醫(yī)學(xué)本科院校中醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘課程教學(xué)反思與改革

黃道斌 潘媛媛 王培培 畢迎春 葉明全

摘要：文章以醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘課程為例，從教學(xué)現(xiàn)狀出發(fā)，分析該課程在醫(yī)學(xué)本科院校中的教學(xué)現(xiàn)狀和存在的問題，探討了如何提升醫(yī)學(xué)信息工程和信息管理與信息系統(tǒng)等專業(yè)本科生的數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ)，實(shí)踐能力和綜合素養(yǎng)等，并應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)解決醫(yī)學(xué)相關(guān)的實(shí)際問題的能力。在實(shí)際教學(xué)中已取得了一些較好的效果，為醫(yī)學(xué)院校的新工科建設(shè)提供了良好的示范作用。

關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘;教學(xué)改革;成績?cè)u(píng)價(jià);案例轉(zhuǎn)化

中圖分類號(hào)：G642? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2022）17-0128-03

隨著醫(yī)院信息化的快速發(fā)展和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在其他領(lǐng)域的不斷應(yīng)用，很多醫(yī)學(xué)院校都意識(shí)到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要性，都開設(shè)了數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)課程，這為畢業(yè)生在工作中應(yīng)用相關(guān)技術(shù)奠定了基礎(chǔ)。目前，醫(yī)院信息科擁有大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，但沒有被開發(fā)利用，如何從這些數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息，已成為很多醫(yī)院和醫(yī)療軟件公司要解決的問題。因此，醫(yī)學(xué)本科院校培養(yǎng)的信息人才，擁有數(shù)據(jù)挖掘技能已成為一種趨勢，在專業(yè)改革和課程改革中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將占十分重要的地位[1]。數(shù)據(jù)挖掘課程在我校已開設(shè)多年，該課程是一門融合了概率論、高等數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和現(xiàn)代醫(yī)學(xué)信息等學(xué)科的交叉學(xué)科，其目的是發(fā)現(xiàn)海量醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中的模式與規(guī)律。目前在數(shù)據(jù)挖掘教學(xué)改革過程中，多所高校都進(jìn)行了該課程的教改[2-5]，主要經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘算法有：決策樹、貝葉斯、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類，支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，這些算法已經(jīng)在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中得到了成功的應(yīng)用，都顯示出各自獨(dú)特的優(yōu)越性，它們?cè)诟黝惣膊〉脑\療、醫(yī)學(xué)教研以及醫(yī)院的管理等方面會(huì)發(fā)揮重大作用。下面我們將結(jié)合我校相關(guān)專業(yè)在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘教學(xué)中的情況闡述下教學(xué)的困惑與改革的想法。

1 教學(xué)現(xiàn)狀分析

我校開設(shè)數(shù)據(jù)挖掘課程始于2013信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)開設(shè)的“醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘”;2018年，根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展現(xiàn)狀，結(jié)合課程實(shí)際教學(xué)情況，結(jié)合技術(shù)發(fā)展動(dòng)態(tài)，充實(shí)了相關(guān)的技術(shù)內(nèi)容，構(gòu)建了《醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘》新的課程體系，后期又將課程名稱調(diào)整為《生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘》，他們之間主要在案例選擇上有細(xì)微差別，下文中我們將課程統(tǒng)稱為醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘。這門課早期主要面向信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)學(xué)生，后面擴(kuò)展到醫(yī)學(xué)信息工程與智能醫(yī)學(xué)工程專業(yè)，目前每年必修課學(xué)習(xí)人數(shù)約120～150人。通過多年的教學(xué)實(shí)踐，學(xué)生基本能掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本概念，熟悉數(shù)據(jù)挖掘的各種經(jīng)典算法以及利用算法的主要步驟和具體實(shí)現(xiàn)方法，了解相關(guān)技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用;在實(shí)踐上能夠利用數(shù)據(jù)挖掘工具WEKA軟件平臺(tái)，同時(shí)部分學(xué)生還能使用Python高級(jí)語言實(shí)現(xiàn)簡單編程對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的具體操作。下面就教學(xué)中出現(xiàn)曾經(jīng)出現(xiàn)的問題簡單列舉如下：

1.1 教材問題，教材的選用對(duì)課程很重要

目前可選的數(shù)據(jù)挖掘教材很多，但偏向醫(yī)學(xué)方向的數(shù)據(jù)挖掘教材卻很少，沒有特別合適的。不管是老師還是學(xué)生，對(duì)教材都不是十分滿意。理論教學(xué)采用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘教材代替，同時(shí)補(bǔ)充醫(yī)學(xué)應(yīng)用案例的方式來組織教學(xué)，案例與算法理論的存在不一致的地方。在實(shí)際教學(xué)過程中教材發(fā)揮的作用非常有限，得通過各種途徑來做知識(shí)的補(bǔ)充。

1.2 學(xué)生先導(dǎo)課程知識(shí)掌握薄弱

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘是《高等數(shù)學(xué)》《線性代數(shù)》《概率統(tǒng)計(jì)》《Python程序設(shè)計(jì)語言》等先修課程的實(shí)踐應(yīng)用和拓展。醫(yī)學(xué)本科院校中學(xué)生在數(shù)學(xué)與程序設(shè)計(jì)等方面，掌握得不是非常好，在理論教學(xué)過程中對(duì)算法的理解有難度，導(dǎo)致部分學(xué)生因理解困難出現(xiàn)厭學(xué)情緒。

1.3 教學(xué)過程理論部分偏重，教學(xué)模式單一

理論教學(xué)內(nèi)容一般根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘教材進(jìn)行講解，授課重心傾向于如何使得學(xué)生了解和掌握數(shù)據(jù)挖掘的各種算法，而輕視了實(shí)驗(yàn)與實(shí)踐教學(xué)，從而使得學(xué)生在實(shí)際解決問題能力不強(qiáng)。

1.4實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方式單一，實(shí)驗(yàn)主要以驗(yàn)證性的為主

試驗(yàn)課使用的是WEKA平臺(tái)，其優(yōu)點(diǎn)是入手相對(duì)容易，使用者可以在很短的時(shí)間內(nèi)完成一個(gè)簡單的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，同時(shí)該款軟件在實(shí)際工程中也有應(yīng)用，這是我們當(dāng)初選擇這個(gè)作為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的重要原因。但在實(shí)驗(yàn)教學(xué)中過程中發(fā)現(xiàn)采用WEKA軟件平臺(tái)來實(shí)施實(shí)驗(yàn)教學(xué)存在一個(gè)很嚴(yán)重的問題，雖然它封裝了很多算法，可以直接通過點(diǎn)擊鼠標(biāo)來完成實(shí)驗(yàn)，但學(xué)生過分依賴傻瓜式的操作，無法通過實(shí)驗(yàn)了解算法的實(shí)際運(yùn)算過程，從而導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)教學(xué)不能很好地鞏固理論教學(xué)的知識(shí)點(diǎn)，實(shí)驗(yàn)與理論之間存在很大的間隔。

1.5 完整的數(shù)據(jù)挖掘案例缺失

應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)到不同的領(lǐng)域，涉及的過程很多，比如數(shù)據(jù)的預(yù)處理，特征提取，模型訓(xùn)練，結(jié)果解析等。因?yàn)樯蠈?shí)驗(yàn)課時(shí)間的關(guān)系，老師事先把數(shù)據(jù)處理好，只讓學(xué)生運(yùn)行理論課程算法，這樣能保證實(shí)驗(yàn)課學(xué)生能做出結(jié)果，但太過于理想，不利于學(xué)生將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目。

1.6 學(xué)生學(xué)習(xí)的主動(dòng)性不強(qiáng)，課程成績?cè)u(píng)價(jià)機(jī)制簡單

以往的教學(xué)主要以老師講授為主，學(xué)生被動(dòng)聽課，參與度不高，而且數(shù)據(jù)挖掘算法理解難度較大，學(xué)生的積極性不高，部分學(xué)生學(xué)習(xí)態(tài)度不端正，設(shè)計(jì)的課程考核機(jī)制不能有效地促進(jìn)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性。

2 課程改革思路

進(jìn)行課程改革目標(biāo)是希望通過本課程的改革，使得學(xué)生在理論上掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本概念，熟悉數(shù)據(jù)挖掘的各主要功能以及實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的主要步驟和具體實(shí)現(xiàn)方法，在實(shí)踐上能夠利用數(shù)據(jù)挖掘算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的信息挖掘的具體操作。通過理論教學(xué)和實(shí)驗(yàn)的訓(xùn)練，培養(yǎng)學(xué)生理論和實(shí)際相結(jié)合的實(shí)際運(yùn)用能力。下面我們主要從如下幾方面來解決教學(xué)實(shí)踐過程中的問題。

2.1 醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘教材與教學(xué)內(nèi)容選擇

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)學(xué)上面的擴(kuò)展，不管是在教材選擇方面還是在授課內(nèi)容方面不同的院校都側(cè)重點(diǎn)不一樣，很明顯通過傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘教材來執(zhí)行教學(xué)計(jì)劃十分的不合適，主要原因有二：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘教材主要面向計(jì)算機(jī)等專業(yè)學(xué)生，其學(xué)生的數(shù)學(xué)素養(yǎng)較高，在算法講授上更容易接受，對(duì)于醫(yī)學(xué)院校的學(xué)生，在掌握的能力上有所欠缺，其次是傳統(tǒng)教材更注重算法原理推導(dǎo)，而對(duì)于醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)生更注重算法的應(yīng)用性，綜合上述兩點(diǎn)，我們的采用策略是理論講解以教材為主，盡可能使理論算法通俗易懂，避免學(xué)生陷入復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo);而對(duì)于案例設(shè)計(jì)以醫(yī)學(xué)背景的數(shù)據(jù)集合為主，重點(diǎn)突出不同數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用在不用醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)上的效果。未來的教學(xué)我們將整理近幾年的教學(xué)資料形成授課講義。教學(xué)內(nèi)容的選擇上我們沒有像有些院校把不同領(lǐng)域的前沿算法在課堂上講授給學(xué)生，我們課程的指導(dǎo)原則是以最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)挖掘算法為基礎(chǔ)，在內(nèi)容選擇以經(jīng)典算法為主，比如關(guān)聯(lián)規(guī)則算法（Apriori算法），聚類，決策樹，樸素貝葉斯算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)等。最新的相關(guān)算法以課后擴(kuò)展閱讀的方式提供給學(xué)有余力的同學(xué)。我們的這種選擇不管從學(xué)生素質(zhì)還是培養(yǎng)目標(biāo)來看，都更加合理。

2.2 鼓勵(lì)學(xué)生以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為基礎(chǔ)，參加各類科研與大創(chuàng)項(xiàng)目

將所學(xué)的算法應(yīng)用到實(shí)際的場景中，是對(duì)學(xué)生積極性的極大促進(jìn)[4]。從目前幾屆的學(xué)生情況來看，通過參加各類競賽和項(xiàng)目的同學(xué)，不但算法理論掌握扎實(shí)， 也極大地培養(yǎng)了學(xué)生動(dòng)手實(shí)踐能力，為后續(xù)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘算法打下了很好基礎(chǔ)。后續(xù)的教學(xué)改革中，我們將繼續(xù)引導(dǎo)對(duì)學(xué)生朝這方面努力，將所學(xué)的理論算法落地應(yīng)用。目前已有多名同學(xué)申請(qǐng)了大學(xué)生科研項(xiàng)目和省級(jí)大創(chuàng)項(xiàng)目，同時(shí)還有同學(xué)以所學(xué)知識(shí)參加全國計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)大賽、人工智能挑戰(zhàn)賽等賽事。通過這些活動(dòng)極大地促進(jìn)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性。

2.3 轉(zhuǎn)化授課教師科研項(xiàng)目用于案例教學(xué)

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘授課教師主要從事數(shù)據(jù)挖掘方向科研，有很多科研項(xiàng)目用到了數(shù)據(jù)挖掘算法，比如SVM，決策樹，貝葉斯算法等，對(duì)于這些項(xiàng)目如果直接照搬過來給學(xué)生用，難度較大，學(xué)生難以掌握，因此需要把相對(duì)復(fù)雜的科研算法經(jīng)過精簡后作為案例教學(xué)，這是我們課程組一致認(rèn)為只有教師自己把算法理解通透并應(yīng)用到了實(shí)際場景，才能在授課的時(shí)候把算法應(yīng)用講解透。目前我們已經(jīng)成功地把基因特征選擇的相關(guān)算法應(yīng)用在案例教學(xué)上，學(xué)生非常感興趣，讓學(xué)生體會(huì)到所學(xué)知識(shí)的力量，后續(xù)我們將加大案例轉(zhuǎn)化這方面工作，把更多老師的工作整理成教學(xué)案例。

2.4 理論教學(xué)設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)挖掘是理論性較強(qiáng)的課程，理論教學(xué)是學(xué)生掌握相關(guān)算法的重要環(huán)節(jié)，要完成課堂教學(xué)，必須從學(xué)生的特點(diǎn)，教材，授課目標(biāo)，教學(xué)策略等方面展開。根據(jù)醫(yī)學(xué)院校學(xué)生特點(diǎn)，我們采取課前發(fā)布本章所需的背景知識(shí)，比如講解貝葉斯算法的時(shí)候，把相關(guān)的條件概率，全概率公式提前讓學(xué)生復(fù)習(xí)了解，從而保證理論教學(xué)過程中的重點(diǎn)思想的理解。課堂教學(xué)我采取的策略是把基本算法講透，擴(kuò)展算法適當(dāng)介紹的策略，課后我們鼓勵(lì)學(xué)生利用網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源，學(xué)習(xí)理論課程的網(wǎng)絡(luò)視頻資料，教師在整個(gè)教學(xué)過程中始終定位為一名引導(dǎo)者，堅(jiān)持做到課堂教學(xué)與自主學(xué)習(xí)的相互促進(jìn)，及時(shí)作業(yè)鞏固對(duì)課程的學(xué)習(xí)也是必要的，對(duì)于有能力的同學(xué)，推送相關(guān)的學(xué)術(shù)論文。

2.5 實(shí)驗(yàn)教學(xué)層次設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)教學(xué)是理論教學(xué)的有效補(bǔ)充，兩者相互促進(jìn)，缺一不可。后期實(shí)驗(yàn)主要分三個(gè)層次，驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)主要通過WEKA來完成;其次是設(shè)計(jì)性實(shí)驗(yàn)，主要通過Python來實(shí)現(xiàn)，促進(jìn)學(xué)生對(duì)算法工作原理的掌握;最后是綜合性實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，通過對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理，比如異常數(shù)值處理、歸一化等技術(shù)，然后做特征選擇，模型訓(xùn)練，直到跑出預(yù)測結(jié)果。上述的每個(gè)過程對(duì)學(xué)習(xí)效果都會(huì)有影響，讓學(xué)生能深入各個(gè)環(huán)節(jié)。具體如表1所示：

2.6 改革成績?cè)u(píng)價(jià)機(jī)制，學(xué)習(xí)過程考核與期末測試相結(jié)合

以前成績?cè)u(píng)價(jià)是以考試成績加平時(shí)成績?yōu)橹鞯姆绞竭M(jìn)行，發(fā)現(xiàn)有很多的弊端，主要原因是平時(shí)成績記分方式簡單，流于形式，不能很好地起到促進(jìn)學(xué)習(xí)過程的作用。為了更加有效地促進(jìn)學(xué)習(xí)，我們?cè)O(shè)計(jì)的形成性評(píng)價(jià)方案包含如下幾個(gè)部分：期末考試成績占70%（學(xué)校要求不能低于這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，授課老師認(rèn)為60%更加合適），過程性的成績占30%。30%的過程性成績由15%的平時(shí)成績，10%的綜合作業(yè)成績，以及5%的考勤。其中平時(shí)成績主要體現(xiàn)平實(shí)作業(yè)，檢驗(yàn)學(xué)生及時(shí)消化和鞏固理論試驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容，這個(gè)相當(dāng)于階段性的測試成績。授課教師可以通過這項(xiàng)成績發(fā)現(xiàn)教學(xué)中的問題，把問題解決在萌芽狀態(tài)。10%的綜合作業(yè)成績主要體現(xiàn)綜合大作業(yè)的完成度，主要考查學(xué)生利用所學(xué)知識(shí)分析解決實(shí)際問題的能力。這種過程性設(shè)計(jì)，將考核目標(biāo)朝多元化方向發(fā)展，使得學(xué)生更加注重學(xué)習(xí)的過程。

3 總結(jié)

在教育部大力發(fā)展新工科的背景下，醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘作為醫(yī)學(xué)院校中的信息類專業(yè)的專業(yè)課，順應(yīng)了人才培養(yǎng)目標(biāo)要求。我們的教改從教材選用、教學(xué)內(nèi)容，實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)以及多層次評(píng)價(jià)等多個(gè)方面進(jìn)行了改革與探索。實(shí)踐表明，明確了教學(xué)內(nèi)容，授課方式和輔助手段，培養(yǎng)了學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力，提升了學(xué)生的實(shí)踐動(dòng)手能力，在合理的課程評(píng)價(jià)體系下，很好地促進(jìn)了學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)程?？傊?，這門課程的教學(xué)改革，雖然我們?nèi)〉昧艘恍┏煽儯€有很多不足的地方，我們將堅(jiān)持改進(jìn)與創(chuàng)新，不斷完善課程。

參考文獻(xiàn)：

[1] 葛曉燕.數(shù)據(jù)挖掘課程混合式教學(xué)改革探索[J].電腦與電信，2021（6）：43-46.

[2] 湯顯，石蘊(yùn)玉.新工科背景下數(shù)據(jù)挖掘課程教學(xué)改革與探索[J].教育教學(xué)論壇，2019（42）：141-142.

[3] 李?yuàn)檴?，李?新形勢下本科數(shù)據(jù)挖掘課程教學(xué)的反思與改革[J].新校園（上旬），2017（6）：105-106.

[4] 修宇，劉三民.基于“競賽驅(qū)動(dòng)”的數(shù)據(jù)挖掘課程教學(xué)改革探索[J].福建電腦，2018，34（2）：75-76，79.

[5] 邵俊明，楊勤麗.理論創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)挖掘課程教學(xué)改革[J].計(jì)算機(jī)教育，2017（4）：92-93，97.

收稿日期：2021-12-24

基金項(xiàng)目：皖南醫(yī)學(xué)院校級(jí)精品開放課程“醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘”（2018kfkc08）;“互聯(lián)網(wǎng)+創(chuàng)新教育”下醫(yī)學(xué)信息基礎(chǔ)課程混合式教學(xué)模式研究（2019jyxm25）;省級(jí)“六卓越、一拔尖”卓越人才培養(yǎng)創(chuàng)新項(xiàng)目（2020zyrc159）; 安徽省新工科研究與實(shí)踐項(xiàng)目（2020-24）; 皖南醫(yī)學(xué)院示范實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)中心（2020sxzx01）; 皖南醫(yī)學(xué)院校級(jí)教學(xué)研究項(xiàng)目“大數(shù)據(jù)背景下醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘課程實(shí)踐教學(xué)研究”（2018JYXM10）;2021年度皖南醫(yī)學(xué)院教學(xué)質(zhì)量與教學(xué)改革工程線上課程（2021ylkc03）;2020年安徽省高等學(xué)校省級(jí)教學(xué)示范課（2460）

作者簡介： 黃道斌（1981—），男，江西永豐人，講師，碩士，主要研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)。