教育与培训l等传统领域向面向语义互操作的知识体系构建、跨系统和跨应用的互操作标准制定、网格与云环境下的应用、转化医学、人体模型建设、临床决策和认知学领域深入发展。尽管医学信息学的发展已经进入了一个全新的发展领域，具有较快的发展速度，但是对元问题层面的挖掘探讨仍对学科的发展是至关重要的。以医学信息学元科学代表“医学信息学概论”或“卫生信息管理概论”为例，现有的文献仅有一本，即卫生部“十一五”规划教材——《卫生信息管理概论》。笔者认为作为医学信息学元科学的《卫生信息管理概论》应当注重对医学信息学生存环境、发展史和共同体的研究，应从医学信息学本身的问题出发建立起本学科研究问题的独特视角，而不宜将大量的篇幅放在对“对象性事物”的描述和阐述上。基于元科学的重要性，医学信息学理应将更多的空间设定在元科学领域的研究上，才能从根本上提升该学科地位。医学信息学范式研究理应针对医学信息学自身的探讨和分析，立足于宏观抽象层面认识医学信息学基本问题和本质规律的研究。鉴于此，笔者认为医学信息学范式研究与医学信息学发展的要求是一致的，它是医学信息元科学研究的最佳切入点，它是以医学信息学发展史为研究主线，不仅涉及到医学信息学未来的发展方向，还需要研究医学信息学学科共同体主体作用、医学信息范式变迁与学科外在环境因素之间的关系等。

2．2范式研究是医学信息学汲取外学科精华的典型尝试

较之于医学信息学内部各分支学科之间的互相融合，医学信息学对其他学科理论和技术应用的吸收、引进、消化、渗透、移植等将不断推进医学信息学的发展。即使医学信息学在解谜过程中出现不可通约性，分歧未能达成一致意见，医学信息学也会在反复的推敲和质疑中逐渐成熟。因为在外学科理论引入医学信息学的磨合期中所产生的碰撞、摩擦和火花，可能为医学信息学的发展提供争论的焦点和学术的创新点。医学信息学范式研究正是基于这一思考与目的。美国社会学家米尔斯在《社会学的想像力》中论及：“将自己的领域当作独立的王国，而忽略它与其他领域，诸如经济、政治等方面的联系，造成了归纳的一般性无法演变成演绎的精确性，演绎的精确性又无法上升到归纳的一般性。最终的结果就是，个人困扰没有成为公共论题，甚至于渐行渐远。人文精神的组织力进化成为科学精神的机械性，而概念和方法则成为了问题的主导因素，这不禁有本末倒置之嫌。加之于我们对社会本身是如何形成的一无所知，而只是无意识地接受了其存在的合法性，这更容易加深身处其中人的无力和无助感。”医学信息学范式从本质上说就是社会学理论进入医学信息学领域的一大尝试。医学信息学由单一研究方向向多重研究方向发展，从病案管理学向病案学、医学信息检索、卫生信息系统、医学决策支持系统、认知学和医学伦理与监管等方向发展，医学信息学专业呈现日益增多，学科日趋分化的趋势。从医学信息学的发展趋势来看，符合人类的认识发展规律。初期关于医学信息学的知识是从病案管理实践着手，对于学科还没有一个完整、清晰的认识，随着研究活动的深入、认识的推进，与学科内外发展动力因素的影响，对医学信息学进行逐块逐层的分解研究，于是出现了整体知识的不断吸收、引进、消化、渗透、移植等，在学科组成上表现为学科不断分化成病案学、医学信息学、卫生信息系统等分支学科(或专业)。医学信息学的发展理应汲取外学科的精华充实与强化本学科内涵建设，来解决医学信息学科建设中的热点、难点与焦点问题。因此，为了医学信息学的科学发展，我们需要的是深刻剖析与之存在学科依赖关系及其运作原则，并结合其他学科的研究成果来探讨此情境下的医学信息学的学科发展问题，而不是脱离其中任何一方。我国的医学信息学发端于2O世纪80年代初的医学图书情报学，研究体系不够完整和成熟，研究领域也不平衡，例如重视文献信息管理、技术路线和微观实践，但是对于理论研究和学科RESEARCHONLIBRARYSCIENCE19建设研究不够深入，标准规范建设滞后，信息共享不足、缺乏系统规划，人才数量不足、质量有待提高、结构不尽合理。新时期的医学信息学又面临学科外的政治环境、经济环境的影响，与计算机技术、网络技术、社会学、伦理学、认知学和人工智能技术的应用与渗透，意味着医学信息学已经沿着范式理论的轨迹，发展成为一门综合各学科精华的边缘交叉学科。在医学信息学研究呈现多样化趋势的今天，借鉴社会学方法有助于分析医学信息学的发展方向、分支学科，或许会让我们发现原来的封闭视野所不能看到的演进过程与规律；也有助于当我们习惯于现有学科思维框架下的医学信息学发展之余，换之以外学科的视角重新审视和考察医学信息学的发展和演变，给学科的发展与建设输入新的血液。

3医学信息学学科范式内涵探微

“范式(Paradigm)”一词是托马斯•库恩首先在《科学革命的结构》一书中用于科学研究的，他在该书中指出：“范式通常是指那些公认的科学成就，他们在一段时间里为实践共同体提供典型的问题和解答。可以用来解释科学历史发展轨迹及其科学知识增长模式的社会学概念。”“范式的主要表现为‘符号概括’、‘信念’、‘价值’和‘范例’等。”在解读与理解库恩关于范式的阐述的基础上，笔者认为，医学信息学范式是医学信息学共同体在医学信息生产和管理实践活动中所共有的世界观、方法论、理论成果和共同遵守的行为准则(即范例)等成分，是指医学信息学共同体公认的“模式”。共同体、世界观、方法论、理论成果和范例等是医学信息学范式的重要组成成分，其虽不可能涵盖医学信息学范式全部的“应有之义”，但可以把这些当作医学信息学范式的核心内容。

3．1共同体

科学共同体简称为共同体，最早运用可以追溯到1942年，英国物理学家、哲学家波朗尼(Polanyi)在其论文《科学的自治》中使用了这一概念。库恩在《科学革命的结构》中把“共同体”理解为科学范式的承载体——“一个科学共同体由共有一个范式的人组成”。学科共同体是以上一切成分元素的执行者，也是经常被忽略的研究主体。科学共同体研究在范式研究中的地位毋庸置疑，医学信息学科共同体正因为有了共同的范式才能集中在相同的研究领域内，不受时间和空间的限制，进行交流和互动。因此在研究医学信息学范式时，首先要明确医学信息学共同体的概念。传统的医学信息学学科主要研究的是医学信息学的对象、方法论、理论标准，而很少涉及医学信息学的认识主体——医学信息学共同体。医学信息学共同体可理解为发展医学信息学范式的主体，研究医学信息学范式主体，拥护同一医学信息学范式的主体。医学信息学共同体由授受相应的医学信息学教育背景和学科训I练的学者构成，他们以发展医学信息学为使命，具有共同的价值理念，遵循共同的学术规范和维护共同的学术尊严。医学信息学科共同体通常遵循医学信息学学科发展规律，致力于医学信息学科学研究、教育教学、实践，是医学信息学学科的主体。医学信息学共同体可以是相对稳定的正式组织形式，也可以是自由组合的非正式组织形式。前者具有相对稳定的组织机构、成员、规范和活动方式。如中国医院管理学会下的病案管理委员会、医学信息学会，全国33所开设医学信息学相关专业(或方向)的院校教师组成的同事式组织、导师与学生组成的师徒式组织，以及其他医学信息科研、实践机构组成的固定团队等。后者一般不具备严格意义上传统固定的组织形式、规模和稳定人员构成等内容。如因课题立项而临时组建的课题组形式，各地组织的拥有固定主题的学术研讨会、学术论坛、博士论坛，同一学科领域或分支学科的共同爱好者等。从医学信息学共同体发挥的作用来看，非正式组织形式的学科共同体不仅是学科建设与发展的生力军，也是正式组织形式医学信息学科共同体的补充力量。当他们的自身作用和地位日益得到社会及统治阶层认可时，自组织形式随时有可能转化为有组织形式。

3．2世界观

世界观，又称为宇宙观，是哲学的朴素形态。由于医学共同体所处的社会地位、观察问题的角度不同形成不同的医学信息学世界观，这种观点是共同体自身医学信息学工作、学习和生活实践的结果，往往是自发形成的，需要医学信息学的相关研究者对其进行自觉地概括和总结并给予理论上的论证，才能成为指导学科发展的哲学。医学信息学共同体的世界观是形而上的部分，是共同体对整个医学信息学学科，以及共同体与医学信息学之间的总的看法和根本观点，简而言之即医学信息学共同体对于医学信息学这一学科的总体认识，对医学信息学的共识，包括医学信息学科共同体所共有的基本信念、价值取向、思维方式等，是本体论、认识论层面的承诺，以及对自身在医学信息学学科中的地位和作用的看法。医学信息学共同体的世界观可作为指导思想，指导医学信息学共同体开展医学信息学研究。医学信息的世界观往往决定着一个学科的自身定位和发展方向，表现在医学信息学范式研究中则是要解决“如何看待医学信息学专业研究对象”的问题。当认为医学信息体现为一种历史记录属性时，要维护的是学科历史有机联系；当认为医学信息体现为一种知识属性时，要实现的是学科最大效益。

3．3方法论

医学信息学方法论是医学信息学共同体在医学信息学学习、实践和研究中所自觉沿袭的一般方法。医学信息学方法论是以解决医学信息学中的问题为目标的一种体系或系统，通常涉及问题分析、任务工具和方法技巧等方面的论述。方法论体现在世界观、自然观、社会历史观、伦理观、审美观、科学观之中，可以是由模式、方式、方法、手段等组成的经验研究成果、案例和实用技术方法。医学信息学方法论会对一系列具体的方法进行分析研究、系统总结并最终提出较为一般性的原则。医学信息学学科的发展范式按照库恩的科学范式为一般原则，即从前科学——常规科学——反常与危机——科学革命——新的常规科学为医学信息学的学科发展线索，并利用历史主义方法构建医学信息学范式理论；在经验层面，方法论是理论适用的方式，如在病案科整理病历资料时，利用来源原则与事由原则进行归档管理；在医学信息学安全和实用技术中则是一些纯事实性和操作性方法，如利用原型法指导医院进行信息系统开发建设。医学信息学方法论是用以指导医学信息学进行学术研究和实践活动的路径与纲领，解决的是“医学信息学如何从事专业学术活动”的问题。如研究方法中的历史主义研究方法、实证主义方法、论证方法、比较方法和调查研究方法等。

3．4理论成果

医学信息学理论成果是指对医学信息学范式形成并起着决定作用的共有医学信息学理论。理论需要寻求解释，而范式则提供了寻找解释的方法。医学信息学理论在成为共有认识之后可以上升到范式层面，达到范式层面的理论成果同一般的理论成果有联系，也有区别。联系在于，范式层面的理论来自于一般理论而又高于一般理论，它是医学信息学共有的概论、命题及其推理。概念是思维的基本单位，是反映事物本质属性的思维形式。作为医学信息学理论逻辑出发点的概念是基本概念。共有概念是对医学信息学学科共有基本元素的约定，而这些概念必须是以医学信息学学科的本源概念的面貌出现。如“病历”、“医嘱”和“病案”。命题是表明判断结果的陈述语句，有真假意义的语句才是命题。如病案的本质属性是原始医疗记录性——这是对病案本质属性的肯定判断，是一个可以做真假检验的语句。共有命题是指医学信息学学科理论中类似自然科学中定理、定律性质的命题。推理是指一判断借以另一判断推出的思维功能。共有推理是由共有命题中引申而来的。如从病案的原始性可能推理出病案具有凭证性。虽然范式层面的理论已经得到充分的论证，成为共同体内部约定俗成的公理，但是医学信息学共同体不会因为具体理论的不完善而影响范式共有理论的存在，对于共有理论，也不会因为研究主体的不同阐释而影响其范式指导作用。虽然处于同一学科共同体的成员往往引用同样的理论成果，得出类似的理论观点，医学信息学共同体能够同意确认一个范式，但不会同意对范式的完整诠释或合理化。缺乏标准诠释或不能得出一致同意的规则并不会阻止范式指导研究。

3．5范例

医学信息概论篇2

中医药学有着丰富的理论知识和临床治病经验，具有重要的学术价值和开发利用的实用价值。但其传统的知识组织方式不能适应现代社会信息获取的需求，阻碍了对中医药学知识与信息的有效利用。随着计算机技术及其相关理论的发展，利用先进的现代科技对中医药知识信息进行重组和利用已得到认同，相关研究也取得一定成果。将计算机领域先进的本体理论与技术引入到中医药知识组织研究中，构建中药本体，实现中药信息的知识化重组，可为中药领域的数据挖掘和知识发现提供数据基础[1]。

中医药学知识信息对现代生物医学的医疗实践和科研都有重要的意义。随着计算机技术的发展，医学信息研究工作也随之逐步深入，例如在数据挖掘领域，医学信息数据挖掘是比较活跃的领域之一，同样在中医领域也受到广泛重视。但目前的医学信息组织方式与数据挖掘之间存在着诸多“瓶颈”，尤其是中医领域的数据挖掘研究，仅仅得到诸如“石膏与知母具有配对相关性”、“六味地黄丸可治疗阴虚”等数据挖掘的结果，只是对简单知识的简单认证，而其结果无法解释。究其原因，“数据整理”是中医药数据挖掘研究的瓶颈。近年来，领域本体构建技术已逐渐成熟，并迅速在各个领域形成研究热点。构建领域本体(Ontology)可以从数据整理与信息组织方面更好地实现数据挖掘与知识发现。在客观需求和条件具备的双重推动下，在中医药领域内开展中药本体构建工作切实可行。

1 本体的概念及特点

Ontology是一个哲学概念，用于描述客观事物的本质，通常译为本体或本体论(在本文中称为“本体”)。本体论与认识论在哲学上是两个相对的理论，认识论指人对客观存在的主观认识，而本体论则指客观存在本身。

自20世纪90年代，Ontology引入计算机人工智能领域后，在计算机及相关领域迅速形成一个研究热点。作为一种能在语义和知识层次上描述信息系统的概念模型建模工具，已被广泛应用于知识工程、系统建模、信息处理、数字图书馆、自然语言理解、语义web等领域之中[2]。研究人员从各自的专业角度出发对本体的理论和应用进行了深入研究，取得了丰富的研究成果，本体理论与技术也随之日趋成熟。

目前得到普遍认同的关于本体的定义是：本体是共享概念模型的、明确的、形式化的规范说明[3]。这个定义包含了概念模型、形式化、明确、共享4层含义。即本体的目标是捕获相关领域的知识，提供对该领域知识的共同理解，确定该领域内共同认可的概念或术语，并从不同层次的形式化模式上给出这些概念及概念间相互关系的明确定义。

本体不仅描述概念、术语，而且对概念、术语间的关系描述得更为广泛、细致和全面。即，本体不仅明确了概念，同时也明确了概念间的属性及属性间的关系，它是从“属性”的角度出发去确定一个概念，能够在语义和知识层次上描述信息，从而真正达到知识理解的目的。这也是本体作为知识组织方式的最重要的特点。可以看出，与传统的MeSH表相比，本体描述的概念关系是网状、立体的。在本体中可以描述的概念间关系有反义关系、上位关系、下位关系、整体-部分关系、部分-整体关系、转指关系、近义关系、同义关系、动作关系等，而不仅是传统的信息组织工具MeSH中所描述的参照、用代、隶属关系[4]。

在中医药领域中，中药的概念术语相对较明确，选择中药作为突破点，首先构建中药本体，逐步实现中医药医学信息的知识组织与构建。

2 构建意义

本体建设的目的是应用，这方面的研究遍布人工智能、信息管理、知识管理相关的各个领域：①基于语义的信息检索，特别是网络搜索引擎和数字化图书馆。②基于本体的数据集成、机器学习等。③领域本体的应用，比如，在生物信息学中已建成的GeneOntology，尽管只包括了part of等简单的关系，但是对生物信息学界已经有巨大的影响。④语义Web服务。⑤在线元数据管理和自动信息。⑥非相关文献知识发现[5]。

中药本体作为领域本体的一种，通过概念及概念间的关系全面描述中药的本质，揭示中药本身及中药间复杂的功效与物质关系，澄清中药的知识结构，为中药的知识表达提供数据基础。例如：可以提供基于语义的信息服务，通过语义检索，为用户提供知识层面的语义检索服务；定题服务，进行相关的数据挖掘，帮助人们发现隐含的知识，如通过数据挖掘分析研究，揭示药性、药效、物质基础间的关系，归纳构建基于现代科学语言的中药药性表征理论体系等应用型研究。中药本体既具有专业领域性，亦具有普遍性，可应用于其他信息工程与知识管理等方面。

3 中药本体概念关系体系的构建

3.1 构建原则

领域本体的构建至今没有一个统一的标准， Gruber在1995年提出的5条规则[6]得到较广泛的公认。中药本体的构建同样遵循以下5条原则：①明确性和客观性。Ontology应该用自然语言对术语给出明确、客观的语义定义。②完整性。所给出的定义是完整的，能表达特定术语的含义。③一致性。知识推理产生的结论与术语本身的含义不会产生矛盾。④最大单向可扩展性。向Ontology中添加术语时，通常不需修改已有内容。⑤最少约束。对待建模对象应该尽可能少列出限定约束条件。

3.2 构建方法

目前，利用现有的领域内公认的知识以及领域专家的参与，是一致认同的构建领域本体的最优方式[7]。

构建中药本体，首先需要解决的问题是概念关系体系的确立。在注重知识结构关系的原则上，可借助已有的中药分类法。中药分类方法主要有按药物功能、药用部分、有效成分、药材自然属性和亲缘关系分类等。中药本体概念关系体系的构建采用比较成熟的自然属性分类法(主要参照《中华本草》[8]的现代自然属性分类法)，即采用植物学分类法、动物学分类法，能够更好地反映中药之间的内在联系及其变异特征。此外，该分类法还有以下优点：对药物来源、属性、药物部位等一目了然，条理清晰便于查检，便于更新和修改，便于不同专业的人操作中药本体的建设工具。

各个中药类目下设定27个属性，属性设置包括：正名、异名、释名、品种考证、发生发展史、产地、原植(动、矿)物、栽培(养殖)要点、采收加工、贮藏、药材及产销、药材鉴别、化学成分、药理、炮制、药性、功能与主治、应用与配伍、用法用量、使用注意、附方、制剂、现代临床研究、药论、集解、附注、参考文献。中药的属性可以根据需要与新发现进行修改。

通过属性参数，从各个角度尽可能全面地描述中药，更精确、全面地确定概念，并显示概念间的关系。其中，中药药性、药理的研究有助于阐明中药理论的科学实质，为中药药性研究提供数据挖掘的基础资源，实现中药药性的知识发现与理论创新。

4 结语

领域本体的开发和完善是一个反复叠加的过程，没有一种“唯一”的途径或方法，但无论从客观世界具体的角度或者是从逻辑抽象的角度出发，领域本体中概念的设计都应该贴近于研究者要研究的专业领域中客观对象和对象间的关系法则[9]。因此，中药本体构建模式是一种探索，建成之后仍然需要维护和不断进化。据此还可以继续构建中医本体，实现中医药领域内知识信息的知识化组织与利用。

参考文献

[1] 刘 耀，段慧明，穗志方.非相关文献知识发现的数据基础研究——以中医药古文献语言知识库的构建为例[J].情报杂志，2006，(9)：21―26.

[2] 曹树金，马利霞.论本体与本体语言及其在信息检索领域的应用[J].情报理论与实践，2004，(6)：632―637.

[3] Studer R， Benjamins VR， Fensel D. Knowledge engineering， principles and methods[J]. Data and knowledge engineering，1998， 25(1-2)：161―197.

[4] 牟冬梅，崔艳玲.MeSH、本体论在医学知识组织中的作用[J].情报杂志， 2005，(7)：120－122.

[5] 袁 媛.领域本体建设的方法论和工具研究[D].中国人民大学硕士学位论文，2004.

[6] Peter D Karp， Thomas R Gruber. A generic knowledge-base access protocol[A]. Proceedings of the international joint conferences on artificial intelligence[C]. Montreal，1995.

[7] 刘 耀，穗志方.领域Ontology概念描述体系构建方法研究[J].大学图书馆学报，2006，(5)：28－33.

医学信息概论篇3

关键词：中医诊断；模式分类；多元信息处理；数据采集；特征生成

中图分类号：R2-03

文献标识码：A

文章编号：1673-7717(2007)08-1608-03

“望、闻、问、切”是传统中医诊断思想精髓和过程的简要归纳，它表明传统中医诊断过程是一个多源信息的获取(四诊)和处理、整合(“四诊合参”、“辨证”)的过程，从本质上看它和现代信息技术中多元信息处理和模式识别／分类的学术思想不谋而合。多元信息处理和模式识别／分类是近几十年来现代信息技术中最为活跃的学科，它以数学、系统科学和计算机技术为主要基础，已经成为一个在理论和技术上都比较成熟的现代学科体系和人类认识事物(尤其是复杂系统)的有力工具。它在现代社会的各个领域广泛应用，如各类系统设备的故障诊断、经济信息分析和股市预测、气象信息分析预报、现代西医诊断信号(如脑电、心电信号等)的处理分类等等。人体是一个复杂的巨系统，在现代中医诊断中进行现代信息处理技术应用研究，既具有中医理论与现代科学技术相互结合的科学意义，又具有推动中医诊断过程客观化和手段现代化的现实意义。经查询，已有现代信息处理某些具体技术应用于各类医学诊断信号分类的相关研究，但关于现代信息处理系统技术在中医诊断中的应用研究，笔者未见文献报道。

1　中医诊断学特点及面临的问题

中医诊断的基本原理为“以表知里”，即：反映于体表的信息(四诊信息)与疾病的本质(证候)之间存在着必然的联系，认为证侯是机体在疾病发展过程中某一阶段的病理概括，通过四诊获得的信息则是构成证候的最基本要素，反映着病变的部位、原因、性质、以及邪正关系。为了避免“表象”所造成的诊断误差，中医采取“四诊合参”和“辨证”的方式，即通过多途径的信息采集(四诊)和在中医基本理论指导下的信息整合(辨证)，来达到去伪存真，提高诊断准确性的目的，最终做出疾病诊断。

但中医诊断信息的获取途径主要为医生与患者的感觉器官，其诊疗经验和诊断理论主要建立在个体医生的观察与分析、归纳基础上。信息的处理和整合(融合)由医生根据个人的知识和经验完成，加上获取信息的感觉器官敏感性存在差异，因此不可避免地受到主观的影响，严重地干扰了诊断信息的客观性。在中医诊断中应用现代信息处理技术有助于解决以上问题，中医诊断的客观化研究成了中医学现代化研究的内容之一，构成了20世纪中叶之后中医学(不包括针灸学)现代化研究的基调。

2　现代信息处理技术的中医诊断应用研究

2．1　现代信息处理技术简述　信息处理技术是从计算机数据处理技术发展而来的，它的发展从简单到复杂经历了3个阶段，即电子数据处理(EDPS，Electronic Data Processingsystem)阶段、信息管理系统(MIS，Management InformationSystem)阶段和决策支持系统(DSS，Decision Support Sys-tem)阶段。决策支持系统(DSS)是以数据库、模型库、知识库和方法库为基础的，辅助人类对信息进行处理、分析和分类，提高人类对事物的认识、判断和决策水平的信息处理系统。决策支持系统(DSS)代表着现代信息处理技术的发展水平。它在现代社会各个领域而成为各类具体现代信息处理系统，如各类设备故障诊断系统、经济信息分析及股市预测系统和气象信息分析预报系统等等。

2．2　现代中医诊断信息处理的一般过程　现代信息处理技术在中医诊断中应用的一般过程和它在其它领域中的应用过程基本相同，故该技术在其它领域应用积累的成熟经验和方法为其在中医诊断中的应用打下良好基础。但在应用中应该注意中医诊断信息相对于其它领域信息的数据特点，如中医诊断中的信息既有以数据形式表示的定量信息(如脉诊中的搏动频率等)，又有以非数值形式表示的定性信息(如“四诊”中许多表示程度的量)。在应用中还应该根据中医诊断信息的特点努力寻找新的信息处理方法，推动现代信息处理技术的进一步发展。

中医诊断的“四诊合参”表明其诊断获取的原始信息是一个来源于多渠道的多元信息，这符合现代信息处理技术中的多元变量概念特征。现代中医诊断信息处理的一般过程用框图表示(如图1所示)。

通过各种诊断手段获取病患信息的过程就叫做数据采集。获取信息的手段可以通过医生的感官经验，也可通过各类诊断仪器检测。每一组原始诊断信息数据就叫做一个样本。通过数据采集就从病患者未知的灰体信息中得到确定的样本数据信息。将中医诊断样本信息以一个m维数据向量的形式表示为(x1，x2，…，x1，…，xm)，其中x1(i=1，2，…，m)为病患的各类信息值，称为变量。变量可分为定量变量(如体温、脉搏频率等)和定性变量(如虚实、强弱、男女等)。定性变量又可分为有序尺度变量和名义变量。有序尺度变量用有序程度等级来表示，如舌诊中对舌苔厚度依次分为镜面舌、少苔、正常、略厚、较厚和非常厚。名义变量用几种状态来表示，各种状态没有任何数量等级关系，如男和女。对于定量变量可以施以实数域内的数学运算，顺序变量运用模糊数学方法也能进行运算，状态变量的处理要根据实际问题具体分析，没有一般的数学处理方法。这样n个样本就组成了一个n×m维的数据矩阵x：{x1，1　x1，2　…　x1，mx2，1　x2，2　…　x2，m…　…　…　…xn，1　xn，2　…　xn，m

通过数据采集从病患者得到的样本信息(x1　x2，…，x1，…，xm)从m个方面表征疾病，为了比较全面细致的描述疾病m值可能很大，这就给数据处理带来很大难度(变量维度变化一般会使计算量星指数增长)，同时每个变量样需要通过特征选择和特征提取从样本信息中得到能够进特征提取。通过特征生成样本向量数据转化为特征向量，特征向量的变量维数一般小于样本向量变量维数，即k＜m。

根据特征信息应用适合的信息分类技术采用相应分类

器就能够得到诊断结果信息，这个过程叫做诊断分类。诊断分类结果可以是两个(如是否有病)或多个(何种疾病)，这就对应了分类技术的两类和多类问题。

2．3　现代信忠分类主要技术　现代信息分类技术根据所处理的数据对象特点分为多种类型(如图3所示)。对于致病机理研究已经清楚的疾病，能够建立疾病的数学模型(即判别函数，discriminant function)，再可以通过训练样本估计判别函数的参数值，这样就可以应用判别函数进行分类。判别函数是指由诊断信息向量(通常为特征向量)的各个变量的线性组合而成的函数，可以用公式表示为：g(y)=wy+ω0，其中w为权向量，ω0为阈值权或偏置。

人体是一个极为复杂的巨系统，更多疾病很难建立其数学模型，但长期的医疗实践使我们积累了很多对于疾病的先验知识，这样可以采用基于统计概率分布的贝叶斯分类方法。这种方法就是通过概率统计方法求出各种诊断结果的条件概率，用公式表示为：P(ωjly)：P(ylωj)P(ωj)/P(y)，其中ω为类别状态，j为类别(若为是非诊断j=1，2)，p(ωj)为先验概率。p(ylωj)为类条件概率密度，P(y)为诊断信息概率。

人体属于复杂的非线性系统，而人工神经网络为处理非线性同题提供了一条有效途径，神经网络分类方法在中医诊断的应用中必然具有重要意义。人类认识的历史局限性决定疾病诊断中诊断信息的精确程度是相对的，诊断结果有时也是一个表示程度的模糊概念，因此应用模糊数学方法构造一个“模糊类别隶属度函数”进行模糊分类也具有相当的现实意义。还有其它很多具体的分类技术方法，如支持向量机、遗传算法等等，此处不再一一介绍。

2．4　在中医诊断中应用现代信忠处理技术需要解决的问题现代信息处理技术经过几十年的发展，各应用环节技术方法已相当成熟，但要使其在中医诊断中得到广泛深入应用还需要解决很多问题，其中中医诊断信息数据库建设尤为重要。比如近十几年来分子生物研究领域在国际范围内建立了关于基因序列、蛋白组序列数据库，这就给广大科技工作者在基因、蛋白组序列信息分析方面创造了条件，也实现了分子生物学的飞速发展。因此，规范中医诊断操作规程(包括医生主观判断及仪器检测)，建立统一的中医诊断数据标准，建设一个数据可靠并来源丰富中医诊断信息数据库是实现中医诊断现代化的前提之一。

医学信息概论篇4

【关键词】三元体系 医学信息检索 教学

【中图分类号】G252.7 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2015）10-0247-02

本课程内容的知识建设注重课程体系构建，从教学目标、内容、手段三个方面对医学文献检索课（简称文检课）进行整改，使该课程形成特色知识体系。经过多年的文检课教学过程实践，逐步发现三元体系知识架构，使该课程知识体系得以系统性归类。

1.三元体系的认识

指若干有关部门事物或某意识互相联系而构成的一个整体。任何体系都应建立在一定的目标基础之上，在此基础上提出三元体系的医学信息文检课体系，实践证明三元体系有利于教学相长的发挥。其概念是指文检课的教学模式、形式以及教学方针都分别由三部分归纳构成。

三元体系的教学模式包括：基础理论知识、检索实习、咨询答疑三个环节；教学形式采用：课件教学、格式知识、内容模块三种形式；教学方针的内容包括：因才施教（考量学生的学科类型背景、文献知识基础差别）、因材施教（考查推荐使用教材和参考教材以及自编教材的知识内容异同）、因差（读音：chai）施教：（考虑学生的文献信息现实需要的变化和利用文献信息的能力）。从而构成文检课全方位的三元体系。

实践证明，该体系符合课程知识规范和学生对文献信息知识的认知，具有以下特点：（1）体系完整，结构严谨；（2）内容关联，基点统一；（3）内容合理，方法实用。

2.三元体系的内容

三元体系引入数学思维模式，课程中所有主要知识内容都以三个基本知识点构成。在具体的教学中，把文检课的知识以检索知识为基干，课程整体结构分为：（1）检索前知识储备内容；（2）检索中知识获取内容；（3）检索后知识应用内容三个分枝。具体内容结构如下：

2.1检索前知识储备内容包括：文献信息知识、文献组织方法知识、文献检索语言三部分。

2.1.1 文献信息知识内容包括：信息及信息素养、文献情报知识概念、信息文献主要类型三部分。

文献情报知识概念包括文献、情报以及知识三个概念。其中文献体现三个知识点：记录形式、知识载体和文献作用，文献作用主要体现在保存文化遗产、传播传递信息和科研成果最终表现形式三个方面。情报概念中最重要的知识点就是情报的三个属性：知识性、传递性、效用性。

信息文献主要类型划分形式：按信息存储技术的类型划分、按文献出版类型划分以及按信息加工的程度划分。按信息存储技术的类型划分按照过去的理论知识有四种形式，但是其中一种缩微型（缩小存储在感光胶卷）正在逐步退出历史舞台，因此主要有三种形式：电子文献、印刷型和声像型，而电子文献有三种格式：文本型、多媒体型和超文本型。按文献出版类型划分：图书、连续出版物和特种文献三种；图书的种类也分三种：教科书、专著以及参考工具书；连续出版物也主要有三种：期刊、报纸和年鉴。按信息加工的程度划分：一次文献、二次文献和三次文献。

2.1.2 文献组织方法的教学内容包括：检索语言、检索标引、检索工具。检索语言包括：叙词语言（主题词/关键词/自由词）简介、分类语言简介、代码语言（计算机专用）；检索工具：组成方式、数据记录格式、索引使用。

2.2检索中知识内容包括：计算机文献信息检索、数据库知识内容、讲授选取数据库系统三部分。在这部分内容中重点讲授数据库的检索方法。

2.2.1计算机文献检索内容：计算机检索的概念、网络检索、检索模式。

概念包括：计算机系统、现代通讯、文献信息系统。网络检索：搜索引擎、学科专题、专业数据库。

2.2.2 数据库知识内容讲授：数据库结构、数据库模式、数据库访问。

数据库结构包括：文档、记录和字段；数据库模式：题录（索引）数据库、文摘数据库、全文数据库；数据库访问：本地（镜像）访问、远程访问、 服务器访问三种访问方式。

2.3 检索后知识内容包括：资料的整理方法，情报调研方法论、医学文献写作三部分。

2.3.1 资料的整理方法讲授：建立个人知识档案、个人资料整理方法、使用个人资料库。整理方法可分为：序列法、背景法、纵横法三部分内容。

2.3.2 情报调研方法论分为：文献整体研究、析出内容研究、引文研究三部分内容。

2.3.3 医学文献写作：医学学术论文、综述、医学学位论文三部分内容。

3.结束语

为进一步加强医学院校的医学文献检索教育，探索新环境下的新型教学模式、教学方法，建立符合学生现实需要的文检课知识体系，培养具备一定科学精神和创新意识以及信息能力的医学学生，是文检课教育工作者的责任和义务。三元体系追求的目标是向学生传授医学文献（信息）检索的知识的体系、医学文献（信息）检索体系的知识。

参考文献：

[1]高艳霞，叶小利.医学图书馆开展循证医学用户教育探析[J]. 医学信息学，2011；32（1）：87

[2]张稚鲲.赫尔巴特兴趣论在文学检索教学中的应用[J]. 中华医学图书情报杂志.2010；19（3）：72

医学信息概论篇5

[关键词]医学信息学信息管理专业教育

[分类号]G350

我国医学信息管理学本科教育经历了医学图书情报、医学信息管理、信息管理与信息系统(医学)三个阶段；研究生教育体现在图书馆学、情报学等专业招收医学信息管理方向硕士生。本文对20年来医学信息管理学的发展进行梳理，探索国内医学信息管理学教育的发展脉络，对未来的发展提出建议。

1、医学信息管理学的发展回顾

1.1　本科学历教育发展历程

1.1.1　医学图书情报阶段(1985-1992)　1985-1987年，国家教育部和卫生部先后批准在原白求恩医科大学、原同济医科大学、中国医科大学和原湖南医科大学开办医学图书情报专业。这一阶段的教育目标是“本专业学生应掌握医学基本理论知识、图书馆学和情报学的基本理论、知识和技能，从事医学图书和情报部门中学术性较强的业务工作”。专业目录规定的主要课程有10门：基础医学概论、临床医学概论、图书馆学概论、医学情报学概论、图书分类学、工具书概论、情报检索语言、医学科技情报检索、医学情报分析与研究、期刊资料管理。在借鉴世界和国内图书情报学专业教育经验基础上，为探索我国医学图书情报专业教育的办学方向、办学模式以及学科建设积累了宝贵经验。

1.1.2　医学信息管理阶段(1992-1997)1992年9月，全国科技情报工作会议决定将“情报”改为“信息”，国家科委把“中国科技情报研究所”改名为“中国科技信息研究所”。1992年10月，北京大学图书馆学系率先更名为信息管理系，掀起了全国图书情报院系以“信息管理”为核心的更名浪潮。1993年，国家教委颁布的《普通高等学校本科专业目录》，将“情报专业”调整为“信息学专业”，并归类于“历史学”学科门类(可授历史学、文学或理学学士学位)。“情报”改“信息”对于中国情报学研究以及教育都产生了广泛的影响，医学图书情报教育也顺应时代变化而发生改变，湖南医科大学等四所传统医学院校也相应更名为“医学图书信息管理”，逐步形成以信息管理为主线的教学思路和课程设置方案。

1.1.3　信息管理与信息系统(1997-至今)　从1997年4月开始，原国家教委组织了对当时的《普通高等学校本科专业目录》的修订工作，增设了管理学门类。在管理学门类下，首次设立了一个由经济信息管理、信息学、科技信息、管理信息系统、林业信息管理5个专业组建的信息管理专业。1998年《普通高等学校本科专业目录》(教高[1998]8号)中，信息管理专业名称被改为信息管理与信息系统专业，科技情报等专业名称被信息管理与信息系统专业取代。我们常把信息管理与信息系统专业(医学、药学方向)简称为卫生信息管理(或医学信息管理)专业，1998年教育部正式批准或备案的卫生信息管理专业院校有：白求恩医科大学、中国医科大学、同济医科大学、湖南医科大学；2002年底，经教育部批准，中南大学将“信息管理与信息系统(医学方向)”专业更名为“医学信息学”专业；2008年南通大学获批“医学信息学”专业。到2009年，有49所医药类高等院校开设医学信息管理相关专业。

1.2　医学信息管理研究生学历教育发展

1997年颁布的《授予博士、硕士学位和培养研究生的学科、专业目录》中没有“信息管理与信息系统”专业，主要是在系统科学、计算机科学与技术、管理科学与工程、公共管理和图书馆、情报与档案管理等专业中设置培养方向完成硕士乃至博士学历教育。医学信息管理方向的研究生培养则多放在图书馆学、情报学二级学科。1984年至今，已有10家单位依托图书馆学、情报学硕士点招收医学信息管理方向硕士生；一些单位还在社会医学与卫生事业管理、中医学等专业招收硕士。

2、医学信息管理学学历教育现状

2.1　本科学历教育现状

2.1.1　本科学历教育概况本科学历教育情况见表1。从时间上看，1998年前有四所院校开设医学图书情报专业，专业调整之后增长为49所，学科发展态势喜人。从空间分布看，9省市有三家以上院校开展了信息管理与信息系统专业；8省市有一家医药院校开设本专业，高等教育大省发展尚显不足；9省市院校没有开设相关专业。空间上的分配不均衡说明医学信息管理专业设置有待加强。从院校属性看，有38所西医教育高校；9所中医药大学；2所药科大学；7所独立学院，5所211、985工程大学。从专业名称看，专业设置体现在三处(2009年招生目录)：①管理科学与工程类：信息管理与信息系统(110102)；②生物科学类：医学信息学(070408W)(目录外审批)；③电气信息类：医学信息工程(080624S)(试办)。还有一些院校在其他专业下招收医学信息管理方向本科生，如北京中医药大学等。

2.1.2　培养目标，信息管理与信息系统专业培养目标为“本专业培养具备现代管理学理论基础、计算机科学技术知识及应用能力，掌握系统思想和信息系统分析与设计方法以及信息管理等方面的知识与能力，能在国家各级管理部门、工商企业、金融机构、科研单位等部门从事信息管理及信息系统分析、设计、实施管理和评价等方面的高级专门人才”。医药高等院校大多结合自己的医学特色对此进行细化，比如中南大学培养目标为“培养具有医学专业知识、现代管理学理论基础和信息科学基础知识与基本技能，拥有计算机科学技术知识及应用能力的应用型、复合型高级专门人才”；中国药科大学规定：本专业培养从事药学信息管理和信息系统方向的综合型和实用型专门人才。

2.1.3　课程设置，课程设置包括专业基础课和专业课，并尽可能突出医学或药学特色。在专业基础课方面，各高校选择基本一致，即包括信息技术类、经济管理类课程；在专业课方面，结合具体培养目标选择自主特色课程体系：一是从传统的医学图书情报学教育衍生而来，融入现代图书情报学课程，比如信息分析与研究、信息资源管理等；二是以计算机等IT技术为主，主要面向卫生信息系统或医院信息系统。三是医学或药学特色课程设置。

2.2　硕士学历教育现状

2.2.1　硕士学历教育概况

自1984年，先后有10家单位获得图书馆学、情报学硕士学位授权，又以情报学为主。吉林大学、南方医科大学在社会医学与卫生事业管理专业下招收医学信息管理、辽宁中医药大学在中医学专业(七年制)招收信息工程、湖北中医学院在中医学、中药学专业招收医学信息工程等方向的研究生等。这既说明医学信息管理发展前途方兴未艾，也说明交叉学科发展的无奈。由于没有完善的学科体系，医学信息管理学教育呈现杂乱无章的发展态势。

硕士学历教育情况如表2所示：

2.2.2　培养目标：硕士研究生培养目标体现在各培养单位的研究方向和办学实力上，其专业培养目标集中在三方面：一是在图书情报学理论基础扎实并有所创新，能够对信息资源组织与管理、信息检索技术与方法等图书情报学关注的领域有所建树；二是研究生在医学信息分析、研究、咨询等领域从事高级研发工作；三是培养面向各类机构培养高级人才从事信息资源与信息系统管理工作。

2.2.3　入学考试与研究方向：2010年招生简章和专业目录显示：从考试科目看，包括两类：一是考察常规图书情报学知识，多以信息管理或图书情报学综合形式出现；二是给出多个选项，供考生在图书情报学或生物医学内容上选择。从研究方向看，出现频率比较高的是医学信息分析与检索和数字图书馆(见表3)。

2.2.4　课程设置：硕士研究生课程设置基本分为专业基础课和专业选修课两大类。在专业基础课程中包括图书馆学、信息管理理论以及相关信息技术课程；专业选修课是指某一具体研究方向的学生根据自己的需要及课程开设情况，有选择地学习的课程。表4总结了2009年部分培养单位课程设置情况。

2.3　博士研究生学历教育

至今国内还没有一家医药类高等院校或研究机构获得图书馆、情报学的博士学位授予权，这无疑阻碍了学科的进一步发展。因此，许多医学信息管理领域的专家积极探索博士层面的专业教育，创造各种机会尝试医学信息管理方面的博士培养机制。比如，中国协和医科大学、复旦大学医学院以及中南大学公共卫生学院等院校在其它专业下开设了医学信息学及卫生信息管理等方向的博士研究层次，积极为申报独立的博士学位授权点积累经验。

3、医学信息管理学教育发展策略

3.1　中美医学信息管理学教育比较

我国的医学信息管理学发展于图书情报学，在课程设置、教学上普遍侧重于医学文献信息的处理，与美国的医学信息学教学相差甚远。美国并没有单独倡导医学信息管理学教育，而是将之融入在医学信息学教育中。美国医学信息学(medical informatics，简称MI)的教学层次是多种多样的，有本科、硕士、博士、博士后等7种类型，但绝大多数集中在硕士和博士层次，而且很多机构的重点是医学信息学的科学研究。这是因为医学信息学作为一门综合性学科，更适合在研究生阶段进行，众多的医学信息学研究课题也需要研究生来做。比较而言，国内医学信息管理学没有成熟的学科体系，缺乏博、硕士培养机制；教育层次上过多集中在本科阶段，这无疑限制了学科发展和人才培养；以教育为主的学科建设制度阻碍了医学信息管理纵向和横向研究的拓展。

3.2　我国医学信息管理学教育发展对策

3.2.1　关于学科定位：同美国相比，我国执行的本、硕(博)专业目录对信息管理类专业的设置不统一，没有针对医药信息管理的类目成为本学科发展的桎梏。有学者认为在医学信息学或医药信息管理没有被正式列入学位目录的情况下，将其并入“社会医学与卫生事业管理”更有利于医药信息管理人才的培养。鉴于社会医学与卫生事业管理有特定学科内涵，医学信息管理学及其相关专业(比如医学信息工程)归于此非最佳选择。笔者认为，在医学门类下成立“医学信息学”一级学科更为恰当，下设医学信息管理、医学信息系统、医学信息工程、医学信息统计等分支学科。在此基础上成立高等教学指导委员会，开展高等教育、学科建设研究，制订专业规范、教学质量标准和基础课程的教学基本要求、实验教学的基本条件。在全国选择一些学术梯队、科研项目、专业发展上有优势的大学建立省部级乃至部级学科基地，集中各种资源加强学科建设研究，促进医学信息管理学教育的全面发展。

3.2.2　关于科学研究：科学研究是提高师资水平的必由之路，教师只有通过高水平的科学研究，才能不断更新知识结构、提高科研能力，美国医学信息学教育多集中在硕士和博士层次就说明这一点。项目建设是科学研究的主体，只有通过大的项目研究，才能出大成果，培养和锻炼高素质人才。然而，1999年至2009年国家社会科学和自然科学基金立项显示“图书馆、情报与文献学”获得“国家社会科学基金项目”立项重点项目18项，一般项目246项，医学信息管理教育机构中仅有中南大学获得2项、南通大学获得1项资助，占总数的1.1％；自然科学基金资助方面，仅有中国医科大学获得1次资助。因此我们必须努力争取大项目支撑学科发展。纵向研究上，要争取大项目支撑，产生大成果，以此带动专业教育水平的提高。在项目申报方面要突出交叉优势，力争获得国家社科基金等高层次项目资助；横向研究上，结合医学信息管理学的综合优势，开展与相关学科、国内外科研、医院等单位的联合攻关，夯实学科发展基础。各教育机构在科学研究和人才培养方面要加强合作，用“抱团过冬”的意识发展医学信息管理学教育。

医学信息概论篇6

在医学图像领域，每种医学成像设备的成像原理和运行机制都会有所不同，最明显的问题就是任何一种图像都并不能提供医学诊断需要的所有信息，这样造成任何一种成像方式的图像都有很大的局限性和不完整性。

在这种情况下，为了提高疾病诊断的准确率，需要综合利用多种设备的多种图像。

根据医学图像所提供的信息，可以将医学图像分为两大类：解剖图像（CT、MRI、X线、超声图像等）和功能图像（PET、SPECT等）。

这两类图像都各有优缺点，如果能实现解剖图像和功能图像合并（例如现在最常使用的CT与PET图像的融合），那诊断效果会得到极大程度地提升，而能顺利解决这个问题的技术就是图像融合技术。

但是，医学图像融合与普通图像融合不同，不能盲目地进行，需要有理论有根据地进行，并且融合后的图像要进行图像质量评价和分析，得出正确的诊断信息和较高的融合效果。

在医学图像融合问题的评价过程中，我们可以利用两类方法进行图像处理和评价，包括主观定性法和客观定量法。

主观定性法主要以人作为观察者，对图像进行定性测试，但由于人会受到诸多因素的影响，例如环境、情绪、喜好和状况等会明显影响图像处理和评价，因此主观定性法有明显的人为性、不全面性[1]和不准确性。

客观定量法则是以数学运算作为基础，通过定量测量、分析数据的方法得到可靠可信的结果来处理和评价图像，而这个方法现在主要依靠计算机处理和评价。

可以看出，这两种方法各有利弊。因此，在实际工作过程中，往往是采取主观定性法和客观定量法相结合的方案，既便于工作人员测试又便于让计算机处理。

2 熵

评价图像融合质量的时候，会用到“熵”这种定量分析方法。

图像的“熵”主要是针对图像里所包含多少信息而言的，因此信息熵是一种衡量图像信息程度的重要参数，其值表示的是图像中所包含的信息量多少。

根据科学家Shannon定义的理论，“熵”说明的是规定范围内表现特定数量的信息所必需的最小数据量。

如果数据量没有达到“熵”定义的数值就可能不能完整地表现图像信息，从而造成图像信息丢失。

相反地，如果数据量超过“熵”定义的数值，则图像会产生数据冗余，这也是本文要论述的两个概念。

假设给定一幅图像I，则I的信息熵表示如下（此公式在信息技术界很有名）：

此公式中，H是熵，i是灰度级，k是灰度级总数，p（i）是图像I中第i级灰度占整个图像的概率。

我们从信息熵的定义中可以得出如下结论：

如果两幅图像进行图像融合处理后，最终的处理结果中信息熵在增大，这就说明图像融合后的信息量是在增加，反之亦然。

除了熵以外，在医学图像融合处理时还会用到另外一个概念是交叉熵，也称为相对熵，是用来反映两幅图像灰度分布信息的差异，交叉熵的值越小，说明两幅融合图像从原始图像提取出来的信息量增加，融合效果越好。

关于这个概念在这里就不再叙述，读者可以查阅相关文献。

3 冗余

熵的数值是图像能达到的最好效果，而实际的图像并达不到这种理想状态，所以任何一幅医学图像都会产生冗余。

未经压缩的医学图像数据量大，冗余多，因此大部分采集到的原始图像都要进行数据压缩，这样可以降低数据冗余，因此压缩算法的好坏对于图像来说就显得至关重要。

未经压缩的原始图像是以定长的二进制码的形式来表示的，这种编码的最小长度lm取决于给定的图像的大小n。

公式如下：

其中，n是图像数据的大小，[]表示的是向上取整数。

而计算图像中的冗余的方法是信息熵H与原始数据实际大小lm的比与1的差值，表示为：

对于数字图像来说，虽然可以使用压缩比率来表示压缩图像，但经常使用的概念是比特率，其单位是bpp。

下面举例说明一下冗余问题。

一幅图像4个灰度级的图像I（真正的图像远大于这个灰度级，为了降低运算量，我们把问题简化一下），灰度级的分布概率统计结果如下表所示：

4 编码

所谓熵编码指在数据熵或接近数据熵的时候所进行的信息无损压缩编码。

编码的基本思想是：

首先确定和描述数据冗余，然后对数据中的信息进行编码，最后给每个符号分配一个不同的编码。

每个编码的大小取决于各个符号各自出现的概率。总体来说，最常用的符号编码最小，而最不常用的符号编码最大，这些编码产生的方式取决于编码算法。

相关算法在业界有很多种，最常用的是Huffman编码。

Huffman算法通过对信号源符号的递归排序来产生自己的编码字母表，并根据得到的概率分布构建二叉树。

具体算法如下：

（1）循环。

（2）符号概率分布按降序排列。

（3）将概率最低的两个符号合并，建立一个分支并生成一个新的符号表，对每个分支而言，两个合并符号中的每一个都分配一个二进制数值，数值0给倒数第一个符号，数值1给倒数第二个，在循环中逐渐建立起二进制编码表。

（4）循环执行直到树的根部。

5 总结

任何医学图像在采集、处理、融合过程中，产生数据冗余是必定的，而熵公式所计算出来的数值只是理想情况。

对冗余进行降低和压缩处理是医学图像融合技术的重点，降低数据冗余后的医学图像再进行融合，得到的结果可以增加医学图像的信息量，降低无用途信息产生的几率，从而让医学图像融合达到比较好的结果。

参考文献

[1]Biomedical Information Technology[澳]冯大淦编，朱志良等译，科学出版社；

[2]C.E. Shannon， A mathematical theory of Communication， Bell System Technical Journal， 27：379-423，623-656， 1948；

[3]A .K. Jain， Fundamentals of Digital Image Processing， Prentice Hall，1989；

[4]D .A. Huffman， Method for the Construction of Minimum Redundancy Codes， Proceedings of the IRE 40（9）：1098-1101， 1952；

医学信息概论篇7

    1.1知识点直观生动易于理解接受

    中医学是在古代哲学思想的影响和指导下,通过长期的医疗实践,逐渐形成并发展的医学学科,具有独特的理论体系及思维方式。传统的中医教学方式是以板书为主,利用挂图、幻灯、医学模型辅助教学。教学内容大多古板难懂,而教师在教授时往往容易解释枯燥,语言晦涩难以描述中医学中复杂又抽象的概念,而且受教室场地、内容、人员多等影响,不能一一展示挂图及标本,让学生不能理解和记忆。利用多媒体技术,将原本抽象的、复杂的、不宜理解的问题直观生动的展示在学生眼前,让学生豁然开朗,学习热情会随着多媒体形式的变化而互动。如在中医理论医史的教学中,可以展示各朝代医学大家的人物图像及着作图片,以及一些考古出土的医学珍贵资料影像,激发西医院学生对古代医学大家的遐思追崇,以及体验我国古老医学历史的真实感,同时也可以激发民族自豪感及自信心,增强对中医学的兴趣,再如针灸教学中,对穴位的定位及刺入的深度,可以利用二维或三维的动画演示,从穴位的解剖定位到穴位皮下的解剖组织,让学生顿时有了清晰的思维等[1]。在中医诊断四诊的教学中,用清晰的图片展示各种舌象,面色等,这种直观的方式,对启迪学生思维、提高理解能力和临床实际辨识能力有着积极的作用。

    1.2信息量大教学效率高

    与传统的板书式教学比,多媒体教学穿插大量的文本、图片、音频、视频等素材,增加了信息量,多媒体多维结构的信息群,彻底改变老式二维平板的教学方式,丰富和完善了教学内容。把教师从书写板书中解放出来,避免了课堂时间的无谓占用;如在中药学的教学中,给以大量的植物、药物图片、药物采摘、炮制的视频,以及现代医学对中药的药理研究结果,配以教师生动的讲解;不仅丰富了教学内容,而且给学生留下了深刻的印象。这种多样式的大量信息结合是传统教学所不能及。

    1.3优化教学难点

    中医教学中存在很多难以理解的知识点,如脉诊,在以往的教学中更是教师往往说得口干舌燥而学生还是一头雾水,尤其是对于西医学生来说。而利用多媒体课件展示不同的脉形波形图,使学生直接从视觉角度“看”到了脉象,更从现代血液流变学理解不同脉象的形成机理,使之充分接受。再如针灸教学中,对穴位的定位以及刺入的深度,可以利用二维或三维的动画演示,从穴位的解剖定位到穴位皮下的解剖组织,让学生顿时有了清晰的思维等等,这些在传统教学中都是无法实现。通过对教学方法及难点的优化,保障了教学活动的高质量完成。

    2中医教学运用多媒体存在的问题

    2.1局限性

    中医学基础、内经、医古文、医史、文献、各家学说等,因教学内容理论性多于实践性,给运用多媒体手段带来一定的困难。之所以出现以上的情况,是因为中医学的理论体系具有整体性、动态性、创造性、模糊性,而不具备精确性、静止性。有些理论精深玄妙,至今未能与自然科学建立对应关系,很难用恰当的图像、声音、色彩、文字等信息表示。虽然临床教学较容易使用多媒体手段,但临床教学中最核心的临床经验也不是多媒体技术手段所能传授,大多数学生比较接受传统教学方法,认为其节奏适中,而多媒体教学方法反不受欢迎[2]。例如讲解过去的病例时,使用多媒体技术手段重复过去的治疗过程存在较大的困难,只能模拟或记录少量病例。更多的病例只能通过语言表达完成,对教学内容难以消化,也削弱其对知识的探索性及创新性[3]。因此,多媒体手段在传递临床经验这一最重要的临床教学过程中有一定的局限性。

    2.2固化学生的思维

    多媒体教学中最常使用的要素就是图片。与文本信息相比,图片信息一般比较直观,抽象程度较低,阅读容易,而且图片信息不受宏观和微观、时间和空间的限制。但图片在记忆过程中,其各个特征被当作长时记忆中的基本单元-概念,按照一定的方式被储存起来。因而,当知识被利用时,个体会将头脑中的图形特征激活,从而再次将其作为概念使用。然而,中医学的概念来自古人对自然的取象比类,和现代科学概念不同,并不具有明确的内涵和外延。中医学的概念多具有明确的内涵,但其外延会随语言环境的变化而不断变化,也就是说,中医学的概念并不十分明确。故此古人言“阴阳”,“数之可十,推之可百,数之可千,推之可万”。多媒体教学使用图片会无形中将中医的概念固化为图片本身,既妨碍学生对中医概念的理解,又抑制学生针对本概念的联想。如使用腧穴的人体解剖图,会在学生的记忆中留下腧穴就是人体的这个部位。但腧穴并非只是一个部位这样简单,包含有许许多多的信息,如气血的多少、运行、人体的生理病理知识等,而这些内容,在学生使用图片记忆的过程中会弱化,甚至丢失。“医者,意也”,正是中医的特色与精髓,在多媒体教学中大量使用图片的后果,会使这种“意”的传达流于表面而不能深入,中医的教学质量,会因此而在无知中缓慢下降乃至流失。

    2.3形式重于内容

    一些教师大量收集精彩图片及视频,并对其过分的渲染和展示,忽视了教学目的和内容,过分强调了课件制作技巧及浮华的形式,使学生很难得到有价值的知识信息。

    2.4受制于人力财力

    中医教育使用多媒体手段不仅在理论若干环节上有一定困难,在实践过程中也存在一定的难度。高水准的多媒体技术产品在一个单位内部难以完成编、导、演一体化作业,这其中包括硬件投入,制作投入等。总之,高水平的多媒体教学绝不是一蹴而就,多媒体教学改革的效果,多媒体教学的质量都要受人员、技术与资金的限制。

    3中医教学中发挥多媒体技术的对策

    3.1正确认识多媒体技术在中医教学改革中的地位和作用

    多媒体技术是中医教学改革的一种手段,是教学改革的发展趋势,有利于提高教学质量,易于西医师接受。同时也应当看到,多媒体技术只是教学改革中的众多手段之一,因此对多媒体技术手段在教学改革中的地位和作用应当适度定位,不能看成是中医教学改革的惟一,更不能作为惟一的评判标准衡量教学改革的成绩[4]。应当允许,甚至鼓励教师在教学改革中探索多种模式,真正作到“百家争鸣”。

    3.2了解多媒体技术的优缺点和中医教学环节的适用面

    多媒体技术在中医教学的若干环节中可以起到良好的作用,但也存在一定的局限性,因此在教学改革的过程中,了解多媒体技术的优缺点和中医各教学环节与多媒体技术的结合点,在教学中有的放矢地使用,必然会更好地发挥多媒体技术的优点,促进教学质量的改进[5]。有些概念如奔豚气、梅核气就很难使用多媒体手段表现,最核心的讲解诸如经文的分析推理过程则更难通过多媒体技术手段表现。以上各类则更多依靠教师的讲解和与学生的双向交流解决,均收到良好的教学效果。

    3.3中医教学多媒体流程合理的设计组合

    多媒体技术在教学中应当是综合应用,而非一两种媒体播放手段的简单使用,同时在具体实践过程中,要确定科学的原则,制定具体的实践计划。科学原则主要包括:要以实践性较强的内容为主,突出重点和难点,利用多媒体技术的模拟功能有效地突破难点。要优化综合主题的多种信息,使之即科学又严谨。采用结构化和模块化的方式,将理论章节的内容重新分解,形成适合多媒体教学的组合方式,再把相同相近的部分设计成模块,使课件风格程序化。具体的实践计划包括:编辑课件的文字稿本,使文字的理论性和文学性统一,同时规范专业术语,在素材库的建立上应立足于现有的出版物和图形库,以构成高效的教学系统。强化素材的编辑合成,包括文字的制作和处理,静态图像的获取和处理,动态图像和声音的采集和处理等。

    3.4建立多媒体教学技术应用的综合体系

    制作出高水平的多媒体教学产品,切实提高教育质量不仅仅是教师个体的事情还需建立教学中应用多媒体技术的综合体系。

医学信息概论篇8

关键词：中医基础理论教学 信息技术 基础课程

中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1674-2117（2014）22-00-01

随着信息技术的不断发展进步，各种教学技术不断发展，在中医基础理论教学中，存在知识点多、传统教学方式无趣的特点，现代信息技术的应用为中医基础理论教学提供了很大的帮助，本文主要分析中医基础理论教学中信息技术应用现状及其应对方法。

1 中医基础理论教学中信息技术的应用现状

中医基础理论教学是学习中医的基础课程，学生之前基本没有接触过中医理论知识，尤其是对于刚入校的学生而言，严重欠缺课堂笔记和归纳教学重点的能力，大量的中医理论知识的输入往往不会留给学生体会或者领悟的时间，教学效果不太好。当前的现代教学信息技术的应用中，目前已经得到了普遍使用，并在使用中不断取得了成功，不断地改善了教学效果，但是不可否认的是信息技术的应用也存在很大的问题。

信息技术的应用虽然为教学带来了极大的便利，但是学生普遍感觉到教学进度快，没时间做笔记，影响教学效果。也就是说，采用信息技术的教学方式，如多媒体等，虽然授课内容被不断丰富，但是学生普遍感觉到知识点过于繁杂、速度快，跟不上教学的节奏。

2 应对措施

针对以上中医理论教学信息技术应用现状，本文建议从以下几方面应对。

2.1 多媒体教学的改进

在采用多媒体技术中需要注意与传统教学方法的结合使用，中医基础理论教学具有知识量大、生动形象的特点，此作用相较板书教学，其效果是非常明显的，若是在多媒体教学中能够避免教学中的很多缺点，相信能够极大地提高教学效果。在多媒体的教学中一定要注意教学进度的控制，为更好地控制教学节奏，可以适当采用传统板书教学方法与多媒体教学结合的教学方式，采用生动的语言进行讲解，从而提高教学效果。

在多媒体教学课件的制作中，需要注意在幻灯片上不能放全部的教学内容，避免学生难以把握教学重点。在采用多媒体教学与板书教学结合的教学中需要充分发挥出教师的作用，缓解学生的疲劳，不能过分扩大多媒体教学的作用，忽视了知识点的详细讲解。在平时的教学中，需要明白多媒体教学的适用范围，不能过分夸大多媒体教学的重要性，针对一般概念性的知识，最好以口述为主，避免采用大量的视频或者是动画提高教学效果。

在平时的教学中，需要把握重点，提高教学效果，可以综合采用语言、文字以及图像等将重点知识或者是复杂知识简单化，帮助学生建立中医药独特的思维模式，更好地掌握教学重难点。在多媒体教学的实践中需要针对不同教学环节，采用合适的教学方式，如概念性知识的讲解可以采用一些口述或者幻灯片论述，而在对临床密切知识点的讲述中就需要借助录像以及视频等。在多媒体使用的教学中需要注意科学性。例如，感冒的症状，可以联系抽象概念，阐述相关病机肺气上逆等内容进行解释。

2.2 采用计算机虚拟情境教学

计算机虚拟情境教学方法，是仿真显示情境的一种教学方法，能达到传统教学所不能达到的教学效果，能够更好地便于学生理解知识。在使用中，如在中医的舌诊、阴虚以及脉诊等的教学中，采用抽象症状和体征等能更加生动地体现知识，定格分析瞬间的症状和体征，使学生能够进入到微观的环境中，教学内容更加生动。例如，在讲授血液循环中，可以制作多媒体课件等，仿真人体血液循环，这样更方便教学。

在这种方法的教学中，一定要注意情境的创造以及自身语言的使用，不能让学生发散思维，影响教学效果。例如，在阴阳学的讲述中，这些知识非常的抽象，教师在讲授中可以采用这种教学方法，通过世界起源图等进行动态演示，加强学生对抽象概念的理解。在采用病例教学中，如针对生理功能的讲解时，可以采用一些实例进行分析，如范进中举，引导学生采用中医理论进行分析，逐渐说明心与活动的管理，也就是中医所说的心主神志。

2.3 PLB应用改进

为了保证学生在短时间内得到无限知识，避免出现信息技术的引进造成学生知识点难以掌握，所以设计部分知识点采用PLB教学方法，把大纲中的重点、难点进行深入的研究和拓展，还需要注意相关文献的整理工作，将理论知识与实践结合在仪器上，提高教学效率。教师需要经过讨论，精心设计课程，突出综合性以及趣味性，研究一些典型病例，观察综合性的知识，指导学生查阅资料，从而引导学生以正确的思维分析、整理问题，培养学生的创造性思维。在教学中，针对学生争论的焦点，教师需要进行总结，并指出其中的不足和需要改进的建议。

3 结语

综上所述，本文主要分析了中医基础理论教学中信息技术的应用现状以及应对措施。任何一种信息技术教学方法都不是完美的，在以后的教学中需要充分利用现代信息技术，结合不同教学方法，来提高教学效率。

（河南中医学院基础医学院，河南 郑州 450046）

参考文献：

[1]刘迎辉，刘忠文，杜红卫等.浅谈PBL教学法在中医基础理论教学中的应用[J].中国实用医药，2010，5（25）：272-273.

医学信息概论篇9

1997年，教育部(原国教委)组织进行了对当时的《普通高等学校本科专业目录》的修订工作，提出了《普通高等学校本科专业目录(草案)》，增设了管理学门类，学科门类增至11个。并在管理学门类下，将原来的5个专业合并调整为信息管理专业，标志着信息管理专业在国内诞生。1998年又将信息管理专业的名称改为信息管理与信息系统专业。1998年教育部又正式批准或备案了卫生信息管理专业。当年批准了吉林大学公共卫生学院、中国医科大学、华中科技大学医药卫生管理学院、中南大学医学技术与情报学院等四所高校设立该专业。“信息管理与信息系统(医学)”专业经过十余年的发展，已经取得了巨大的进步，不论是专业建设还是课程设置，都已取得了巨大突破。但不可否认的是，与发达国家相比，其课程设置和专业建设还存在一定问题。本文从实证研究入手，统计了自1998年以来教育部正式批准的开设“信息管理与信息系统(医学)”专业高等院校的课程设置情况。分析我国医学院校“信息管理与信息系统”课程设置的现状和特点，为进一步深化教学改革，为医学“信息管理与信息系统”专业更好的发展提供实证研究的数据。

二、数据说明

本文所研究的课程数据来自于1998年以来到2006年教育部正式批准的开设“信息管理与信息系统(医学)”专业的高等院校。通过网络搜索引擎进人本学校主页，找到专业设置和课程介绍等相关链接，获得相应数据。经不同时间反复测试多次均不能访问的网站，认为调查期间该网站不能访问。本次调查没有获得内蒙古医学院的数据。另外，我们没有统计华北煤炭医学院冀唐学院的数据，主要原因是此院校为三本院校，不作为我们的考察对象。这些具体的考察对象为：1998年到1999年批准的吉林大学公共卫生学院、中国医科大学、华中科技大学医药卫生管理学院、中南大学湘雅医学院；2000年批准的中国药科大学、温州医学院、新乡医学院；2001年批准的华北煤炭医学院、张家口医学院(现河北北方学院)、安徽中医学院、滨州医学院、湖北中医学院、广东医学院、广西医科大学、重庆医科大学；2002年批准的山西医科大学、长治医学院、皖南医学院、泰山医学院、济宁医学院、广东药学院；2003年批准的内蒙古医学院、哈尔滨医科大学、新疆医科大学、南京中医药大学；2004年批准的郧阳医学院、泸州医学院、河南中医学院、华北煤炭医学院冀唐学院；2005年批准的山东中医药大学；2006年批准的牡丹江医学院、广西中医学院。我们所研究的课程范围局限在这些院校开设的专业课及专业基础课。根据开设的实际情况，我们把课程分成了四个大类：医学类、信息技术类、图书馆情报类和经济管理类。由于部分院校网页无法浏览或课程设置显示不甚详细，统计上难免有所纰漏。所以本文所统计的各个院校课程设置数据存在一定误差。另外，由于我们的数据只是通过网络获得，也不能完全表明学校教学时的具体操作情况，因此，只是学校课程设置的概貌呈现，而非完整的课程设置情况。表l和129页表2、表3、表4分别显示了开设某类某门课程的院校数。

三、数据分析

开设医学类课程的院校涉及了我们考察的所有院校。只是部分院校开设医学类课程多，一些院校特别少。比如，中南大学湘雅医学院开设的医学类课程共有15门，占我们统计的19门医学类课程的79％，有相似特点的还有华中科技大学同济医学院。与此形成较大反差的是2006年批准成立此专业的牡丹江医学院，仅开设基础医学概论一门医学类课程。在医学类课程中，开设最多的是卫生统计学，占到我们考察的全部院校的51．6％。开设较多的是一些基础的医学类课程，如人体解剖学、基础医学概论，临床医学概论等。其他较为专业的医学类课程开设的院校较少，且课程呈现多样化，并且主要集中在中南大学湘雅医学院、华中科技大学同济医学院，中国医科大学、吉林大学白求恩医学部等几个院校。还有一些院校根据自己院校的特点开设了相应的课程。信息技术课程是这些学校开设的主要课程，74．2％的院校开设了计算机和网络基础类课程，还有部分院校开设了临床决策支持系统和管理系统工程学等比较有专业特色的信息技术课程。但遗憾的是比例太小。有一半左右的院校开设了图书馆情报类课程，课程类别达到了l3门，其中开设最多的是信息管理、信息组织和信息检索。分别有21所、14所、l4所院校开设此课程。其他图书馆情报的课程主要集中在成立此专业较早的几所院校。以中南大学湘雅医学院(1998年成立)为例，开设了13门图书馆情报类课程，只有表格中的情报学概论没有开设。中国医科大学在毕业实习中共设立了医院信息系统、互联网及其应用、信息资源建设与组织、生物医学信息检索与标引、科技项目查新、医学编辑等六个类别，其中4项为图书馆情报类。但是在2004年后成立此专业的院校中，对于此类课程却鲜有开设。经济管理类课程的开设主要集中在管理学原理，经济管理类的其他课程开设的院校并不多，但是与图书馆情报类课程相反产生的一个现象是开设管理课程较多的院校多为2003年以后该专业成立的院校，且院校相对分散，并没有集中在少数的院校中。早期成立该专业的一些院校在经济管理类课程的开设中并没有多大的优势，开设的门类较少。

四、关于课程设置的思考

1．认识有待进一步加强由于我国的医学信息学是在医学图书情报学的基础上发展起来的，国内对医学信息学的概念与实质仍缺乏深入的、清醒的认识，有些人仍把医学信息学等同于医学图书情报学。从统计数据可以看到，大量的学校还在介绍大量的关于医学图书情报类的课程(这些在早期成立的该专业的院校里表现得更为明显)，使得我们与国外从医院信息系统的基础上发展起来的医学信息学在教学目标上存在很大出入。甚至有的院校还没有理性地认识到本专业是管理学的下级学科，有的院校甚至毕业时给学生颁发医学学士学位或是理学学士学位。毕业实习设置的类别也多为图书馆情报类，实习基地有很多是图书馆。但不可否认的是，从统计数据上看人们的认识有所改进。例如，最近几年成立的专业鲜有图书馆情报类课程，特别是2006年的牡丹江医学院和广州中医学院0其他院校也在教学计划中适当地减少了此类课程，而加大了信息技术类课程和管理类课程的比例。

医学信息概论篇10

关键词: 生物信息学 医学统计学 课堂教学

生物信息学融合了生物技术、计算机技术、数学和统计学的大量方法，已逐渐成为发现生命过程中所蕴涵知识的一门重要学科。其基本问题主要包括：DNA分析、蛋白质结构分析、分子进化。医学统计学作为医科院校的基础课程之一，长期以来其理论和方法就广泛应用于临床医学、基础医学的各类研究中。随着生物新技术的诞生，在推动生物信息学发展的同时，医学研究对象也由宏观的病人、生物组织拓展到微观的基因领域，所面对的实验数据在性质和结构上也都有所不同，这对医学统计学的应用提出了新的更高的要求。

目前，医学统计学的很多原理和方法已成功地应用于这些新研究之中，并在此基础之上有了新的发展和改进。如概率分布的知识与序列相似性分析、蛋白质分类等技术密切相关；方差分析、非参数检验方法经改进和结合后在基因表达数据的前期分析中发挥了较好的作用；而聚类分析、判别分析、相关分析这些大家所熟知的统计学方法更是在基因分类和调控网络的建立中得到了广泛的应用。在进行医学统计学课堂教学时加入生物信息学方面的应用实例，不仅可以使学员了解本学科研究的前沿和医学、生物信息学研究的新发展，还可以提高学员对于医学统计学理论学习的兴趣，掌握先进的生物实验数据分析方法，提高今后从事医学科研的能力。下面，本文在回顾医学统计学授课主要内容的基础上，就医学和生物信息学中的可能应用举例如下：

一、概率分布

概率分布（probability distribution）是医学统计学中多种统计分析方法的理论基础。授课内容一般包括：二项分布、Possion分布、正态分布、t分布、F分布等。

借助概率分布常常可以帮助我们了解生命指标的特征、医学现象的发生规律等等。例如，临床检验中计量实验室指标的参考值范围就是依据正态分布和t分布的原理计算得到；许多医学试验的“阳性”结果服从二项分布，因此它被广泛用于化学毒性的生物鉴定、样本中某疾病阳性率的区间估计等；而一定人群中诸如遗传缺陷、癌症等发病率很低的非传染性疾病患病数或死亡数的分布，单位面积（或容积）内细菌数的分布等都服从Poisson分布，我们就可以借助Poisson分布的原理定量地对上述现象进行研究。

在生物信息学中概率分布也有一定应用。例如，Poisson分布可以用于基因（蛋白质）序列的相似性分析。被研究者广泛使用的分析工具BLAST (Basic Local Alignment Search Tool)能迅速将研究者提交的蛋白质（或DNA）数据与公开数据库进行相似性序列比对。对于序列a和b，BLAST发现的高得分匹配区称为HSPs。而HSP得分超过阈值t的概率P(H(a,b)>t)可以依据Poisson分布的性质计算得到。

二、假设检验

假设检验（hypothesis）是医学统计学中统计推断部分的重要内容。假设检验根据反证法和小概率原理，首先依据资料性质和所需解决的问题，建立检验假设；在假设该检验假设成立的前提下，采用适当的检验方法，根据样本算得相应的检验统计量；最后，依据概率分布的特点和算得的检验统计量的大小来判断是否支持所建立的检验假设，进而推断总体上该假设是否成立。其基本方法包括：u检验、t检验、方差分析（ANOVA）和非参数检验方法。

假设检验为医学研究提供了一种很好的由样本推断总体的方法。例如，随机抽取某市一定年龄段中名儿童，将其平均身高（样本均数）与该年龄段儿童应有的标准平均身高（总体均数）做u检验，其检验结果可以帮助我们推断出该市该年龄段儿童身高是否与标准身高一致，为了解该市该年龄段儿童的生长发育水平提供参考。又如，医学中常常可以采用t检验、秩和检验比较两种药物的疗效有无差别；用&#;检验比较不同治疗方法的有效率是否相同等等。

这些假设检验的方法在生物实验资料的分析前期应用较多，但由于研究目的和资料性质不同，一般会对某些方法进行适当调整和结合。

例如，基于基因芯片实验数据寻找差异表达基因的问题。基因芯片（gene chip）是近年来实验分子生物学的技术突破之一，它允许研究者在一次实验中获得成千上万条基因在设定实验条件下的表达数据。为了从这海量的数据中寻找有意义的信息，在对基因表达数据进行分析的过程中，找到那些在若干实验组中表达水平有明显差异的基因是比较基础和前期的方法。这些基因常常被称为“差异表达基因”，或者“显著性基因”。如果将不同实验条件下某条基因表达水平的重复测量数据看作一个样本，寻找差异表达基因的问题其实就可以采用假设检验方法加以解决。

如果表达数据服从正态分布，可以采用t-检验（或者方差分析）比较两样本（或多样本）平均表达水平的差异。

但是，由于表达数据很难满足正态性假定，目前常用的方法基于非参数检验的思想，并对其进行了改进。该方法分为两步：首先，选择一个统计量对基因排秩，用秩代替表达值本身；其次，为排秩统计量选择一个判别值，在其之上的值判定为差异显著。常用的排秩统计量有：任一特定基因在重复序列中表达水平M值的均值 ；考虑到基因在不同序列上变异程度的统计量 ，其中，s是M的标准差；以及用经验Bayes方法修正后的t-统计量： ，修正值a由M的方差s的均数和标准差估计得到。三、一些高级统计方法在基因研究中的应用

（一）聚类分析

聚类分析（clustering analysis）是按照“物以类聚”的原则，根据聚类对象的某些性质与特征，运用统计分析的方法，将聚类对象比较相似或相近的

  

归并为同一类。使得各类内的差异相对较小，类与类间的差异相对较大。聚类分析作为一种探索性的统计分析方法，其基本内容包括：相似性度量方法、系统聚类法（Hierarchical Clustering）、K-means聚类法、SOM方法等。

聚类分析可以帮助我们解决医学中诸如：人的体型分类，某种疾病从发生、发展到治愈不同阶段的划分，青少年生长发育分期的确定等问题。

近年来随着基因表达谱数据的不断积累，聚类分析已成为发掘基因信息的有效工具。在基因表达研究中，一项主要的任务是从基因表达数据中识别出基因的共同表达模式，由此将基因分成不同的种类，以便更为深入地了解其生物功能及关联性。这种探索完全未知的数据特征的方法就是聚类分析，生物信息学中又称为无监督的分析（Unsupervised Analysis）。常用方法是利用基因表达数据对基因（样本）进行聚类，将具有相同表达模式的基因（样本）聚为一类，根据聚类结果通过已知基因（样本）的功能去认识那些未知功能的基因。对于基因表达数据而言，系统聚类法易于使用、应用广泛，其结果——系统树图能提供一个可视化的数据结构，直观具体，便于理解。而在几种相似性的计算方法中，平均联接法(Average Linkage Clustering)一般能给出较为合理的聚类结果。

（二）判别分析

判别分析（discriminant analysis）是根据观测到的某些指标的数据对所研究的对象建立判别函数，并进行分类的一种多元统计分析方法。它与聚类分析都是研究分类问题，所不同的是判别分析是在已知分类的前提下，判定观察对象的归属。其基本方法包括：Fisher线性判别（FLD）、最邻近分类法（k-Nearest Neighbor Classifiers）、分类树算法（Classification Tree Algorithm），人工神经网络（ANNs）和支持向量机（SVMs）。

判别分析常用于临床辅助鉴别诊断，计量诊断学就是以判别分析为主要基础迅速发展起来的一门科学。如临床医生根据患者的主诉、体征及检查结果作出诊断；根据各种症状的严重程度预测病人的预后或进行某些治疗方法的疗效评估；以及流行病学中某些疾病的早期预报，环境污染程度的坚定及环保措施、劳保措施的效果评估等。

在生物信息学针对基因的研究工作中，由于借助了精确的生物实验，研究者通常能得到基因（样本）的准确分类，如，基因的功能类、样本归结于疾病（正常）状态等等。当利用了这些分类信息时，就可以采用判别分析的方法对基因进行分类，生物信息学中又称为有监督的分析（Supervised Analysis）。例如，基因表达数据分析中，对于已经过滤的基因，前三种方法的应用较为简单。而支持向量机（SVMs）和人工神经网络（ANNs）是两种较新，但很有应用前景的方法。

（三）相关分析

相关分析（correlation analysis）是医学统计学中研究两变量间关系的重要方法。它借助相关系数来衡量两变量之间的关系是否存在、关系的强弱，以及相互影响的方向。其基本内容包括：线性相关系数、秩相关系数、相关系数的检验、典型相关分析等。

我们常常可以借助相关分析判断研究者所感兴趣的两个医学现象之间是否存在联系。例如，采用秩相关分析我们发现某种食物中黄曲霉毒素相对含量与肝癌死亡率间存在正相关关系；采用线性相关方法发现中年女性体重与血压之间具有非常密切的正相关关系等等。

生物信息学中可以利用相关分析建立基因调控网络。如果将两个不同的基因在不同实验条件下的表达看作是两个变量，相关分析所研究的正是两者之间的调控关系。如采用线性相关系数进行两基因关系的分析时，其大小反应了基因调控关系的强弱，符号则反应了两基因是协同关系（相关系数为正），还是抑制关系（相关系数为负）。

四、意义

生物信息学不仅是医学统计学的研究前沿，更是医学研究由宏观向微观拓展的重要领域，其研究内容已逐渐为多数医学院校的学员了解和熟悉。而如何对新技术产生的生物实验数据进行准确合理的分析，却成为生物信息学研究的主要瓶颈之一。

在医学统计学课堂教学中引入生物信息学实例，而不仅仅局限于常见的医学、卫生领域的例子，将难以理解的统计理论和方法与前沿的生物实例相结合，拓宽了学员的视野，提高了学员的学习兴趣，更可以加深对所学知识的理解；与此同时，使学员掌握了生物实验数据的先进分析方法，扩大了学员的知识面，提高了他们今后开展医学科研工作的能力。