信息学论文范文

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计算机化病历是医学信息学的一个重要研究方向。它是指存在一个系统中的电子病历，这个系统可支持使用者获得完整、准确的资料；提示和警示医疗人员；给予临床决策服务；连接管理、书刊目录、临床基础知识以及其他设备[2]。电子病历的优点如下：完整的电子病历存储系统支持多个用户同时查看，保证个人医疗信息的共享与交流。通过网络，医师可以在家中或在世界任何一个角落随时获得患者的电子病历。同时可根据不同的用户给予不同的资料查询权限，从而保证了病历的安全性。授权用户在适当时间才能查看合适的病历。

此外，电子病历不再是一个被动的医疗记录。论文通过与图像信息的整合，可提供实时医疗监控，药物剂量查询等多种功能。电子病历已成为新兴信息技术和信息工具的基础。

电子病历目前可大致分为单机电子病历和网上电子病历两种。网上电子病历的优点是采用了ASP服务器提供全球，安全性与数据完整性则由ASP供应商解决；缺点则是数据不在医师所工作的计算机上。

虽然医疗界投入巨资，电子病历仍存在许多问题亟待解决[3]。首先，病历数据的输入界面仍不够简单；其次，电子病历需要统一的医学用语标准。目前，美国国家医学图书馆已制定出统一医学用语系统(unifiedmedicallanguagesystem，UMLS)，这一系统包含了近一百万个术语描述医学概念。一旦该系统得以推广，将极大地促进全球医学用语的标准化。

二、医学信息系统

医学信息系统与其他工业系统有很大的不同。毕业论文不同的部门对信息的要求不同，这是对医学信息系统最大的挑战。例如，信息系统用户可分为基本用户和二级用户，基本用户包括医师和其他护理人员；二级用户则包括医疗保险公司、政府医疗保险机构等。不同用户需要的信息不同，导致信息管理的复杂性。同时，如何有效地利用不同的信息系统解决不同的医疗管理也日益成为人们重视的课题。

信息系统包括实验测试系统、医疗设备订购与维护系统及影像图片存储与交换系统等，存储于不同的计算机和不同的信息网络中。对于特定的用户来说，前端界面可能有所不同，但是后端数据必须是一体化和标准化的。

医学信息系统包括企业资源规划系统(ERP)、患者关系管理系统(patientrelationshipmanage—ment，PRM)、数据挖掘及决策支持系统等|4J。ERP技术在商业领域取得巨大成功，近年来，其在医疗机构中也得到广泛应用。其特点是将企业信息整合为一体(整合的数据库)，所以各系统都提供一致的数据。一次输入，多次使用，有效地降低了输入费用，并保证各系统得到完整、实时、一致的数据。其次，ERP系统可用来决策医疗设备订购、管理和维护，例如通过一个整合的数据库，根据病床的使用率，ERP系统可自动选择最合适的时间对医疗设备进行维护。PRM是侧重于患者需求的信息管理系统。PRM记录患者生活习惯、个人病史、家庭病史以及过敏反应等，医院从而可提供更加个性化的医疗服务。同时通过PRM，患者也可向医院询问医疗方案。数据挖掘技术在医疗管理上也日益重要，这种技术的主要优点是降低成本，为医师提供最有价值的信息，从而提高医疗诊断的质量。Bresnahan[5]指出，上千种的服务、多种治疗方案以及相互关系使信息系统越来越复杂，而这种复杂性推动了数据挖掘技术在医疗上的使用，已远远超过其在银行业和零售业的应用范围。

三、医疗决策系统

医学实践最重要的是作出正确的医疗诊断，因此医学信息学将研究重点也放在决策系统上。硕士论文决策系统不仅需要先进的信息科学技术和工具，而且需要理解医师如何利用推理知识作出医疗判断。

当前决策系统主要基于两种方法论：着重于统计分析的定量分析法，以及侧重于逻辑推理的专家系统法。定量分析法产生于上世纪50和60年代，主要用于解决心脏疾病和异常疼痛等临床问题。早期系统以概率决策理论为解决问题的依据。最新的此类系统以美国Stanford大学PANDA项目最为著名[6]。PANDA项目使用了决策分析技术，主要应用于胎儿期诊断，根据概率分析方法对胎儿期中的问题作出最有利于患者的选择。专家系统法以逻辑推理为解决问题的核心。最著名的第一代专家系统是MYCIN系统[7]。此系统主要用于对多种传染病的诊断和治疗，其中的医学知识不是包含于工具中，而是存储在规则中。第二代专家系统则以Asgaard系统最为成功[8]。系统大大扩展了MYCIN的功能，并补充了一系列的推理方法，其中包含了所有相关领域中的复杂知识。通过与数据库的连接，系统可自动提取带有时间标志的数据，而这种功能则使系统可针对某个患者作出特定阶段最适合的治疗方式。另外通过反溯法可比较不同的医疗护理，并作出相应的质量报告。

四、影像信息学技术

自上世纪70年代中期，以计算机为基础的医学影像学随着数学、生物物理学和工程模型学蓬勃发展起来。但是由于各类学术会议侧重于影像，而忽视了信息学，导致医学影像信息学科发展缓慢。

直到近年，界面友好的医学影像数据库与二维、三维结构及可视化的结合将医学影像信息学带入了一个崭新的时代。开始于1990年的“可视人”项目提供了大量的人体模拟图像，这一技术的广泛应用带动了各类解剖学教育软件的开发，更为重要的是引发了关于模型、摸拟及大型数字化图像搜索等一系列的信息学问题。同一时间开始的“人类大脑”项目则直接导致了大量关于大脑数据图谱登记、分ShanghaiMedJ，2004，VoI27，No9区等课题的开展。新的信息学、生物计量学、计算图像学的结合，使人们重新认识到影像信息与模拟学的重要性。

现代影像信息学研究的重点包括图像传递标准、传递规则、医学术语、信息压缩、图像数据库索引及图像病例传递安全等。从“虚拟细胞”[9]到“虚拟人”[10]，当前影像信息学从分子水平、细胞水平、组织水平到个体都得到广泛的应用。然而，医学信息学面临着更多亟待解决的现实问题。影像信息的完整化需要更深层的科学、技术和医疗实践的结合，包括对二维和三维图像自动分区与注册的新技术；数据抽象与概括；图像数据库中生物多样性来解释群体图像数据和表现型与基因型之间的关系；开发医学信息数据注释语言整合高级图像系统和医院信息系统等。

五、远程医疗与互联网

随着宽带网进入千家万户，远距离传递诊断和患者管理信息成为可能，远程医疗成为新的研究热点。通过网络电视和无线技术，使医师及患者能随时传递相应的医学相关信息，从而为远程医疗开创了更为广阔的应用前景。然而远程医疗昂贵的医疗费用使其现阶段只限于特定的人群。

互联网的出现提供了图片和文字传输的介质，而且为医疗机构提供了海量的信息数据。英语论文在互联网的帮助下，医师不仅可以全球共享医学资源，而且可以针对某一特殊病例进行广泛的交流。例如，美国国家医学图书馆提供医药在线(MEDLINE)数据库，其成员可查看、打印各类文献资料；医学网(CLINICWEB)则提供所有临床信息的索引，是医学界常用的搜索引擎。同时互联网的发展为一些身患相同病症人群的相互交流提供了可能，此类患者交流组织的形成有利于自我寻找最合适的治疗。

六、数据标准的重要性

电子病历和病案的大量应用、医疗设备和仪器的数字化，使得医院数据库的信息容量不断地膨胀。然而简单存储信息只是数据库的低端操作，数据的集成和分析以及医学决策和知识的自动获取才是信息学研究的重点。要对数据进行加工和分析，数据必须以特定的结构方式来存储。数据结构允许计算机轻易地传递符号和像素，并大大提高信息处理的速度。然而，这种数据结构不是仅由输入来决定的，医护人员必须有一约定俗成的数据标准，并为社会所公认。这一数据标准明确了数据库中存储的特殊符号所具有的涵义。其作用正如字典一样，起到咨询和定义的功能。数据标准又可分为文字标准和信息标准。

文字标准是指标准必须以文字形式表示，而不能以图像形式表达，国际上称为医疗数据系统，它包括一系列有特定涵义的单词。意识到标准的重要性，越来越多的医学和信息组织参与到此标准的制订中来。其中最著名的为美国病理协会制订的人类与兽类医学系统术语标准SNOMED和英国健康中心制订的医学系统术语标准ReadCodes。

信息标准则同时定义文字和图像数据。当今最通用的信息标准称为HL7(HealthLevelSeven)，也可称为标准卫生信息传输协议，其中又包括医学数字化图像和传递标准(DICOM)。HL7标准确定了数据库系统中信息传递的顺序和格式，涵盖了实验测试术语、药品设备采购术语、收费术语、出院转院术语及电子监护术语等，并提供了一种类似于数据库的结构，利于患者信息在电子病历系统、实验室系统等多种数据系统中传递。

DICOM可明确图像在数据流传递过程中压缩和加密的格式，并确定CT图像或B超图像在数据库中存储的方式。

七、结语

医学信息学是计算机技术、生物物理学、统计学等与现代医疗结合的新兴学科，也是提高医疗服务质量、医院管理水平和降低成本的必然结果。这一学科需要多领域科研人员和医务工作者的大力合作。可以预见，不久的将来医学信息学将在医院管理、教学和科研、疾病的预防、诊断和治疗等方面发挥巨大和不可替代的作用，并将带动整个医学界的革新。

参考文献

1GreenesRA．ShortliffeEH．Medicalinformatics：anemerginga-cademicdisciplineandinstitutionalpriority．JAMA，1990，263：1114—1120．

2SteadWW．HalrlmondWE．Computer-basedmedicalrecords：thecenterpieceofTMRMDComput，1988，5：48—62．

3McDonaldCJThebarrierstoelectronicmedicalrecordsystemsandhowtoovercomethemJAmMedInformAssoc，1997，4：213—221．

4SiauK．Healthcareinformatics．IEEETransInfTechnolBiome-di．2003．7：1-7．

5BresnahanJ．Dataminging：adelicateoperationCIOMag(on-line)．1997．

6OwensDK，ShachterRD，NeaseRF．Representationandanaly-sisofmedicaldecisionproblemswithinfluencediagrams．MedDecisiMaking，1997．17：241—262．

7YuVL，FaganLM，WraithSM，eta1．Antimicrobialselectionbyacomputer：Ablindedevaluationbyinfectiousdiseaseexperts．JAMA，1979，242：1279—1282．

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2从概念比较

中医药信息学是基于动态现象运动规律理论，遵循整体准则和动态准则，运用计算机与网络技术研究中医药学领域信息现象和信息规律，对中医药信息进行表示、管理、分析、模拟和传播，以实现中医药信息的获取、转化与共享，提示中医药信息的实质与内在联系的一门科学［2］。医学信息学是探讨生物学、医学或者更广义健康数据的采集、存储、交互和展现过程的科学，探讨如何利用信息科技来优化这些过程的科学，以及探讨如何利用这些数据实现信息和知识层次各种应用的科学［3］。

2.1研究对象不同中医药信息学以中医药信息为研究对象，强调以“人”为中心，包括健康的、疾病的及其相互转换的，并且是在时间、空间维度及背景方面的综合多维信息;医学信息学是以生物学的、医学的或者更广义的健康数据为研究对象，强调以“病”为中心，主要针对实验室疾病数据的防病抗病信息。

2.2研究内容不同中医药信息学以中医药领域信息动态现象运动规律为研究内容;医学信息学是以生物学相关领域的信息采集、存储、交互、展现及优化，实现信息和知识层次的各种应用为研究内容。中医药领域信息强调动态的天地人三才一体的整体观，说明中医药领域的信息主要反映人与自然、社会、人文及其相互关系的人体整体动态功能变化及其规律，所以中医药信息学与医学信息学研究内容有着根本的不同。

2.3研究方法不同中医药信息学与医学信息学研究对象、内容迥异，必然导致研究方法的不同。医学信息学以信息科学方法论为研究方法，运用信息观点分析和处理信息流程。中医药信息学也模仿和借鉴其研究方法，但中医药强调功能和整体准则，以中医药理论和经验作为分析和处理人体生命过程中出现的问题，不侧重人体解剖结构及其运动形态的改变。所以，在研究方法上需结合自身特点应用医学信息学方法并予以升华。如研究时需要中医药领域专业知识平衡语义关系存在用自然语言描述时的多义性与用形式化语言描述的确定性之间的矛盾;需要领域专家对知识的准确理解和内涵外延的精确把握;需要结合时间维度体现哲学、自然科学和社会文化背景的专业知识等。

3从知识框架比较

中医药信息学知识框架与医学信息学知识框架可概括如下。两图中从左至右分为四列，左起第一列为中医药信息或医学信息研究的对象，第二列为由基本信息转化专业应用领域的相关学科，第三列为两种信息学均由相关专业学科组成，第四列为两种信息学的知识结构，说明两者都是交叉学科，涉及到一些中间领域学科的知识门类。虽然二者构建模式相通，但研究内容不同，因此其研究领域及方向必然不同。

4研究方向比较

中医药信息学研究范畴可概括以下3个方面:一是基础领域研究，如中医药信息论、中医药知识整合论、中医药信息学原理等;二是技术领域研究，如中医药信息的收集、存储、处理及输出等技术;三是应用领域研究，如中医药信息标准化研究包括信息表达标准化、信息交换标准化、信息处理及流程标准化等，中医药知识体系计算机表示与模拟研究包括功能诊断信息系统、整体数据处理系统、临床决策支持系统等、医院管理系统、电子病历、图像处理等、中药质量控制、中药药效评价、中药优化设计与研发、中药知识发现与管理等，中医药数据分析与利用研究包括利用文本挖掘方法、关联分析方法、信息计量方法等对中医药研究中获得的数据与信息及科技文献信息进行分析与利用研究等，中医药文献信息资源研究包括中医药文献信息资源的获取、保护、存储、处理、传播等，中医教育科研研究包括多媒体教育、网上教育、远程教育等［2］。医学信息学研究范畴可概括以下4个方面:一是原始健康数据，如影像、微阵列、生理数据等。涉及到的研究包括数据采集和集成，如实时的生理信号分析、语音识别、传感器采集、条形码扫描等;二是从原始健康数据中分析出来的有组织的综合数据库，如基因分类及其外在表现形态。涉及的研究主要是数据整合及数据处理，如数据仓库、数据模型、语义网络、本体论、数据储存、提取、可视化及图像处理等;三是从数据库中抽象出来的知识库，如词表、术语学、本体库、语义网等。涉及到的研究主要是推理及知识管理，如自然语言处理、信息抽取、数据挖掘、文本产生、统计处理、自动学习及知识表达、知识模型等;四是从知识库中验证出来的可直接应用的知识结晶和理论，如协议、临床实用手册、概论等，涉及到的研究主要是知识获取及知识应用，如机器学习、文本解释、知识工程、决策理论及诊断、治疗、预防等。综上，中西医在对待临床信息的观念、临床信息的放置位置、采集内容、采集方法，尤其是临床信息模型以及信息分析方法等均有很大区别。目前中医药数据库系统广为应用，用中医电子病历来保存临床中医病案，用数据挖掘技术来整理及查询电子病历等。中医医院已经普遍吸纳了现代医学的诊疗方法，如电子病历在受到中医学自身发展规律的约束之外，也必然兼容有西医学的许多内容，体现着中西医的有机结合。当然还存在一些有待提升的空间，如中医专家系统进入了低潮期，中医的四诊信息还未达到客观化、规范化，对于人工智能的研究还在起步阶段等。

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近年来，生物信息学在各医药院校越来越受到重视，多所院校相继在研究生教学中开设了生物信息学课程[1]。而对于医学本科层次是否需要开设生物信息学课程这一问题，虽然目前各方面的观点不一，但是已经有一些院校开始进行尝试。目前医学检验专业（五年制，毕业时授予医学学士学位）已调整为医学检验技术专业（四年制，毕业时授予理学学士学位），而生物信息学作为一门新课程，在医学检验（技术）专业学生培养中的作用正日益受到关注，逐步被某些院校选择作为必修课或者选修课。

一、开设课程的必要性

空前繁荣的生物医学大数据的产出，及其蕴含的重大生命奥秘的揭示，将决定现代生命科技和医药产业研发的高度，决定人们对疾病的认识和掌控能力，也将对主导生物医学大数据存储、管理、注释、分析全过程，解决生命密码的关键手段———现代生物信息学技术的发展带来前所未有的机遇和挑战[2]。对于医学专业学生而言，通过学习生物信息学，从而掌握利用各种网络信息资源来检索和获取生物信息数据，并选择和使用各种生物信息学软件来分析数据。在当今大数据时代，这方面的知识和技能的培养对于医学生今后从事医学科研工作是非常重要的。因此，在医学专业学生中开设生物信息学课程非常必要。我校从2010年开始将生物信息学设置为研究生教学的必修课；从2013年开始在医学检验专业中开设生物信息学选修课，自2015年开始转为医学检验技术专业。在医学检验技术专业中开设生物信息学课程，能够为该专业学生的临床和科研方面的素质积累提供必要的支持，更重要的是增强了在医学和信息科学交叉领域解决问题的技能，其意义几乎等同于在研究生教学中的设课意义。

二、教学内容的安排

医学检验技术专业的教学任务非常紧张，几乎将原来医学检验专业前八个学期（最后两个学期为实习阶段）课程压缩到六个学期来完成，学生学习压力可想而知。我校为了减轻学生负担，各课程的课时数都比医学检验专业有所减少。但生物信息学并未改变，仍然为16学时。为了在较短的学时内实现教学效果的最大化，我们结合该专业学生的特点和需求，将授课内容分为理论课和实践课两部分，实践课不占学时。理论课主要介绍基本的生物信息学理论、资源和数据的获取、分析方法和工具的使用；实践课则通过布置作业，课后上机操作来解决问题。理论课主要内容包括：生物信息学导论、DNA测序技术、序列的获取、双序列比对、多序列比对、蛋白质结构分析和预测共计六个专题。实践课主要内容包括：cDNA及基因组参考序列的获取；常见序列格式的释义与转换；双序列比对（局部比对）；多序列比对（全局比对）；蛋白质综合信息查询；蛋白质基本性质、疏水区、亚细胞定位、信号肽、跨膜区、模体及结构域分析与二级结构预测；蛋白质三级结构预测。在理论课实施过程中，注重将与生物信息学相关的生命科学和医学前沿的一些最新进展和最新成果引入理论知识讲授中，让学生在有限学时内能够进一步认识生物信息学的内涵和课程的价值，追踪前沿学科的动态，开拓视野。

三、教学方法的设计

生物信息学涉及多个学科领域，交叉性强，在较短的学时内学好这门课程的难度很大。学生的学习兴趣与教学内容和手段关系密切，除了精心选择教学内容外，教学方法上也有很多需要革新乃至创新的地方。在教学过程中，我们形成了颇具特色的教学经验，由授课教师独创的授课———实践———演示（Teaching-Practicing-Showing，TPS）教学模式已应用于教学。TPS教学模式着力于以实际问题为引线，将理论授课与上机实践有机地融为一体，逐步介绍生物数据分析的各项技能，并指导学生将其融会贯通以真正掌握相关的基本方法与常用工具。首先，在教学内容上引入具体实例来进行教学，比如讲解生物信息数据库（Gene、Nucleotide、UniProt、PDB等）时，通过给出检索某个人类疾病基因数据的例子来学习数据库的使用方法。课堂上教学实例的设计需要任课教师在备课时投入大量精力来完成，还需要教师具备多学科交叉的知识。教学实践表明，与医学相关的生物信息学分析实例可以让学生更好地认识该课程的作用，大幅度提高学生的学习兴趣和学习的主动性。此外，课堂教学手段也应该丰富多彩，多媒体教学中可以充分使用图片、动画等元素。其次，举例分析时可以进行一定的现场演示，比如讲解检索Unigene数据库时可以一边上网演示一边解释说明。

四、考核方式的变革

生物信息学作为选修课，既要遵循学校相关的考试制度，也要通过对考试方式的变革来提高考试效果。我们将理论考核与学生的实践能力考核联系起来，结合学生课外实践任务的完成情况和开卷考试成绩进行综合评定。在课程中安排一次课外实践任务，要求每位学生独立完成相关分析并提交书面分析报告，该部分占考核成绩的20%。具体内容为自行选择一个人类细胞外功能蛋白：1.利用ClustalX对各物种参考蛋白序列进行多序列比对（输出PS格式结果）；2.分析分子量、等电点、分子式、稳定性、亲疏水性及亚细胞定位；3.预测二级结构并模拟三维结构。课程结束后进行开卷考试，内容包括基础知识和综合分析，尽量采取灵活的出题方式，并控制题量，该部分占考核成绩的80%。近年来的教学实践表明，这种综合评定的方式能够反映学生对该课程的掌握程度，体现学生利用生物信息学知识解决问题的能力。

五、展望

实践表明，生物信息学课程教学能够给学生提供所需要的生物信息学知识和技能，但是在教学内容安排、教学方法设计、教学手段使用和教学效果评价等诸多环节都需要进一步探讨。在这个过程中，我们既需要吸收传统教学模式中的优点和精髓，做到严谨和切合实际，又需要更新教学理念，突出医学特色，大胆尝试新的教学方法和手段，最终形成本课程别具一格的教学特色。

作者:伦永志 单位:大连大学

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在实验室中，先进行教学内容的现场实验，通过实验来验证教学内容，从视觉与听觉上激发学生的学习兴趣，然后进行深入的理论学习，最后让学生动手进行范例验证。这时，要求老师进行现场试验指导，解答学生的疑问。

通过这种互动式与试验验证式的教学方法，既充分地调动了学生学习的主动性和积极性，也培养了学生的动手兴趣与动手能力，同时也激发了教师的教学热情。在这样的教学活动中，学生的学习过程由单一的被动学习转变成积极主动的学习，形成了一个良好的教学相长的学习氛围，自然能获得理想的教学效果。

在教学过程中，充分强调理论与实践相结合，将实际的工程知识与技能穿插在其中，活学活用，让学生的基本技能在不断反复使用的过程中达到熟能生巧。如讲电阻元件时，先讲电阻的基本特性，再列举日常生活中常见的一些实例来加深学生的理解。

然后讲欧姆定律的含义与使用条件，最后以实例讲解电阻功率的计算。那么在实际生产与生活中，如何判断一个电阻的大小？从而引出如何使用万用表测量电阻值的问题。

教师通过边使用边讲解万用表测量电阻值的使用方法和注意事项。示范完后，让学生按照万用表的使用说明书进行一次电阻值的测量，教师在旁边现场指导。另外，教师还要注意作业试验效果分析，及时帮助学生解决疑难问题，同时，也有利于老师根据学生所掌握知识的不同程度，及时地调整自己的教学方法和教学进度。

由于教学内容和教学方式的改变，成绩考核采用综合考核的方式。期末考试分为实做与笔试两部分进行。平时作业成绩占期末总成绩的20%，实验成绩占期末总成绩的40%，期末笔试成绩占期末总成绩的40%。这种考核方式实现了对学生的全面考核，提高了学生的试验水平，强化了学生的基本技能。