創新型醫學信息分析人才科研能力連續性培養模式探析

王 萍 牟冬梅，2 靳春妍 邵 琦 趙丹寧 李 茵

1 吉林大學公共衛生學院，長春，130021；2 吉林大學第一醫院，長春，130021

健康醫療大數據作為大數據的重要組成部分之一，蘊含海量的潛在價值，但數據體量巨大也給知識發現的過程帶來諸多挑戰，催生人們思考如何運用數據去理解并解決問題，揭示表層現象背后的因果關系及相關關系，實現從解釋既定現象的產生原因，到對未來發展方向的精準預測。而實現這一目的，離不開醫學信息分析人才對健康醫療大數據的研究探索。但長期以來，醫學信息分析人才的培養模式遵循普適的高等教育模式，分為本科生、碩士研究生和博士研究生教育三個獨立的階段[1]，各階段分別圍繞崗位勝任力、學生自我認知滿意度、創新創業等展開課程體系、教學體系和管理體系等維度的規劃設計，較少有圍繞科研能力連續性培養模式的深入研究[2-3]。構建醫學信息人才的培養模式需要重點關注與科研活動關系最為密切的學術生態系統環境，即學術知識、學術環境和學術主體，因為扎實的科研能力才是學術研究創新的源泉。因此，本研究著眼于健康醫療大數據時代對醫學信息分析人才科研能力及創新型思維培養的需求，以不同層級醫學信息分析的高等教育主體(本科生、碩士研究生、博士研究生)為研究對象，構建連續性的、遞進式的科研能力培養模式，以培養創新型醫學信息分析人才。

1 國內外醫學信息分析人才科研能力培養現狀

隨著社會各界對醫學信息分析人才的需求日益增加，信息分析過程中表現出來的科研基礎能力不扎實和創新能力不強等問題也倍受關注，為了解決這些問題，當前的醫學信息分析人才科研能力的培養方案需做出適當的調整。國內外醫學信息人才科研能力的培養主要集中于本科生早期科研能力訓練計劃和模式的研究[4]，也有研究者對醫學信息分析創新型人才培養的教學體系進行系統梳理與研究設計[5]。目前提供數據科學和大數據分析的iSchool教育模式主要是提供給碩士教育水平的學生[6]。從研究現狀可見，當前對創新型人才科研能力培養的研究過于離散化。為了使人才培養更有效率，最早在美國和德國的高等教育模式中，出現了本-碩-博貫通式教育的雛形，該模式根據學習的課程和時間，用學分或對應的等級考試來確定畢業或授予學位[7]。隨著這種模式的發展和完善，國內大學利用自身的資源優勢分別開展本-碩連讀，碩-博連讀或本-碩-博連讀的培養模式，包括醫學領域的八年制醫學生科研培養模式[8-9]。但這種本-碩-博貫通式的培養模式，僅是生源的選拔方式有所改變，學生在各階段培養過程的課程、教學模式和培養環境依然是分段式。因此，針對當前醫學信息分析人才科研能力培養的淺表化和缺乏連續性問題，本研究對本科、碩士和博士各階段培養模式進行規劃，促進培養目標的延續性，實現課程設計的互補和耦合，使人才培養系統發揮其功能。

2 醫學信息分析人才培養的需求

健康醫療大數據的特性從“3V”逐漸演變為“9V”，9V即數量大(volume)、速度快(velocity)、多樣性(variety)、價值密度低(value)、準確性(veracity)、可視化(visualization)、動態性(vitality)、合法性(validity)、鏈接性(valence)[10]，本質上是數據分析者不斷探索和認識數據內在和外在特征的過程。然而分段式的醫學信息人才的培養模式，并不能滿足大數據多維特征分析的能力需求，容易出現崗位勝任力不足和創新能力較弱的問題。因此，研究梳理了健康醫療大數據的特征及其深度挖掘利用帶來的挑戰，從學術生態系統的學術知識、學術環境和學術主體三個方面確定人才培養的目標。

2.1 學術知識的演變融合

世界一流的研究型大學按知識組織的類型分為德國大學的單層線性結構、美國大學的雙層復合型結構和美國大學的網絡彌散型結構3種，形成了當前學術知識培養的專業化與綜合化、研究型與應用型、理論型與技術型的不同培養形式[11]。其中的共性是通過知識單元和知識結構的組織來適應和推動學術知識的演變[12]，這也是世界一流研究型大學形成的重要機制[13]。但當前醫學信息人才的知識體系培養模式和世界一流學術研究型大學存在一定差距，主要原因是知識體系不能滿足實現健康醫療大數據的融合利用和深度解析的需求。

2.2 學術環境的豐富多元化

醫學信息分析人才培養過程中，良好的學術環境是培養優秀信息分析人才、激發研究者創新活力的重要條件。國務院辦公廳于2016年發布了《關于優化學術環境的指導意見》(國辦發〔2015〕94號)，期待能夠更好地調動科研工作者的積極性，深入落實創新驅動科研發展的戰略決策?；谡暧^政策的指導方向，從醫學信息人才培養的科研管理環境、導師指導模式和學術評價制度這3個角度，探討醫學信息分析人才培養模式的外部環境。首先，改善科研的監督管理環境，致力于消除科研院校管理中存在的“行政化”或“官本位”的管理弊端[14]，打造學科間開放交流、協同創新的扁平化學術管理結構。其次，豐富導師指導模式，突破當前“師從一人”的導師制度[15]，打破人才培養模式在知識獲取和科研思維塑造方面的制約，試行跨一級學科或二級學科的雙導師制或導師指導團隊模式[16-17]。

2.3 學術主體的自主創新

目前國內高?？蒲袆撔碌募顧C制是建立在研究團隊績效考核的基礎上，獎勵的對象主要是教師群，使得學生的積極性不能充分發揮[18]。而研究生參與科研的內生動力越強烈且持續，越有利于培養終身學習的態度和自主創新的能力，激勵機制就是聯系科研創新活動和學生自主能動性的紐帶?？蒲屑顧C制能夠維護學術生態系統的結構穩定，推動學科知識創新，提高成果產出速率，進而促進團隊協作共贏。從事科學研究的學生是學術生態系統的學術主體，多樣化的激勵機制融合物質獎勵、精神鼓勵、自我認同和社會認同，在緩解學生科研壓力的同時，能夠觸發學生主動參與醫學信息科研實踐的內生動力。

3 創新型醫學信息分析人才科研能力連續性培養模式構建

基于學術生態系統開放融合及連續的特性，從醫學信息分析學術生態系統的學術知識、學術環境和學術主體三個要素，探索以創新型科研能力為核心的本科、碩士和博士連續性人才培養模式 。見圖1。

圖1 創新型醫學信息分析人才科研能力連續性培養模式

3.1 改革專業課程體系，豐富學術知識

本-碩-博階段的課程體系結構，是從基礎到核心再到前沿的逐層深入的過程。本科階段，學生需要具備多領域融合的知識結構，以應對健康醫療大數據的復雜特性。課程體系開設醫學基礎知識課程(內科學、外科學、病理等)、信息管理與信息系統課程(信息檢索語言、信息組織、數據庫設計等)、國內外醫學數據庫使用(PubMed、CBM、DrugBank、RxNorm、NDF-RT等)。碩士階段，繼本科基本科研規范訓練的基礎上，要著重提高學生的邏輯思維能力、發現和解決研究問題的能力。博士階段，拓展多領域學科的知識，促進多學科知識的融合與應用，鍛煉學生的創新能力。加強課程之間的有機銜接，減少不必要的重復課程并厘清課程的前期后繼關系，不過分強調學科體系的完整性，重點培養醫學信息分析人員在博士階段創造新知識的能力。

3.2 豐富監督管理形式，營造學術氛圍

在本科階段開展大學生創新研究項目，激勵學生參與到授課教師的科研項目中，或者鼓勵學生自己申報學校的大學生創新項目計劃。該階段的目標是促進學生根據科研規范形成良好的科研行為，培養對健康醫療大數據知識的研究興趣。碩士階段，拓展多種教師指導模式，以導師一對一指導為主要培養方式，嘗試雙導師制度、實驗室輪轉、導師團隊指導、參與多個導師的課題等方式進行科研訓練，鍛煉學生科研成果的歸納總結能力和與同行交流學習的能力，奠定與國內外學者交流合作的基礎。博士階段提倡導師間的國際合作方式培養，提供更多的國際交流合作平臺，搭建自由表達學術觀點、分享最新醫學信息研究成果的學術交流平臺。

3.3 完善科研激勵機制，鼓勵學術創新

激勵機制是培養學生終身學習態度和研究獨立性的重要保障條件，可以通過政府衛生監督部門、醫療機構或藥企等平臺增加博士研究生申報項目的機會，鼓勵其提出新觀點、新方案，增加高層次醫學信息分析人才接觸公益性、探索性、創新性的學術活動的實踐經驗，并激勵其將醫學信息知識發現成果轉化應用于生產生活中，進一步促進“產學研”的多重深層融合。國家留學基金管理委員會為本、碩、博的學生設立了出國交流申報項目，如優秀本科生國際交流項目、國家建設高水平大學項目等。除國家設立的交流項目支持外，國家人口與健康科學數據共享平臺為參加項目的人員提供基礎醫學、臨床醫學、公共衛生、中醫藥學等多種元數據資源，并連續舉辦多屆全國規模的人口健康共享杯大賽，鼓勵學生參與到健康醫療大數據的知識發現研究中。

4 結論

健康醫療大數據環境下的醫學信息分析人才科研能力連續性培養模式，是基于學術生態系統三要素的共同推動，塑造了創新型醫學信息分析人才培養的課程引導體系架構、監督管理機制和科研激勵政策。該模式通過構建創新性綜合培養方案和多學科融合課程體系、采用靈活多樣的教學方式和導師團隊，提高學生創新意識和科研能力，從學術知識、學術氛圍和學術主題3個維度展開設計，提升了學生的認知水平，改善了科研氛圍，豐富了激勵機制，能夠加快醫學信息分析人才科研能力的成長速度，適應健康醫療大數據時代各領域對醫學信息分析人才的需求，為學生將來從事醫學信息科學研究工作奠定知識和技能基礎。