劉 洋，徐肖攀，戎軍艷，張文立，盧虹冰

（空軍軍醫(yī)大學(xué)軍事生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)系，西安 710032）

0 引言

1 醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)與人工智能課程開設(shè)背景

跨入21 世紀(jì)以來，隨著生命科學(xué)的迅猛發(fā)展以及以人工智能為核心的新一輪信息技術(shù)應(yīng)用的不斷深入和完善，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)模式逐步從“生物醫(yī)學(xué)”階段向更高層次的“智能醫(yī)學(xué)”階段發(fā)展?！爸悄茚t(yī)學(xué)”凝聚了信息化技術(shù)與基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)的新成果，正在成為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)衛(wèi)生與健康事業(yè)發(fā)展的先導(dǎo)力量，呈現(xiàn)出美好的前景和無(wú)限的潛力[4]。

伴隨著電子病歷、移動(dòng)醫(yī)療、醫(yī)學(xué)物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字化醫(yī)療設(shè)備等的廣泛應(yīng)用，大量醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)產(chǎn)生[5]。如何高效、智能地處理這些數(shù)據(jù)，使其更好地為醫(yī)療健康服務(wù)，是國(guó)內(nèi)外醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)領(lǐng)域面臨的一大挑戰(zhàn)。當(dāng)前，醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)給醫(yī)療健康服務(wù)帶來了革命性的變革，催生了醫(yī)療機(jī)器人、臨床決策支持系統(tǒng)、影像智能診斷分析系統(tǒng)等大批新型診療技術(shù)[6]，大大提高了疾病診斷和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性[7-8]?？深A(yù)見在“十四五”乃至今后很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，智慧醫(yī)療將形成一個(gè)巨大的產(chǎn)業(yè)，由此產(chǎn)生大量的就業(yè)機(jī)會(huì)和人才缺口，并對(duì)人才培養(yǎng)提出新的目標(biāo)定位和需求[9]。

人工智能與傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)的深度融合對(duì)傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)提出了挑戰(zhàn)，不僅要求在醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)專業(yè)上有深厚基礎(chǔ)，還應(yīng)具有“人工智能+醫(yī)學(xué)+信息技術(shù)”多學(xué)科交叉融合的復(fù)合性特征[10]。為加快新醫(yī)科、新工科的發(fā)展建設(shè)，促進(jìn)醫(yī)科與工科、理科等交叉融合，開設(shè)醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)與人工智能相關(guān)課程，將推動(dòng)以人工智能、大數(shù)據(jù)為代表的科技變革與醫(yī)學(xué)專業(yè)的有效融通。

2 課程現(xiàn)狀及存在問題

經(jīng)過廣泛調(diào)研并結(jié)合我校開設(shè)實(shí)際情況，發(fā)現(xiàn)目前醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)與人工智能相關(guān)課程存在以下問題。

2.1 缺少完善設(shè)計(jì)

醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)涵蓋面非常廣，涵蓋醫(yī)學(xué)信息概念和理論、醫(yī)學(xué)信息技術(shù)、醫(yī)學(xué)信息系統(tǒng)、人工智能技術(shù)等。面向不同的應(yīng)用和從業(yè)人員，其觀察視角和體系結(jié)構(gòu)不同，需要的背景知識(shí)不同，教學(xué)內(nèi)容也不同。尤其對(duì)于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，涉及生物醫(yī)學(xué)、藥學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)等具體應(yīng)用，目前缺少合理、完善的課程建設(shè)方案，對(duì)于不同專業(yè)和層次的學(xué)生尚未形成合理的教學(xué)設(shè)計(jì)。

2.2 重理論輕實(shí)踐

目前，人工智能新理論、新方法不斷被提出，而人工智能的授課也注重理論層面的介紹，大都采用填鴨式的教學(xué)模式，這與目前高?？蒲械摹皩W(xué)術(shù)性重于實(shí)用性”的現(xiàn)象類似。醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)和人工智能作為一種技術(shù)手段，應(yīng)更注重技術(shù)的實(shí)現(xiàn)。因此，在理論授課的同時(shí)，還應(yīng)注重培養(yǎng)學(xué)生計(jì)算思維能力和利用人工智能手段解決實(shí)際問題的能力。

2.3 評(píng)價(jià)機(jī)制單一

目前，根據(jù)課程教學(xué)計(jì)劃，各高校大都將考核分為形成性考核和終結(jié)性考核，其中終結(jié)性考核占考核的主要部分。因此，學(xué)生將主要精力放在理論學(xué)習(xí)上，而非解決實(shí)際的醫(yī)學(xué)問題中，造成很多學(xué)生不愿做實(shí)驗(yàn)。同時(shí)，由于實(shí)驗(yàn)針對(duì)性不強(qiáng)，很多學(xué)生從往屆學(xué)生或從網(wǎng)絡(luò)獲取代碼，造成學(xué)生動(dòng)手能力較差。

3 課程體系建設(shè)

空軍軍醫(yī)大學(xué)軍事生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)系已于2019年面向全校各專業(yè)開設(shè)醫(yī)學(xué)信息學(xué)和智能醫(yī)學(xué)導(dǎo)論2 門本科生課程，于2022 年面向全校研究生開設(shè)醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)與人工智能課程。經(jīng)過多輪授課，已建成完整的課程體系，形成完善的教學(xué)設(shè)計(jì)，本文將從課程建設(shè)目標(biāo)、課程內(nèi)容、教學(xué)方法、質(zhì)量評(píng)價(jià)4 個(gè)方面進(jìn)行介紹。

為了驗(yàn)證上述光伏逆變器設(shè)計(jì)的正確性，制作了一臺(tái)逆變器電路板，如圖8所示. 帶阻性負(fù)載時(shí)輸出電壓波形如圖9所示，可以看出，輸出電壓約為230 V，諧波含量小于3%，頻率為50 Hz，波形光滑，無(wú)毛刺，可以為供給設(shè)備作交流電用.實(shí)測(cè)在輸出功率為100 W時(shí)轉(zhuǎn)換效率達(dá)到95.6%，完全適用于民用，有著很好的推廣前景.

3.1 課程建設(shè)目標(biāo)

醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)與人工智能課程以培養(yǎng)學(xué)生信息素養(yǎng)和應(yīng)用能力為目標(biāo)，通過融合臨床實(shí)例，加深學(xué)生對(duì)實(shí)際應(yīng)用的理解。通過學(xué)習(xí)，學(xué)生能夠在醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)與人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)和基本理論基礎(chǔ)上，充分了解醫(yī)學(xué)信息獲取、智能存儲(chǔ)和管理、數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識(shí)，具備一定的計(jì)算思維和大數(shù)據(jù)智能分析能力。

本科生的醫(yī)學(xué)信息學(xué)課程，在知識(shí)層面講授醫(yī)學(xué)信息、電子病歷、臨床路徑、電子健康檔案、醫(yī)學(xué)信息標(biāo)準(zhǔn)、醫(yī)學(xué)信息軟件工程、醫(yī)學(xué)信息系統(tǒng)、自然語(yǔ)言處理、文本挖掘等的基本概念、理論和方法，在能力層面培養(yǎng)學(xué)生從信息科學(xué)角度分析和解決醫(yī)學(xué)實(shí)際問題的能力，著重提升對(duì)醫(yī)學(xué)信息管理和利用醫(yī)學(xué)信息進(jìn)行決策的思維方法。

本科生的智能醫(yī)學(xué)課程以培養(yǎng)人工智能戰(zhàn)略眼光與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐技能為總體目標(biāo)。在知識(shí)層面，講授人工智能的基本概念、應(yīng)用領(lǐng)域及未來發(fā)展趨勢(shì)，突出臨床智能輔助診斷與決策、醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析、醫(yī)學(xué)影像智能感知的基本內(nèi)涵、應(yīng)用場(chǎng)景與研究方法。在能力層面，培養(yǎng)學(xué)生對(duì)現(xiàn)實(shí)中的醫(yī)學(xué)智能應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行深入分析并提出適合的解決方案的能力，為今后從事相關(guān)工作及科學(xué)研究奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

研究生的醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)與人工智能課程，通過深入講授醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)與人工智能發(fā)展歷史、基本理論、主要研究方法、主要研究領(lǐng)域及各主要研究領(lǐng)域的重要科學(xué)問題等，使學(xué)生深入了解醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)與人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)和基本理論，具備發(fā)現(xiàn)并解決醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)與人工智能問題的能力，為后續(xù)研究工作打下基礎(chǔ)。

3.2 規(guī)范課程內(nèi)容，明確授課邊界

醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)和人工智能相關(guān)課程是“醫(yī)學(xué)+工程”的特色課程，不僅要講授人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用，還應(yīng)適應(yīng)學(xué)科的快速發(fā)展，不斷更新研究熱點(diǎn)，提供最新動(dòng)態(tài)和發(fā)展方向。應(yīng)以大數(shù)據(jù)和人工智能的理論研究為授課基礎(chǔ)，并突出生物醫(yī)學(xué)、藥學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)等實(shí)際應(yīng)用的進(jìn)展，構(gòu)建醫(yī)科和工科相結(jié)合的教學(xué)方案。

經(jīng)過多輪授課，教學(xué)組構(gòu)建了完善的教學(xué)方案，并優(yōu)化了課程的教學(xué)內(nèi)容，明確了授課的邊界。教學(xué)組將該課程分為信息化和智能化2 個(gè)部分，前者側(cè)重大數(shù)據(jù)，主要培養(yǎng)學(xué)生從信息學(xué)角度認(rèn)識(shí)臨床流程、分析醫(yī)學(xué)現(xiàn)象、提煉科學(xué)問題的能力；后者側(cè)重人工智能，主要培養(yǎng)學(xué)生選用恰當(dāng)?shù)拇髷?shù)據(jù)及人工智能理論方法、工程手段來解決醫(yī)學(xué)實(shí)際問題的能力。如圖1 所示，課程內(nèi)容設(shè)置遵從由淺入深的認(rèn)知規(guī)律，各個(gè)章節(jié)知識(shí)之間按照事物發(fā)展的順序結(jié)構(gòu)，首先從信息化建設(shè)中獲取醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)，并分析其特征和存在的問題，然后利用大數(shù)據(jù)和智能化方法解決問題，并深入剖析其具體應(yīng)用和發(fā)展前景，聯(lián)系前沿發(fā)展，注重學(xué)生所學(xué)知識(shí)的先進(jìn)性，培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐能力和創(chuàng)新意識(shí)。

圖1 課程內(nèi)容層次關(guān)系

3.3 凸顯案例教學(xué)方法，加強(qiáng)理論與實(shí)際結(jié)合

結(jié)合臨床需求，突出“人工智能+醫(yī)療”，將有利于培養(yǎng)既懂醫(yī)又懂理工科、計(jì)算機(jī)技術(shù)的交叉復(fù)合型人才，緩解智能醫(yī)學(xué)時(shí)代下人才短缺的問題。為此，教學(xué)組邀請(qǐng)了具有一線臨床教學(xué)經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生對(duì)臨床熱點(diǎn)進(jìn)行專題講座，以臨床應(yīng)用為目的，以突破臨床痛點(diǎn)為目標(biāo)，激發(fā)學(xué)生基于臨床問題為導(dǎo)向的計(jì)算思維模式。

（1）構(gòu)建案例庫(kù)，以案賦能教學(xué)。

案例式教學(xué)是“醫(yī)學(xué)+工程”相關(guān)課程重要的教學(xué)方式[11]。人工智能為臨床醫(yī)學(xué)、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究賦能，已經(jīng)逐漸成為生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)研究者的研究目標(biāo)，通過科學(xué)研究與工程實(shí)踐精心設(shè)計(jì)和打造典型醫(yī)學(xué)人工智能教學(xué)案例，賦予了復(fù)雜公式、深?yuàn)W文字以鮮活的生命力，將計(jì)算思維的理念，將公式及表述背后的工程思維、邏輯思維精確地表達(dá)出來，不僅可以傳遞知識(shí)，還可提升學(xué)生的綜合素養(yǎng)，提升課堂學(xué)習(xí)效率[12]。

教學(xué)組在醫(yī)學(xué)影像智能分析、自然語(yǔ)言處理、臨床決策支持等方面開展了系列研究，承擔(dān)了空軍部隊(duì)衛(wèi)生大數(shù)據(jù)中心的建設(shè)，為教學(xué)內(nèi)容提供了豐富的案例資源。目前案例庫(kù)中已包含91 個(gè)案例，涉及多個(gè)教學(xué)內(nèi)容，通過案例將各個(gè)知識(shí)點(diǎn)整合，提升了學(xué)生對(duì)各知識(shí)點(diǎn)的掌握以及對(duì)整體知識(shí)的全面理解。

（2）完善實(shí)驗(yàn)課，突出實(shí)踐教學(xué)。

醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)和人工智能課程不僅要包含醫(yī)學(xué)信息挖掘、智能分析等相關(guān)技術(shù)，還需將理論和實(shí)際緊密結(jié)合，增加實(shí)踐應(yīng)用案例的分析。為此，教學(xué)組完善了課程的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，理論與實(shí)踐比例約為2∶1，在鞏固理論課知識(shí)的同時(shí)，拓展課外專業(yè)知識(shí)，加深對(duì)實(shí)際應(yīng)用的理解和想法。

同時(shí)，教學(xué)組還結(jié)合科研實(shí)際，從第一附屬醫(yī)院和第二附屬醫(yī)院獲取了大量的臨床實(shí)際病例數(shù)據(jù)，并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)公開數(shù)據(jù)集，建立了膠質(zhì)瘤（356 例）、膀胱癌（672 例）、前列腺癌（1 946 例）和結(jié)直腸癌（658例）的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集，設(shè)計(jì)了自然語(yǔ)言處理、生物信息計(jì)算、知識(shí)圖譜構(gòu)建、影像智能分析、醫(yī)療資源管理5 個(gè)專題實(shí)驗(yàn)，每個(gè)專題實(shí)驗(yàn)還會(huì)拓展為多個(gè)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容。通過實(shí)驗(yàn)，便于學(xué)生掌握知識(shí)點(diǎn)，加深對(duì)實(shí)際應(yīng)用的理解，提升解決實(shí)際問題的能力。

3.4 強(qiáng)化形成性考核，完善質(zhì)量評(píng)價(jià)

結(jié)合新工科和新醫(yī)科建設(shè)對(duì)醫(yī)學(xué)人工智能人才的知識(shí)、能力和素質(zhì)的要求，建立合理的多元育人評(píng)價(jià)機(jī)制，構(gòu)建形成性和終結(jié)性評(píng)價(jià)于一體的評(píng)價(jià)方案，有助于調(diào)動(dòng)學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性和主動(dòng)性。為此，教學(xué)組將知識(shí)點(diǎn)融入到每次的形成性考核中，尤其將實(shí)踐考核作為每個(gè)知識(shí)點(diǎn)的考核重點(diǎn)。

4 實(shí)施效果分析

截至2022 年12 月，教學(xué)組已完成4 輪本科生和1 輪研究生課程的教學(xué)，初步構(gòu)建了醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)與人工智能課程的教學(xué)方案。課程設(shè)置已基本確定，案例庫(kù)也已初步形成規(guī)模，見表1。目前，我校每年招收生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)本科學(xué)員約20 人，臨床、口腔等專業(yè)學(xué)員約300 人，研究生約300 人，因此，教研室每年約向620 名學(xué)員開設(shè)醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)與人工智能相關(guān)課程。

表1 課程開設(shè)情況

教學(xué)組在課程結(jié)束后會(huì)制訂調(diào)查問卷，征求學(xué)生的建議，從而對(duì)后續(xù)課程進(jìn)行調(diào)整和教學(xué)方法的改進(jìn)。通過統(tǒng)計(jì)，92.4%（403/436）的學(xué)生認(rèn)為應(yīng)該開設(shè)醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)與人工智能系列課程，68.3%（298/436）的學(xué)生認(rèn)為應(yīng)當(dāng)開設(shè)相關(guān)實(shí)驗(yàn)課，36.0%（18/50，只有生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)學(xué)生開設(shè)實(shí)驗(yàn)課程）的學(xué)生認(rèn)為應(yīng)當(dāng)增加實(shí)驗(yàn)課比重。

2022 年12 月，教學(xué)組對(duì)2018 級(jí)四年制生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的19 名畢業(yè)生（2022 年6 月畢業(yè)）進(jìn)行問卷調(diào)查，調(diào)查結(jié)果表明，認(rèn)為應(yīng)該開設(shè)醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)與人工智能系列課程的比例由89.5%（17/19）提升至100%（19/19），認(rèn)為應(yīng)該增加實(shí)驗(yàn)課比重的比例由26.3%（5/19）提升至94.7%（18/19）。

5 結(jié)語(yǔ)

醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)與人工智能相關(guān)課程通過醫(yī)學(xué)、工程、科學(xué)、人文教育的有機(jī)融合，圍繞醫(yī)學(xué)實(shí)際、醫(yī)院信息化、人工智能等相關(guān)內(nèi)容，充分應(yīng)用案例式和實(shí)驗(yàn)教學(xué)，可使學(xué)生在了解智能醫(yī)學(xué)的同時(shí)訓(xùn)練大數(shù)據(jù)和人工智能交叉思維。該課程的開設(shè)為后續(xù)相關(guān)系列課程教學(xué)改革提供了前期設(shè)計(jì)和參考，為開展多學(xué)科交叉融合課程教學(xué)進(jìn)行了有益探索和實(shí)踐。