大数据背景下全科医学信息课程改革的必要性及策略*

李 波，周琰杰，苏海燕，陈俊如

重庆医科大学附属永川医院，重庆 402160

随着现代信息技术的不断发展，世界已进入了“互联网+大数据”时代。在大数据等技术的推动下，人工智能逐渐应用于医疗行业，进而提升工作效率。全科医生（general practioner，GP）相对专科医生来说工作更加繁琐，总体来说对职业的满意度不高，主要与薪酬偏低及工作量大有关。并且患者对GP 的期望值比较高，希望能首诊任何疾病、能长期陪伴并随时联系等［1］，可见全科相对于专科医学领域覆盖面更广。相对于欧美国家，国内GP数量偏少且分布不均衡，经济不发达的部分西部地区GP数量更少，工作负担更重。随着医疗大数据技术广泛应用于GP 日常工作，可以明显减少GP 的工作负担。但是目前全科医学本科的信息课程没有完全跟上信息时代的步伐，课程改革势在必行。

1 全科医学信息课程改革的背景

1.1 大数据在全科医学领域应用广泛

大数据技术广泛应用于全科医学领域中，常见的有学生的校园管理、全科医疗服务、GP 的规范化培训及继续教育等。

1.1.1 大数据在校园管理的应用 基于大数据技术的人脸识别逐渐应用于校园的管理，包括门禁、考勤、学生公寓、图书馆管理与安全防控等。利用基于大数据技术的人脸识别，可以把学生听讲时的眼神、表情、动作等换算成可量化的专注时间，再转化为定量的学习效果，从而评价课堂的教学质量。可见大数据技术在校园中无处不在，学生需学习相关知识，自觉接受学校的管理监督。

1.1.2 大数据在全科医疗服务的应用 （1）卫生防疫：大数据是最早应用于防疫的关键技术，基于数据的预测有别于传统基于经验和模型的预测，对社会的公共治理和服务产生重大影响［2］。大数据在卫生防疫中起到的重要作用，包括：临床诊疗持续改进、病毒溯源及排查、流行病学调查、精准监测和研判、远程会诊、准确预警和物资调配等［3］。大数据平台可以整合各种资源，明显提高工作效率。目前，广泛使用的健康码、行程码是基于大数据技术应用的卫生防疫手段。（2）大慢病管理：2019年，中国居民因慢性病导致的死亡人数占总死亡人数的比例高达88.5%，已成为公共卫生问题［4］。GP 很重要的职责就是慢病管理，传统的管理模式需要大量的社区卫生服务人员，而大数据技术下慢病管理的平台开始涌现并逐渐成熟，可以明显提高工作效率［5］。（3）疾病诊治：GP 最基本的工作就是对社区常见病、多发病的治疗。目前大数据技术已经逐渐应用于临床，通过处理，可以提炼出有用的数据，得出有益的结论。与传统的医疗相比，人工智能可以对检验、影像学等数据进行分析、测算，并进行最大概率的预测，为临床工作人员提供最优方案，从而提高临床决策能力。例如利用大数据对冠状动脉支架置入术后大出血的预测［6］、高血压治疗的优化治疗方案选择及其并发症（如脑出血）的转归情况的预测［7］。（4）健康管理：GP 需对社区健康人群与高危人群进行健康管理，包括疾病预防筛查与咨询。目前，大数据对常见病、多发病高危因素的分析越来越多，因此应用相关大数据平台，可筛选出高危人群，并为其建立健康管理档案，设置周期性随访及健康宣教［8］。（5）其他领域：大数据也逐渐应用于精神病［9］、康复［10］、保健［11］、急救与转诊［12］等领域。GP 的工作职责不仅是慢病与健康管理、卫生防疫、常见病诊治，还包括提供精神卫生服务、伤残康复、重点人群保健、会诊及转诊。由此可见大数据对于GP的重要性。

1.1.3 大数据在GP 培训的应用 基于大数据技术的人工智能已广泛应用于GP 的培训，主要包括规范化培训及继续医学教育培训。比如中国医师协会构建的住培管理平台，基于动态学习数据分析和“云、网、端”的运用，打造出智慧的教、考、评、学、管等领域，已在住培基地广泛使用；利用大数据分析不同全科医生的义务水平、所属岗位，量身定制并智能化推荐各类线上继续教育项目，做到因材施教。GP 需在学生时期学习大数据相关知识，才能在步入工作岗位后更好地适应各种智能化培训方式。

1.2 大数据背景下的道德、法律规约

医疗大数据主要包括临床大数据、健康大数据、生物大数据、运营大数据［13］，数据的安全性和隐私保护是各种医疗服务平台得以全面、可持续发展的基石。GP 与大数据接触密切，在使用过程中需注意数据在安全及隐私上的保护、伦理道德上的规约、法律上的遵守，否则不仅触碰道德底线，还可能违反法律法规。这就要求GP 不仅要接受大数据知识的学习，还要接受大数据在伦理、道德、法律方面的培训。

1.3 全科医学生的医学信息教育不足

医疗大数据目前可谓日新月异。但是对于全科医学生来说，在思想上还没有主动融入大数据时代，在行动上学习重点仍放在常见病的防治上，较少关注相关医学信息的教育。目前，全科医学生的信息教育严重不足，导致其无法适应智慧医疗的工作方式。国内绝大多数医学生信息意识较为薄弱，像百度、知乎、抖音等社交媒体成为他们获取信息的主要途径，专业信息较少，质量良莠不齐。医学院校为提高大学生的信息素养能力，在普及信息检索知识的基础上增加计算机基础、循证医学、医学科研基础、医学论文写作等课程。但随着现代信息技术的飞跃发展，特别是大数据技术的普及应用，医学生的信息教育没有跟上时代步伐。王强芬等［14］研究发现医学生的信息知识普遍欠缺，对专业数据库的认识不够，信息工具应用能力不强，难以适应大数据时代的发展。医疗大数据的来源主要有检验及影像学数据、电子病历、个体的健康信息、生物医药等，但我们发现全科医学本科生在临床实习工作中数据意识薄弱，在患者的病例书写、首页填写、医嘱开具等方面不严谨，这样会导致数据的收集出现偏差。吴孝仙等［15］认为在大数据背景下，信息素养的概念和内容已衍生出数据素养、媒体与视觉素养等新概念，医学生信息素养教育课程内容需要不断更新、拓展。所以全科医学生信息素养教育也要根据学生的不同专业以及所处的不同阶段，不断进行调整，将信息素养融入终身学习中。信息课程需在信息意识、信息知识、信息能力和信息道德等方面加强对医学生的培养。

1.4 全科医学信息课程改革的作用与意义

医疗涉及国家民生，一直是战略及科研的重点行业。基层GP 不只是居民健康的“守门人”，还是居民社会保障的“桥头堡”。目前，国内注册全科的医生在30 万人以上，但是全职等量的全科医生数量应该更少。数据显示我国合格的全科医师总数不及临床医师总数的13%［16］，而发达的欧洲国家的全科医生数量普遍接近临床医生的30%，甚至达50% 以上，与这些发达国家相比，我国的全科医生数量明显不足，仍需提高人才吸引力。GP 的工作具有高复合性，不仅要承担全科的医疗服务，还扮演了“社会活动家”的角色，需具备很强的协调沟通能力。GP职业倦怠感明显高于医学其他专业，跟其工作量大、收入低等有密切关系。大数据在全科医学领域的应用可明显提高GP 的工作效率，减轻负担，从而有效减少基层医院的人才流失。目前，国内部分医科大学成立了全科医学院，健全相应的师资力量，并加强全科医学生能力培养。基于大数据背景下全科医学信息课程的改革也需适应社会发展形势，例如深化大数据相关的信息理论与实践课程、增强大数据理念下的创新创业教育等，使全科生毕业后适应时代发展，具备良好的岗位胜任力。

2 全科医学信息教育现状

全科医学医疗体系在发达国家发展至今有70多年的历史，国内2010年后才开始有较快发展，目前，该体系被公认为是“最适宜、最经济”的医疗服务模式，越来越受到国家的重视。整体来讲，我国全科医学生的教育体系是明显落后发达国家的，信息课程教育亦不例外。杨辉等［17］总结中国全科医学教育存在启动晚、周期短、持续性不足的问题，应持续关注学科前沿，积极完善教学大纲，推进全科医学创新理论和创新应用的发展。在大数据背景下，国家日渐重视对于医学信息人才的培养，截至2018年，全国有超过60所高校开设有医学信息专业（包括医学信息工程和医学信息学），专门为医疗信息领域培养专业化、正规化人才［18］，并且许多医学院校开始进行信息课程改革。医疗大数据是近年来的信息发展延伸的产物，许多医学信息课程改革的研究基本上是针对医学院校医学信息相关专业［18-20］，提出教学内容创新做好大数据存储与管理相关理论知识的学习，开设数据分析挖掘相关方法的课程，使学生具备对医疗数据进行分析处理的能力。国外有些医学院设置了与大数据相关的专业与学科，例如哈佛医学院生物医学信息学、健康数据科学等，进行更深层次的医学大数据人才培养。而国内外基于大数据的临床医学（包括全科医学）本科专业的信息课程改革文献少有报道，更何况有些国家是没有医学本科专业的，比如美国。有提及医学院校教师需接受相关大数据培训，医学生选修或必修大数据课程，但是没有提及具体教育措施［21］。全科医学信息教育仍是以高等数学、计算机、医学统计、医学信息检索等课程为主，无医学大数据收集、处理、挖掘与分析评价等专有课程。

3 大数据背景下全科医学信息教育的发展及趋势

大数据背景下的全科医学信息课程的教育形势，跟医疗大数据在全球的市场规模及政策支持息息相关。1980年社会学家Alvin Toffler 就对大数据的到来做出了前瞻性的预 测［22］。2008 年Viktor Mayer-Schönberger 和Kenneth Cukier 提出大数据的概念。2012 年奥巴马总统将大数据研究提升为美国的国家战略。2013 年美国政府推行大数据医疗后得到快速发展。到2015年，美国96%的医疗机构采用大数据服务，依托“信息高速公路”形成“临床基础资源库”，在促进精准医疗的同时，使医疗数据产业的市场规模发展壮大，位列全球之首。《国务院关于印发2015 年促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50 号）标志着大数据已经上升到国家战略层面［23］。2016 年《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》（国办发〔2016〕47号），明确了大数据健康医疗对国家基础性战略资源的重要作用与意义［24］。2016 年，中共中央、国务院印发的《“健康中国2030”规划纲要》明确指出，继续全面深化医疗大数据在行业治理、临床与科研、公关卫生、教育与培训等领域的应用，培育健康医疗大数据应用新业态。大数据的研究国外先于国内，在医学领域也是如此，基于大数据技术的智慧医疗设备，约全球一半的智慧医疗设备都是在美国生产的，包括智能血糖仪及血压计、运动手环、各种人机交互软件等。国内研究起步虽晚，近期紧跟研究前沿的步伐，甚至在某些领域走在了世界前列。GP 的工作具有特殊性，肩负着慢病与健康管理、卫生防疫、常见病的诊疗与转诊、保健、精神卫生服务、康复等工作，工作量十分巨大，容易产生职业倦怠感。大数据的蓬勃发展为医疗带来革命性变化，无论从世界医疗科技趋势、国家政策方针，还是市场效益、工作效率上来看，大数据对全科医学是非常重要的，医学生的信息课程教育更应该引入大数据的相关内容。并且医疗大数据的应用时间国内外差距不远，是最近几年大数据蓬勃发展的延伸，因此在大数据背景下医学生信息课程建设上需加快步伐，力争走在世界前列。

4 大数据背景下全科医学信息课程改革思路探讨

基于大数据背景的全科医学信息课程，应在现有的基础上增加大数据专有教育课程。目前的教材主要是介绍大数据理论和基本原理的教材，而医学大数据方面的教材几乎没有。教材的选定采取现有、实用、权威的原则，可以选定毛国君和段立娟主编的普通高等教育“十一五”国家级规划教材《数据挖掘原理与算法》（第3版）作为试用教材。根据大数据在全科医学应用现状和未来的发展趋势，教学重点是培养学生的应用能力。经过文献查询、调研、访谈等，结合医学教育实际对课程内容进行一定的删减及补充。最后通过教学成果评价形成全科医学信息课程改革指导性意见。访谈可以采取跟踪问卷形式，时间段可以选择全科医学本科生五年级教学前后和工作两年以后。选择本科五年级是因为他们处于全科实习阶段，已经开始接触到GP 的工作，对大数据在全科领域的应用有了一定的认识。选择工作2 年以后的时间段是因为他们具有了一定的工作经验，可以从现实工作中评价大数据课程内容对自己的帮助。信息课程改革技术路线见图1。

图1 信息课程改革技术路线图

综上所述，GP 的工作相对于专科医生来说更加复杂，甚至部分工作消耗了大量时间与精力，却不能获得职业成就感。特别是近几年在医防融合的背景下要求GP 应承担更多公共卫生任务，临床与群体预防工作都非常重要，需加强培训力度提高GP 的工作胜任素质。大数据技术深深的融入了社会各方面，包括全科医学领域，并且可以明显提高GP 的工作效率，降低职业倦怠感。另外健康医疗大数据的安全涉及国家利益，特别是生物大数据，已经被纳入到国家安全体系，并且大数据的信息事关公民权利，GP 工作面广，需要保护好数据安全和数据隐私。从学生时期接受的校园管理，工作后接触各项智慧医疗服务，再到后期的各种全科培训，均有大数据技术的存在，所以全科医学生需接受大数据相关知识的学习，才能提高全科工作的岗位胜任力。目前，全科医学本科的信息课程缺少大数据内容，课程改革刻不容缓，可以先将权威、通用的大数据教材作为试用教材，结合全科医学的实际，通过教学成果总结出适合全科医学生的学习内容。