本文摘要：摘要健康信息學是實踐性很強的交叉學科。隨著大數據技術及數字醫療產業的快速發展，加強健康信息學教育，培養具有大數據知識與技術應用能力的健康信息學隊伍，是健康中國時代和國家戰略發展的必然需求。文章通過網絡調研和內容分析法，以7所經過美國圖書館協
摘要健康信息學是實踐性很強的交叉學科。隨著大數據技術及數字醫療產業的快速發展，加強健康信息學教育，培養具有大數據知識與技術應用能力的健康信息學隊伍，是“健康中國”時代和國家戰略發展的必然需求。文章通過網絡調研和內容分析法，以7所經過美國圖書館協會(ALA)認證的美國圖書情報學院(LIS學院)為研究樣本，討論大數據時代健康信息學(HealthInformatics，HI)教育在大數據相關課程方面的開設特點;分析加入iSchools聯盟的中國6所LIS學院健康信息學教育狀況，并與美國7所LIS學院進行比較，對我國開展包含一定數量大數據相關課程的健康信息學教育提出建議。
關鍵詞健康信息學大數據iSchools聯盟LIS學院
0引言
健康信息學(HealthInformatics，HI)誕生于1970年代，由健康科學與現代信息技術融合而成，是研究搜集、整理并可視化健康信息的交叉學科。學界對健康信息學的定義不盡一致，甚至差別較大，消費者健康信息學、醫學信息學、生物信息學都可視為健康信息學研究范疇。隨著網絡技術發展，跨部門、跨區域信息實現互聯互通、共創共享，健康信息學的早期研究成果已逐步應用于醫療咨詢服務、醫療管理體系以及醫療治療系統，健康信息學的研究對象、研究范圍及研究方法也不斷拓展與突破(唐鳳等[1]，朱慶華等[2]，呂紅[3])。
在健康信息服務人才培養方面，健康信息學專業學位教育始于1980年代，美國最為系統化(李晶[4])。2018年美國圖書館協會(AmericanLibrarianAssociation，ALA)公布的61所LIS認證學院名單顯示，半數以上學院來自美國，幾乎所有這些高校都開設有健康信息學課程和健康信息學研究。面對患者及醫療機構對低成本、高精準健康醫療的需求，2008年以來美國政府設立國家健康信息協調辦公室，促進電子健康信息交換項目(electronichealthinformationexchange)——信息提供者與醫院之間的各種健康信息共享在全國范圍的推廣，旨在通過電子健康記錄系統及健康護理一線職業者之間的即時性數據共享，提高疾病診斷精度，降低醫療成本(Furukawa等[5]，Cline等[6])。
1大數據時代的健康信息學教育
1.1LIS學院健康信息學教育
在世界范圍內，圖書情報學、健康圖書館學、檔案學、健康信息學、信息學等的學位與人才培養教育中，影響力較廣泛的是iSchools聯盟高校下設的圖書情報學院(LibraryInformationSchool，以下簡稱“LIS學院”)。截止到2019年6月，iSchools聯盟成員單位102所，一些新加入iSchools聯盟的LIS學院名稱與初期主流的院名“圖書情報學院”有很大差異，如信息技術類學院、信息管理類學院、信息科學類學院;每年LIS學院不僅在iSchools聯盟高校的官方指導下定期舉辦學術會議，探討包括健康信息學在內的課程設置、培養目標等人才培養問題，更通過學術研究解決應用領域存在的問題，從而促進學科發展(Chu[7])。當前不斷發展壯大的健康信息學，早期的教育工作也是在幾所LIS學院開展的。
當前有超過30所LIS學院通過了ALA認證，設有健康信息學學位點或與此相關的研究方向，有專門的碩士或博士項目(如西安大略大學)。LIS學院的健康信息學教育，從培養目標、教學計劃、教學課程到健康信息服務與工程技術人才職業發展規劃，都具有比較系統、完整的培養體系。LIS學院的健康信息學教育課程種類豐富，大致可分為：信息技術與管理類(如數據挖掘、數據可視化、機器學習、醫療數據庫研究);健康信息與管理類(如信息組織、消費者健康信息學、醫學信息學、知識管理、健康信息行為);業務管理與方法學類(如戰略管理、健康研究方法、健康信息學實踐、慢性病管理)三大類課程。
很多LIS學院與企業、研究機構建立協同合作關系，擁有廣泛的社會資源支持。伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校、北德克薩斯大學、多倫多大學、匹茲堡大學等iSchools成員高校盡管未設立健康信息學專業，但LIS學院在信息科學、圖書館情報學專業下設置研究方向與相關課程，并聯合計算機科學、生物信息科學、護理學院等學院的學科資源優勢，積極支持健康信息學人才培養。LIS學院中從事健康信息學研究與教育的人員主要來自信息科學、醫學、公共衛生與藥學學科，這種跨學科研究模式，有利于發揮各學科專業優勢，也體現了健康信息學教育強調交叉應用的人才培養特點。
LIS學院重視實踐教育，鼓勵學生跨學科按職業化發展途徑選修學位課程;課程設置針對性強，部分學院提供本碩博完整的學位層次且大多集中在碩士學位項目;健康信息學的博士學位項目，要求博士研究生具備健康管理領域的獨立科研與教學能力，注重培養博士生的應用實踐能力。健康信息學畢業生流向圖書情報系統、醫療保健公司、計算機/互聯網/大數據公司、醫療康復中心、政府衛生規劃與咨詢單位、醫院、醫療儀器設備公司、研究機構等;隨著大眾健康管理意識提高，健康信息學專業人才需求強烈，職業認可度更高，畢業生就業方向向不同領域延伸。
1.2大數據時代健康信息學教育中的大數據課程
健康信息學的一個重要研究課題是分析和組織健康醫療信息。隨著網絡技術發展，世界各地醫院電子檔案系統每日生成的健康醫療數據龐大，依靠傳統方法幾乎無法完成大規模健康信息的提取、分析、可視化管理等過程，需要有先進的數據處理技術從海量的數據流中篩選關鍵信息，幫助醫學工作者做出醫療決策。當前大數據被視為繼物聯網、云計算之后IT產業的又一次顛覆性技術變革，深刻影響著醫療、精準扶貧、文化建設、城鄉管理等與人們日常生活息息相關的方方面面。比如，大數據在幫助人們研究腫瘤與癌癥方面發揮了重要作用。一般來說，在血液中發現十億分之一的癌癥特異性突變是異常困難的，猶如大海撈針。2018年11月，加拿大PrincessMargaret癌癥中心DanielDeCarvalho利用大數據方法，對血液中DNA分子進行分類，成功識別出血液中癌癥源DNA，為癌癥早期預防及靶向藥物治療開辟了極具應用前景的新方法[8]。
Chaudhry[9]闡述了包括大數據在內的健康信息技術對于醫療的影響。大數據對于識別貧困及其成因，以及識別精準扶貧的具體措施都具有重要的作用[10]。由于大數據技術在重大疾病治療與預防、數據處理等方面的巨大優勢，一些iSchools聯盟高校相繼開設大數據學位教育課程。2017年Ortiz-Repiso等[11]對65所iSchools成員高校的LIS學院共計597個學位項目進行統計，37所iSchools高校的87個學位項目都聚焦于數據科學、大數據分析、數據策展三個學科領域;該87個學位項目中有26個學位開設3門以上的數據類相關課程，有12個學位是數據科學學位，涵蓋數據獲取、數據分析、數據管理、數據可視化、人機交互等共161門課程。美國擁有的iSchools成員數量最多，在大數據教育方面領先其它國家。美國共45個與數據相關的學位中，有11個學位由數據科學學位與大數據分析類學位構成。由表1可見，大數據學位教育主要集中在碩士研究生學位層次，本科與博士研究生專業教育項目尚且投入不足。
LIS學院為適應大數據時代健康信息學面向智慧醫療的需要，增設了許多大數據相關課程。為理解此類教育課程的特點，本研究從ALA認證的23所LIS學院中選取了較有代表性的美國7所LIS學院為樣本。選擇這7所LIS學院主要是基于兩方面的考慮：一是為了減少網絡調研工作量但又不失一般性;二是因為當前健康信息學研究與教育主要集中在美國，美國擁有世界最多的LIS學院數量，且部分學院在課程設置、項目資源支撐、師資配置等方面都比較系統完整，這些學院的健康信息學教育在世界范圍內發揮了領導核心作用。7所LIS學院所在高校分別是亞利桑那大學、佛羅里達州立大學、密歇根大學、韋恩州立大學、北卡羅來納大學教堂山分校、肯特州立大學、德雷塞爾大學。
北卡羅來納大學教堂山分校、德雷塞爾大學、密歇根大學在2017年的“美國新聞與世界報道”專業排名中分別位列第1、第3和第4位;除佛羅里達州立大學通信與信息學院僅開設了健康信息學課程以外，其余6所高校有健康信息學學位點或健康信息學的研究方向。
截至2019年6月，對7所LIS學院健康信息學學位或教育項目下的與大數據相關的課程進行調研，課程開設情況如表3所示(借鑒張德等[12]的調研方法)。因大數據課程目前尚未見有統一定義，從LIS學院課程陣列中挑選的課程，凡含有“信息”“數據”“計算機”“統計”“電子”五個關鍵詞之一的，視為大數據相關類課程，剔除雖含有關鍵詞“信息”但顯然不是計算機基礎技術范疇的課程，如信息景觀、信息機構和專業等課程;個別如用戶界面設計、文本挖掘等雖未含有以上關鍵詞中的任何一類，但從字面意義可理解為與計算機技術相關，因而也被選為是大數據相關課程。
本文是定性而非定量分析，所以盡可能多地將一些課程選取為大數據相關課程，難免會出現遺漏或多選，但不會影響定性結論(下文的其它表格數據都是堅持此同一選擇標準)。7所LIS學院的健康信息學或健康圖書館學(因為范疇接近，將這兩類專業合并為一類)專業教育均開設了大數據相關類課程，學位教育集中在碩士層次，除北卡羅萊納大學教堂山分校的信息與圖書館學院開設博士學位教育外，其他6所暫未開設本科和博士學位的大數據類課程教育。其中，佛羅里達州立大學通信與信息學院無健康信息學位點設置，亦無健康信息學研究方向，僅有少量健康信息學的課程，如健康信息學導論、消費者健康信息學、健康信息技術管理等，因而不會出現大數據相關課程。表3課程包括了必修和選修課程。
大數據教育的核心課程主要有數據庫系統概論、統計學原理、信息系統分析與設計、信息分析與決策、數據結構、云計算技術概論、數據挖掘與分析、云平臺架構技術、大數據采集與處理、數據結構、數據科學基礎、數據倉庫與數據挖掘、數據可視化原理、分布式處理與云計算、大數據分析與應用、數據庫技術與應用、數據處理與數據庫、算法設計與分析、算法與數據結構、信息論與編碼、自然語言處理與理解、機器學習、信息與知識獲取、模式分析等課程。
這7所LIS學院中，北卡羅萊納大學教堂山分校開設網絡數據庫、系統分析及設計、數據挖掘、計算生物學中的機器學習、數據庫系統I，II;德雷塞爾大學開設網絡系統與架構、信息系統分析與設計、交互系統設計、數據挖掘、生物統計學導論;密歇根大學開設醫學自然語言處理、數據庫管理系統、生物統計學導論、數據庫應用程序設計、統計與數據分析導論、數據科學和預測分析。雖然這三所高校開設較多的數據類課程外，但總體來說大數據核心課程開設量偏少，且多數學院未開設數據挖掘、信息可視化、數據庫技術及應用、大數據分析與應用、醫學自然語言處理等一些核心課程。
為進一步理解7所LIS學院在培養大數據科學與健康信息學復合人才的特征，筆者統計與健康信息學學位同在這些LIS學院下的大數據相關類學位情況，這些學位有數據科學、信息學、信息科學、信息技術、信息管理、圖書館學和圖書館與信息科學等7類學位。例如，亞利桑那大學信息學院開設了信息學博士學位教育、信息科學學士學位和碩士學位教育、圖書館與信息科學碩士學位教育，其它類推。亞利桑那大學信息學院的信息科學與藝術和信息學與技術學士學位、肯特州立大學信息學院的通信與信息博士學位，在表中均被歸屬到信息科學學位。
具有數據科學學位的有德雷塞爾大學本科和碩士教育，以及密歇根大學的碩士教育;信息學學位和信息科學學位教育是被統計的學位教育中開設最多的，原因是這兩類學位教育都在信息學院;僅有韋恩州立大學和佛羅里達州立大學開設了信息管理碩士學位教育;圖書館與信息科學主要集中在碩士教育階段;這7類學位與健康信息學同在LIS學院，因而主修健康信息學學位的學生也可自主選修這些課程;學院數據課程完全可對本院學生實現課程共享，這也是上文提到的一些LIS學院健康信息學專業開設較少與大數據相關課程的原因，但對具有大數據處理與分析能力的健康信息學人才培養仍具有積極意義。
2我國LIS學院健康信息學及大數據時代HI人才培養思考
我國健康信息學教育起步晚，研究與教育經費不足，課程設置與健康實踐融合度不夠，健康信息學(HI)專業人才隊伍匱乏。目前加入iSchools聯盟的我國高校(不包含我國港澳臺地區)有武漢大學、中國人民大學、北京大學、華中師范大學、南京大學和中山大學，這些學校的LIS學院在一定程度上代表中國LIS學院發展水平。國外的健康信息學教育狀況可參考李晶[4]和向菲等[13]的研究，國內健康信息學教育發展與教學改革現狀參見周曉英和張璐等[14]的研究。
6所高校尚未設置以LIS學院為依托的健康信息學專業教育或相關研究方向，且本、碩、博學位教育集中在圖書館學、情報學、檔案學、信息管理與信息系統等四個二級學科，武漢大學、中國人民大學、北京大學、南京大學4所高校LIS學院只有少量課程涉及健康信息學內容。這些LIS學院中僅有武漢大學專設有數據科學學位點(博士)，其他學院開展的學位項目，主要圍繞信息情報的提取、分析、組織與管理而設計課程，但均未有大數據課程甚至健康信息學的相關課程設置。
除中山大學外，6所LIS學院都是信息管理學院，因而從事教育科研工作的大多數教職人員大都具有計算機技術或數據分析的研究經歷，課程大綱絕大多數是旨在培養學生的信息組織、分析及應用能力。個別學院如華中師范大學的信息管理學院開設有信息系統分析與設計、數據庫設計與開發應用、數據倉庫技術、大數據管理技術與方法、信息可視化、數據挖掘技術、數據分析與應用、云數據管理技術等與大數據相關的課程，這為培養將來從事數字醫療、電子健康數據管理等工作的人才隊伍奠定了很好的理論和實踐基礎，是我國開展健康信息學人才培養十分積極的一面。
從數據課程開設角度分析，6所高校的LIS學院普遍都開設了數據科學與大數據的基礎教育課程，課程種類和數量與北美iSchools高校差別不大;但如前所述，我國高校尚未設置以圖書情報或信息學為依托的健康信息學專業，同時也未見有醫學信息學、生物信息學課程的講授與專業設置。我國在健康信息學研究與人才培養方面，與歐美國家相比差距甚大，詳見表6。
在大數據時代，數據與信息資源是可被二次利用的寶貴財富。Furukawa等[5]在對美國2008-2012年的電子健康信息交換項目的研究中指出，通過區域性健康信息組織(醫院、實驗室、醫學協會)、電子健康記錄系統及健康護理一線職業者之間的即時數據共享，可提高疾病診斷精度，降低醫療成本。因特網也可以為數據與信息資源的共享提供幫助[15-16]。遺憾的是，我國目前尚未開展健康信息學的專業學位教育，這可能導致在未來數字醫療產業中將缺乏促進智慧醫療技術快速發展的智力支撐。筆者提出中國LIS學院開展健康信息學人才培養的3點拙見。
(1)在培養體系上，要以民眾健康為中心，在高校LIS學院設立健康信息學學位點，樹立明確的人才培養目標，清晰界定課程體系。健康信息學與計算機、電子、圖書檔案、生物醫學等都存在不同程度交叉融合，LIS學院應在培養健康信息學人才之初就與醫院、康復診療中心、醫學研究所建立長期的合作關系，培養學生健康知識的應用和轉化能力。
(2)在培養過程上，應順應當前大數據時代背景，以大數據和健康信息為主題，擯棄零碎的數據與計算機課程設置，系統全面開設用于獲取、分析、歸類、可視化健康信息數據的大數據技術課程，如數據挖掘、人工智能、機器學習、自然語言、數據可視化、分布式處理與云計算、大數據分析與應用、數據處理與數據庫、算法與數據結構、信息論與編碼等;健康信息專業教育課程，在圖書情報學院(LIS學院)傳統課程基礎上，聯合大數據學院、醫學院、數學學院、藥學院、護理學院、計算機學院、生命科學院、信息學院等，資源共享，開展目標明確、面向應用、特色鮮明的健康信息學教育教學工作。搭建創新創業平臺，讓學生和教師作為主要力量參與健康信息資源采集、基于大數據方法的區域性群體健康信息表征與決策、健康信息用戶終端開發等各類項目;努力將醫院健康信息資源、企業大數據技術、政府健康管理項目三者融入到健康信息專業人才培養教育全過程;爭取社會資金支持下，多方協同作用，將健康信息學教育建立在固定的LIS學院、流動的信息流、積極的社會支持大格局中。
(3)在培養目標上，培養健康信息專業學生具有醫學信息學、生物信息學、圖書館學或檔案學等扎實的基礎理論知識，掌握自然語言、人機交互等現代計算機語言與數據處理技術;畢業學生能夠勝任醫院電子健康記錄系統開發與維護工作，能夠幫助企業、政府、實驗室或研究機構實現健康信息實時在線監測與分析。
3結語
目前多個iSchools聯盟高校LIS學院開設健康信息學專業，并且擁有數據科學、大數據分析、數據策展等學位教育項目，然而我國尚未設置健康信息學專業學位教育，亦缺乏健康信息學學位點下的大數據課程，與歐美國家相比差距甚大。“互聯網+健康醫療”產業迅猛發展，大數據技術與云計算、互聯網、人工智能相互作用不斷培育新的經濟增長點，各國政府正抓緊構建健康醫療體系。我國是世界人口和世界最大互聯網用戶國家，也是醫療診治人口最多的國家，無論是醫院電子病歷還是消費者健康信息搜尋網絡記錄，健康信息資源豐富。
國家在制度和經費上正大力支持健康醫療產業發展：2015年國務院印發《促進大數據發展行動綱要》;2016年國務院印發《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》《“健康中國2030”規劃綱要》，提出15年內構建健康服務體系，創新互聯網健康醫療服務模式;2017年十九大報告指出要完善國民健康政策，為群眾提供全方位全周期健康服務;2018年國務院辦公廳印發《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》，推進跨系統、跨機構、跨地區“線上線下一體化”的電子健康卡便民醫療服務;國家衛計委加快推進電子健康記錄系統等全民健康信息化建設，從而使得醫療就診卡、銀聯醫保卡、婦幼保健、計劃免疫等主索引業務系統、就診卡管理系統統一接入到電子健康卡管理服務信息系統，保障了海量、高價值密度的基礎醫療數據來源的高可靠性，進而為大數據技術在健康信息學領域的應用開辟廣闊的道路。
本研究注意到我國高校LIS學院開設很多大數據課程，多所高校申請了大數據學院，多個研究所如南京大學健康信息研究所、中科院-馬普學會計算生物學伙伴研究所、中科院廣州生物醫藥與健康研究院等擁有健康信息研究方向，這些為我國盡快實施面向健康大數據應用的健康信息學專業教育奠定了重要基礎;教育部門與相關領域學者應抓緊研究制定培養目標明確、課程設置面向應用、師資結構合理的健康信息學專業。
我國正處于大數據技術的快速發展時期，亟需各類數據科學與大數據技術人才，構建健康信息學人才培養模式，設置健康信息學專業，配備具有計算機、醫學、生物學、數學與統計科學、圖書館學與情報學等專業背景的師資隊伍，關乎“健康中國”計劃的實施，關乎大數據科學人才培養。開展并加強健康信息學教育，培養一支具有大數據知識與技術應用能力的健康信息學隊伍，既是為構筑新時代智慧醫療體系提供智力支撐，也是“健康中國”時代國家戰略發展的必然需求。
參考文獻
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