大数据时代临床医学教学的思考

焦晓栋，钱建新，王 湛，于观贞

随着计算机技术的飞速发展，人类获得、储存、分析和应用数据的能力不断增强，大数据时代已悄然来临并带来了生活、工作与思维的大变革［1］。数据是医学的具体体现，所有疾病的治疗、转归都可以归结为数据，技术的进步使得数据在医学的发展中扮演着越来越重要且丰富的角色，因此，大数据在医学中的应用已引起了人们的关注［2-3］。笔者试从临床医学教学的角度阐释大数据时代带来的影响及变革。

1 大数据时代的来临所带来的影响

大数据的基础是数据量的增多，如今，只需2 d就能聚集自文明诞生以来到2003年所产生的所有数据。根据技术研究机构的预计，大量新数据无时无刻不在涌现，并以每年50%的速度增长，换而言之，人类每2年的数据就会翻一番［4］。具体到医学领域，2001 年，美、英、法、德、日、中六国合作，历时10年，耗资数十亿美元的人类基因组计划(human genome project，HGP)才完成了一个基因组的精细图，而现在使用一台测序仪只需10 d左右的时间，即可完成至少3个人类全基因组的测序工作，测序能力的飞速发展甚至超过了IT界的摩尔定律。但大数据的本质并非单纯数据量的增多，而在于建立在大量数据之上的思维方式的变革。其中最重要的变革有3个方面。

1.1 可靠性 数据处理技术的进步为收集、存储和处理更大量的数据带来了可能性，这样一来便可以摈弃使用抽样样本预测总体的方法，直接分析总体。例如循证医学最高级别的证据是随机对照临床研究的结果，但实际上随机对照临床研究的入组有严格的限定，其结论只能够反映特定的人群在特定的治疗阶段中的情况，无法推论到所有患者的总体，更无法推论到疾病治疗的每一个阶段。临床上在做决策时很大程度上依赖于医生的经验、直觉，甚至是运气。而大数据时代的进步可以将所有患者的全部信息进行综合分析，并通过复杂的数学模型告诉临床医生简单的结论，这将会大大增加临床决策的可靠性。

1.2 混杂性 局限于数据处理的技术，既往我们必须要求数据的精确性，否则便可能对分析的结果产生巨大的影响，但现实生活中的数据充满了不确定性，只有5%的数据是结构化的并适用于传统的数据库，过分地追求精确性的代价便是损失了剩余95%的数据信息。但大数据时代技术的进步克服了只能分析精确数据的瓶颈，故而不再强调精确性而接受数据的混杂性是大数据时代的第二个特征。

1.3 相关性 海量的数据和强大的分析技术不再依赖事物之间的因果关系，而通过其相关关系即可得到结论。即大数据时代不再强调“为什么”，而更加重视“是什么”。在大数据时代来临之前，因为没有大量数据的支撑，仅凭相关关系而非因果关系做出结论的出错风险太大，而在大数据时代，海量的数据和强大的分析技术弥补了这一缺憾，让我们能够更加简单地得出正确的结论。

2 大数据时代对临床医学教学的挑战

在大数据时代，无论主动或被动，人们都将受到其影响，对于临床医学的教学来讲，提出了以下的挑战。

2.1 大数据时代对个人能力的要求与以往不同 医学生在大数据时代获取知识的方式不再局限于教科书、图书馆、老师和医院的患者。通过便捷的网络，大量的数据唾手可得，而随之而来的问题便是如何大海捞针和去伪存真，找到自己需要的并且是正确的知识。简而言之，大数据时代所需要的能力是搜索、阅读和辨别真伪。同时，大数据时代信息爆炸性的增长让医学知识不再是医生的专利，患者可以方便地从网络上获取各种知识，医生和患者的信息不对等已成为历史，甚至患者可以花更多的时间和精力去关注自己的疾病，医生的信息从某种程度上来说处于“劣势”。这便要求医学生有更加充足的知识储备和良好的沟通技巧来面对做好“功课”的患者［3］。作为医学生进入临床引路人的临床医生，也面临着大数据时代新颖的、更高的能力要求。首当其冲的便是如何从海量的数据所带来的信息中提取所需要的正确的数据。大数据时代的信息量呈爆炸性的增长，医学知识更新、颠覆的浪潮也必将比以往来得更加迅猛，作为临床医生，必然是这场数据浪潮之中的“弄潮儿”，也必须教会未来的临床医生如何在数据的浪潮中前行。

2.2 大数据时代带来了观念的颠覆和更新 在传统的工业化时代，教育的模式还是标准化课堂式教育，教育的理念还是规训和教化。而在大数据时代，教育的理念已发生了变化。教育完全可以自发的完成，是一种“自组织行为”;教师的功能已经不是低层次的可以拷贝的简单重复，未来教师的工作将从简单重复的教化变成对学习者的支持和服务。

技术的进步也将对教学质量的评价带来本质的变革。目前对于教学质量的评价很大程度上局限于有限的时间段，例如学期末的考试成绩。而大数据时代数据采集、追踪的便利将大大丰富评价教学质量的手段。设想若干年后评价一所医学院校的教学能力的指标不再单纯是其学生的毕业考试分数有多高、发表的论文有多少，还包括这所学校培养出的医生的工作地点和从事专业，甚至每年接诊的人数、治愈率、患者的认可度、患者的生存期、同行间的影响力等等，如此一来将会获得既往无法想象的海量信息。

2.3 大数据时代下临床医学教学面临着时空的更迭 在许多科幻电影中所展现的人类随时掌控海量数据的场景在大数据时代终将成为现实，与此同时，肿瘤学的教学也将面临时空的更迭。试想医学生在任何地点使用简单的设备就能够看到世界上所有医学院的解剖学视频、所有医院的手术直播和病例讨论，随时可以提出问题，并快速获得权威的解答;试想临床医生随时都可以掌握世界上最新药物的疗效、不良反应、应用指南;试想世界上医生之间可以无界限和无障碍地沟通、交流、讨论。那时信息的传播和思想的交流将不再受到时间和空间的限制，学校、教室、老师的定位和功能必将发生巨大的变化。

3 顺应大数据时代所应有的变革

3.1 医学教学方式的更改 传统的教育兴盛于工业化时代，学校的模式映射了工业化集中物流的经济批量模式:铃声、班级、标准化的课堂、统一的教材，这种教育为工业时代标准化地制造了可用的人才。而大数据教育将呈现另外的特征:弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习。美国从1997年以来的十多年，在家上学的人数迅速增长超过5%，这些孩子学习成绩和参与社区的能力超过同龄公立学校学生的30% 以上［2］。

在教学方式的探索上最典型的便是翻转课堂(the flipped classroom)［3］。翻转课堂来源于美国的一名基金公司分析员Salman Khan，他通过自己制作的微课件为表妹补课的模式获得巨大成功。目前美国每天有数十万中学生晚上在家观看Khan学院的数学教学视频，第2天则跟同学一起在教室做作业，遇到问题有老师和同学可以请教。这跟传统的“老师白天在教室上课，学生晚上回家做作业”的方式正好相反，被称为翻转课堂。具体到临床医学的教育上，目前我们所采取的教育方式还是铃声、班级、标准化的课堂、统一的教材、标准化病人等模式，而大数据时代带给我们观念的更新以及技术的进步，使得自主学习、弹性学习、个性化的辅导、在家庭中的学习成为可能。每个学生所选择的课程可以完全不同，每个人可以根据自己的兴趣爱好以及掌握知识的程度有针对性地选择个性化的课程，而老师也能面对“个性化”的学生，真正做到“因材施教”。

3.2 医学教育理念的更新 如前所述，技术的进步提供了更便捷地获取知识的途径，传统教育所承担的规训和教化的任务已经不再是重点，而在海量的知识中去搜索、阅读和辨别真伪更为重要。因此，去粗取精、去伪存真的能力才是教育的重点，教育的内涵将不再是规训和教化，而是教育者对学习者的支持与服务。在临床医学的教学中，笔者曾经当作是重点的疾病的诊断、分类、治疗原则等知识都可以让学生通过网络自行学习，临床医学教学的重点是让学生学会在海量的信息、层出不穷的新的治疗方法中找出适合患者的方法，让学生学会如何应用数据为患者做出正确的治疗决策。

3.3 医学继续教育的加强 斯塔夫里阿诺斯在《世界通史》里说道:“人类历史中的许多灾难都源于这样一个事实，即社会的变化总是远远落后于技术的变化。这是不难理解的，因为人们十分自然地欢迎和采纳那些能提高生产率和生活水平的新技术，却拒绝接受新技术所带来的社会变化——因为采纳新思想、新制度和新做法总是令人不快的［4］”。大数据时代的来临使继续教育、终身学习的迫切性前所未有地增强了，医学作为迅速发展的学科，知识的更新，观念的更改甚至颠覆发生的越来越快。作为临床治疗的实践者，不进行知识的更新就意味着落伍;作为医学生临床实践的引路人，更加需要及时更新知识，更加迫切地需要增加对大数据的理解。因此，对于临床医学的教学来讲，加强对于临床医师的继续教育显得越来越重要，否则当教师没有赶上大数据时代的步伐时，便无法将大数据时代所带给我们的惊喜传递给学生。

3.4 硬件和软件设施的配套 新技术的层出不穷是推动社会进步和变革的基础，大数据时代新技术的出现必然会更加迅猛，而作为大数据时代发生变革的重要领域，医学对于技术的依赖必将会越来越强。在医学的教学过程中，如果要跟上大数据的步伐，硬件和软件系统的更新换代显得更加重要。而目前国内医院的信息化程度还不高，很多医院内部的HIS、LIS、PACS系统之间都无法兼容，不同医院之间的信息共享更是停留在纸面上。医学院校的各种教学设施的配套也势在必行，否则无法在医学的教育领域迎头赶上大数据时代的步伐。

面对海量的数据，不断颠覆的理念和不同于以往的时空更迭，临床医学的教学方式、教育理念必将做出相应的调整。与此同时，针对临床医生的继续教育和硬软件设施的配套也是临床医学教学在大数据时代所要做的必要准备。

［1］Howe D，Costanzo M，Fey P，et al.Big data:the future of biocuration［J］.Nature，2008，455(7209):47-50.

［2］Kell DB.Progress being made on standards for use in data sharing［J］.Nature，2008，456(7218):29-31.

［3］Donovan S.Big data:teaching must evolve to keep up with advances［J］.Nature，2008，455(7212):461-463.

［4］张渝江.教育大数据——大数据时代，如何赢得教育的未来［J］.上海教育，2013，(17):16-21.