医生大数据素养问题探析

随着大数据时代的到来，各领域都开始对大数据进行研究，医疗领域也不例外。医疗大数据，在医学和临床研究中有重大意义，它的发展有利于推动转化医学、精准医学的发展；有利于改变医务人员的科研范式，开展基于真实世界的研究；更有利于提高医务人员的临床决策能力；使对群体层面的疾病预防和诊疗体系评价成为可能。多项研究表明，大数据无论是对传染性疾病的监测、危险因素与疾病之间的因果关系，还是对医学顶层设计的支持，都起着无可替代的作用[1]。

医生是医疗大数据建设和发展的主体，医疗大数据的形成,首先依赖于数据采集。医生是数据收集的唯一主体，是医疗大数据建设的基石；同时，由于医学的复杂性，单纯依靠没有医学背景的数据分析师对医疗大数据进行挖掘、利用是相当困难的，在此过程中，具有数据素养的医生的参与就显得十分重要。大数据对于医生而言是一种能力，更是一种素养。大数据的概念刚出现时，很多人理所当然地将大数据认定为是“阳春白雪”，是属于大数据科学家的专属技能。但是，当人们发现大数据应用无处不在，给人们的工作和生活带来翻天覆地的变化时才逐渐认识到[2]，像阅读和写作对于学者来说是尤为重要的技能一样，数据素养也应该成为每个医务工作者既重要又普遍的能力，或者说医务工作者应该具备的一种专业素养[3]。

医生大数据素养是医生的一种能力，包括数据意识、数据技能、数据应用和数据伦理与道德4个方面的内容[4],具体是指长期有效且恰当地获取、分析、处理、运用数据，将其应用于临床决策、精准医疗、临床研究等方面的数据思维能力和数据行为能力[5]。它决定着医生在医疗大数据建设中作用的发挥。

1大数据素养：医生的核心素质

1.1提升医生的临床决策能力

具有数据素养的医生往往对临床上患者的各种数据信息具有高度的敏感性，他们一方面利用大数据技术对海量医疗数据进行挖掘分析，为重复检验检查提示、药物过敏警示、治疗安全警示、疗效评估、诊疗方案智能分析、病情进展预测等提供一系列智能的人机互动应用，形成源于临床、回归临床的临床决策支持系统，从而使医生从耗时的咨询工作中解脱出来，提高其诊疗效率；另一方面，通过对患者档案的数据分析，可以确定哪些人是某类疾病的易感人群，使其尽早接受预防性干预。这些方法也可帮助患者选择恰当的治疗方案[6]。Ursum等[7]在对例类风湿关节炎患者中血清转换和年龄与自身抗体的炎症效应分析中发现，抗环瓜氨酸肽抗体比类风湿因子对于风湿关节炎的评估更为可靠。From等[8]对例患者进行的次造影剂使用情况进行分析，发现使用了碳酸氢钠制剂的患者出现造影剂生病的风险增加。

1.2支撑医生的科学研究能力

数据素养强调的是对数据从采集到最终利用的全过程，拥有数据素养的医生在日常临床工作中通常能形成对某一现象或疾病独创性的思考，这就为临床医生提供了科研思路，有利于他们有目的、有计划地开展数据采集，为开展真实世界研究做铺垫。真实世界研究起源于实用性临床试验，是指在较大的样本量（覆盖具有代表性的更广大受试人群）的基础上，根据患者的实际病情和意愿非随机选择治疗措施，开展长期评价，并注重有意义的结局治疗，以进一步评价干预措施的外部有效性和安全性，可以弥补随机对照试验外部真实性差的缺点[9]。

例如，我校附一院眼科杨培增教授在信息系统还不是很发达的年代，通过手动记录、收集患者信息，建立了自己的纸质数据库，通过利用分析数据，在葡萄膜炎的基础和临床研究上取得了多项创新性成果。一项基于溯值医疗电子病历大数据库的研究项目，追踪了中国50余万名糖尿病患者，其中部分患者可追踪长达十年。通过研究发现，糖尿病患者远期并发症不良事件(比如心绞痛、脑卒中、眼底视网膜病变、糖尿病肾病、糖尿病足/坏疽)，3年发生率约为一年发生率的两倍左右。该类数据对患者临床干预手段的选择、结果转归分析以及患者长期追踪带来极大价值[10]。

1.3使群体疾病预防和诊疗体系评价成为可能

群体性疾病的爆发对个人、社会和国家稳定会造成巨大的威胁，如何有效预防群体性疾病的爆发，具有重大的现实意义。谷歌公司利用人们在网上的搜索记录和与流感密切相关的检索词条，通过建立特定的系统和数学模型预测出流感的传播和流感发生的地方，他们将该预测结果与美国疾病预防与控制中心记录的实际流感比例进行对比后发现，他们的预测与官方的数据的相关性高达97%[11]。

社会上一直流传着医疗领域存在大处方、大检查等问题，事实真的是这样吗？近期一项研究分析了美国年~年近万份出院电子病历信息，评估美国住院患者中使用超声心动图的情况，研究结果证实，在大量因为心血管重症入院的患者中，超声心动图并没有得到有效的应用，该结论在一定程度上反驳了学术界中一直存在的“超声心动图被滥用”的观点[12]。

2医生数据素养存在的问题

2.1缺乏对数据素养的认识

数据素养最重要的是对数据的运用，医院的大多数据都沉睡在各种信息系统里，得不到恰当的利用。医生对数据的认识多局限于数据的收集和分析，通过数据操作软件得出的结果来判断疾病与相关因素之间的相关性。在多数医生看来，相比数据分析过程，统计结果对他们来说才是关键。因此忽视了自己数据素养对研究结果的重要性，没有认识到数据不仅仅是用来分析相关性，更重要的是通过数据来找出因果关系。同时，医生大多仍依靠经验的积累提高自身临床决策能力，对数据进行科学研究，也多因为缺乏数据素养，在日常收集临床数据时不注重数据收集的规范性和完整性，最终影响研究结论。

2.2缺少数据素养教育机会和时间

数据素养教育资源是影响医生数据素养的重要因素，但由于数据素养教育起步晚，国内数据素养教育仍处于理论研究方面，中国关于医疗领域的数据素养教育资源严重缺乏。这就导致了医生没有接受数据素养教育的机会。纵观中国医学教育，医生在院校教育过程中，接受过的有关数据素养的教育仅仅局限于简单的统计分析。在毕业后教育的过程中，医生接受的主要是专业技术的教育。在继续医学教育阶段，强调的是对新技术、新知识等四新内容的学习，科学研究虽然是学习的内容之一，但并没有得到重视。

再学习，对于医生来说，最重要的影响因素就是时间。多项对医务人员继续医学教育现状的调查证实[13-14]，“没时间”是影响医务人员参加继续医学教育最突出的因素。医生由于日常繁重的医疗工作，大都觉得缺少接受继续教育的时间，在医生继续教育内容需求中，需求最大的是临床理论知识和技能，数据素养的培训基本上没在需求之中。

2.3管理部门不重视数据素养

为了方便诊疗过程，几医院医院信息系统、实验室信息管理系统、影像归档和通信系统、电子病历系统等信息系统，医院拥有丰富的临床数据。但医院管理部门似乎并没有意识到这些数据对提高医疗质量和临床决策、医院精细化管理和完善卫生政策的重要作用，因此，更不会想到去培养医生数据收集、处理、分析、运用的能力。管理者







































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