魏國輝 閔巍巍 馬志慶

醫(yī)學(xué)信息處理與分析是當(dāng)今科學(xué)研究發(fā)展中的前沿交叉學(xué)科，伴隨著智能醫(yī)療的興起，成為迅速發(fā)展的新興學(xué)科。該學(xué)科涉及醫(yī)學(xué)與信息科學(xué)的多個領(lǐng)域，是臨床醫(yī)學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、醫(yī)學(xué)信息學(xué)、醫(yī)學(xué)影像技術(shù)、生物醫(yī)學(xué)工程、人工智能等理論和方法的交叉與綜合應(yīng)用[1]，在醫(yī)學(xué)影像處理、智能醫(yī)療、中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

2017 年，國務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，要求建立快速精準(zhǔn)的智能醫(yī)療體系，推廣人工智能治療新模式，研發(fā)人工智能、醫(yī)學(xué)影像和病理分型的多學(xué)科人機(jī)協(xié)同臨床診療方案[2]。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)信息的處理與分析已經(jīng)成為當(dāng)今研究的熱點，成為近年來信息類研究生關(guān)注的焦點。鑒于該課程的重要性，筆者所在智能與信息工程學(xué)院專門為生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)研究生開設(shè)了此課程，引進(jìn)計算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)及醫(yī)學(xué)背景的教師組建最強師資教學(xué)團(tuán)隊，目的在于讓研究生學(xué)習(xí)最新醫(yī)學(xué)信息處理技術(shù)，了解醫(yī)學(xué)信息處理領(lǐng)域的最新研究方向。醫(yī)學(xué)信息處理與分析是一門新興交叉學(xué)科，該課程需要深入理解人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)，并將其應(yīng)用于醫(yī)學(xué)信息的處理與分析，該課程固有的一些特性與傳統(tǒng)課程偏差較大，若直接沿用現(xiàn)有教學(xué)模式效果可能不佳，因此筆者所在團(tuán)隊擬根據(jù)團(tuán)隊已有的科研成果，對醫(yī)學(xué)信息處理課程教學(xué)進(jìn)行過探索性實踐。

1 醫(yī)學(xué)信息處理與分析課程簡介

醫(yī)學(xué)信息處理與分析是人工智能與醫(yī)療信息相結(jié)合快速發(fā)展下興起的一門交叉前沿學(xué)科[3]，是臨床醫(yī)學(xué)、醫(yī)學(xué)信息學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程、計算機(jī)科學(xué)、醫(yī)學(xué)影像學(xué)及人工智能等多種學(xué)科交叉融合的產(chǎn)物。對于該課程來說，研究的對象是醫(yī)學(xué)信息，研究工具是傳統(tǒng)經(jīng)典方法以及人工智能技術(shù)。因此該課程的內(nèi)容組織存在兩個維度：一是研究通用的經(jīng)典方法和人工智能算法的原理，并將其用于解決醫(yī)學(xué)信息處理領(lǐng)域的新問題；二是根據(jù)研究對象的醫(yī)學(xué)問題屬性，設(shè)計專有的技術(shù)方法或人工智能算法。前者偏重于醫(yī)學(xué)信息的處理，后者偏重于人工智能算法研究。醫(yī)學(xué)信息處理與分析課程的開設(shè)能夠較好的培養(yǎng)研究生的創(chuàng)新思維、創(chuàng)新能力和研究興趣，培養(yǎng)研究生對“人工智能+醫(yī)療”前沿技術(shù)的前瞻性，提高研究生的科技素質(zhì)和學(xué)術(shù)水平。

2 課程教學(xué)內(nèi)容

2.1 研究生課程教學(xué)的特點

本科生和研究生在課程教學(xué)方法上具有很大的不同，本科生教學(xué)注重課程專業(yè)基礎(chǔ)講授，研究生教學(xué)則強調(diào)創(chuàng)新能力的培養(yǎng)，所以在制定教學(xué)內(nèi)容時需要考慮研究生的實際基礎(chǔ)、創(chuàng)新能力以及授課教師的研究方向。同時，考慮到專業(yè)碩士和學(xué)術(shù)碩士培養(yǎng)模式的差異，專業(yè)碩士重在引導(dǎo)研究生將學(xué)習(xí)到的技術(shù)方法或算法應(yīng)用于解決實際的醫(yī)學(xué)問題；學(xué)術(shù)碩士強調(diào)創(chuàng)新能力的培養(yǎng)，引導(dǎo)研究生創(chuàng)新性地應(yīng)用學(xué)習(xí)到的知識發(fā)現(xiàn)問題和解決問題。

2.2 研究生課程教學(xué)內(nèi)容設(shè)計

課程思政設(shè)計是研究生課程教學(xué)的重要任務(wù)，因此在每一個章節(jié)，充分挖掘課程的思政元素，提升育人質(zhì)量，是課程內(nèi)容教學(xué)改革的關(guān)鍵[4-6]。教學(xué)團(tuán)隊在生物醫(yī)學(xué)信息處理與分析課程教學(xué)中，針對每一章節(jié)相關(guān)理論的發(fā)展歷史，進(jìn)行了思政元素的挖掘，弘揚科學(xué)家嚴(yán)謹(jǐn)求實的學(xué)術(shù)精神，培養(yǎng)克服困難、持之以恒的毅力。

醫(yī)學(xué)信息處理與分析是機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能新技術(shù)與醫(yī)學(xué)信息的交叉課程，在授課過程中，需要充分考慮兩者的課程內(nèi)容。筆者所在教學(xué)團(tuán)隊長期致力于將機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能算法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)信息處理，根據(jù)團(tuán)隊的研究成果及最新的研究熱點，筆者將課程內(nèi)容劃分為一條主線、兩個對象和五個專題，如圖1 所示。一條主線為醫(yī)學(xué)信息處理與分析，兩個對象是腫瘤病理圖像判別[7-8]和中醫(yī)正骨手法推薦[9]。醫(yī)學(xué)信息處理與分析的五個專題包括：圖像分割、特征提取、特征選擇、病理診斷和手法推薦。

圖1 醫(yī)學(xué)信息處理與分析課程內(nèi)容示意圖

每一個專題都圍繞團(tuán)隊教師的科研成果進(jìn)行課程內(nèi)容設(shè)計，便于老師和同學(xué)交流學(xué)習(xí)。同時根據(jù)專題的特點也適當(dāng)調(diào)整每一個專題的課時，并著重增加了經(jīng)典分類算法和深度學(xué)習(xí)部分的授課課時。

3 醫(yī)學(xué)信息處理與分析課程教學(xué)模式

3.1 課程教學(xué)分析

作為中醫(yī)藥院校中最早的和僅有的兩個碩士點之一，生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)科碩士學(xué)位點的大部分生源來自于信息類學(xué)科，如生物醫(yī)學(xué)工程、計算機(jī)、自動化、通信工程等工科專業(yè)，本科學(xué)習(xí)階段可能沒有接觸過人工智能等課程，或者在醫(yī)學(xué)信息處理等方面的基礎(chǔ)比較薄弱。因此，在授課過程中關(guān)于醫(yī)學(xué)信息處理與分析課程的基礎(chǔ)理論部分需要進(jìn)行適度的講授。

同時，作為一門偏向?qū)嶋H應(yīng)用的綜合性交叉學(xué)科，醫(yī)學(xué)信息處理與分析課程的模型與實際問題緊密相關(guān)。但是，已有的多數(shù)教材僅偏向于醫(yī)學(xué)信息處理的基礎(chǔ)理論、基本方法的講解，對實際問題的分析與解決則著墨不多。因此課程實際教學(xué)實踐中，將實際科研案例引入教學(xué)，可以獲得更好的教學(xué)效果。

3.2 課程教學(xué)模式設(shè)計

鑒于上述情況，筆者所在授課團(tuán)隊確立了如下的教學(xué)模式-“理論講授+案例教學(xué)”。課程以案例教學(xué)為主，同時在每一個案例專題講解過程中穿插所用技術(shù)或者方法的理論講授[10]。這樣的授課方式不僅可以激發(fā)研究生學(xué)習(xí)的興趣，同時可以提升研究生的科研創(chuàng)新能力。

在“理論講授+案例教學(xué)”方案中，“理論授課”是依據(jù)教學(xué)大綱和研究方向的要求，為研究生講授醫(yī)學(xué)信息處理與分析的基礎(chǔ)理論知識，包括相關(guān)的醫(yī)學(xué)信息處理方法以及人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)算法。“案例教學(xué)”則是由教師按照研究生的知識水平和科研能力，設(shè)計適合的醫(yī)學(xué)信息處理的案例供研究生進(jìn)行科研實踐與探索。重點在于教授研究生將學(xué)習(xí)到的經(jīng)典方法和人工智能算法創(chuàng)新性地應(yīng)用于解決實際的醫(yī)學(xué)信息處理問題，以激發(fā)研究生興趣，探索醫(yī)學(xué)信息處理的相關(guān)問題?！鞍咐虒W(xué)”主要是已有案例講解，由授課教師根據(jù)自身的研究方向，選擇一篇自己的代表性的醫(yī)學(xué)信息處理論文進(jìn)行課堂報告。重點報告論文研究的問題、創(chuàng)新點、算法設(shè)計和實驗方案，引導(dǎo)研究生了解當(dāng)前醫(yī)學(xué)信息處理的熱點問題，使研究生對科學(xué)研究的一般規(guī)律、一般方法和一般過程有一個具體的認(rèn)識。同時，鼓勵研究生針對感興趣的科研問題或技術(shù)細(xì)節(jié)進(jìn)行課堂討論，并提出自己的見解。從論文的創(chuàng)新點、算法設(shè)計等方面引導(dǎo)研究生從不同角度大膽懷疑、大膽嘗試，以培養(yǎng)研究生主動探索的研究型觀念和科學(xué)素養(yǎng)。

3.3 課程教學(xué)案例

在腫瘤病理圖像特征提取專題的授課講解過程中，我們團(tuán)隊講授了經(jīng)典特征提取方法，包括：紋理、形態(tài)學(xué)、影像組學(xué)等，同時也針對當(dāng)前的熱門方法深度學(xué)習(xí)，介紹了基于深度學(xué)習(xí)的乳腺病理圖像特征表示[11]。不同特征提取方法的講解使同學(xué)對于圖像特征提取專題有了一個全面的認(rèn)識，在后續(xù)的研究中可以根據(jù)需要選擇適合的特征提取方法。案例教學(xué)部分，則是以筆者所在團(tuán)隊最新的研究成果為例進(jìn)行介紹，并根據(jù)實驗比較結(jié)果著重介紹了深度表示在特征提取中相對于其他方法的優(yōu)勢，引導(dǎo)學(xué)生思考論文所解決的科學(xué)問題及論文的創(chuàng)新點等。在討論、提問環(huán)節(jié)，研究生可以根據(jù)授課內(nèi)容及本人思考提出一些有針對性的問題，例如，影像組學(xué)特征和深度表示特征各自適用的對象是什么？使用什么樣的語言進(jìn)行編程實現(xiàn)？如何訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)、如何根據(jù)具體實際問題進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計。最后，授課老師總結(jié)課堂問題，并布置課后作業(yè)，引導(dǎo)研究生使用不同的方法研究圖像的特征提取，鼓勵研究生積極進(jìn)行實踐。

4 課后互動

作為一門交叉學(xué)科，研究生在學(xué)習(xí)的過程會面對各種各樣的問題，我們專門設(shè)立了每周答疑時間，由老師或者助教解答同學(xué)們的問題。同時建立了微信群，實時發(fā)布授課內(nèi)容和相關(guān)材料，并由經(jīng)驗豐富的助教同學(xué)負(fù)責(zé)給予一定的指導(dǎo)，方便教師、助教和研究生的之間溝通交流。借助于微信群的互動功能可以促進(jìn)研究生集體學(xué)習(xí)和研究的熱情。

5 多樣化教學(xué)效果評價

教學(xué)評價對于客觀評估教學(xué)過程具有重要意義。為了公正評估構(gòu)建的醫(yī)學(xué)信息處理與分析課程的教學(xué)效果，有效評價研究生的課程學(xué)習(xí)效果，查找教學(xué)過程中存在的問題，完善現(xiàn)有的教學(xué)體系，建立一套科學(xué)的課程教學(xué)效果評價體系[12-13]。因此我們教學(xué)團(tuán)隊將教學(xué)效果評價分為課堂講述和軟件演示兩部分，從而具體衡量研究生的預(yù)期教學(xué)效果，評價詳述如下：

（1）課堂匯報[14]。在醫(yī)學(xué)信息處理與分析課程的每一個專題授課完成后，各小組需要合作完成相對應(yīng)的課后作業(yè)項目，并在每周選出固定時間，各小組以PPT 的形式向全體同學(xué)展示項目完成情況。課堂匯報包括：醫(yī)學(xué)信息問題分析、方案設(shè)計、算法設(shè)計、實驗驗證等，通過課堂上研究生的匯報展示，便于綜合評價研究生的基礎(chǔ)知識、創(chuàng)新思維、表達(dá)能力、研究能力、團(tuán)隊協(xié)作能力等。

（2）論文展示。整個課程講授完成后，每個項目小組需要沿著醫(yī)學(xué)信息處理與分析這條主線，完成一個醫(yī)學(xué)信息處理與分析的完整項目，該項目可以是老師命題如：乳腺病理圖像診斷、中醫(yī)正骨手法推薦等[15-16]，也可以是研究生的自命題論文。論文展示以海報的形式為主，小組成員需要接受老師和同學(xué)的問題和質(zhì)疑。最后，由授課團(tuán)隊教師聯(lián)合評估打分。

6 結(jié)語

伴隨著“人工智能+醫(yī)療”的興起，醫(yī)學(xué)信息處理與分析課程得到越來越多的同學(xué)的關(guān)注。筆者所在的教學(xué)團(tuán)隊經(jīng)過近兩年的教學(xué)實踐，形成了比較成熟的教學(xué)內(nèi)容、案例和教學(xué)模式，并根據(jù)研究熱點及時更新。總結(jié)來講，在教學(xué)內(nèi)容上，我們在醫(yī)學(xué)信息處理與分析這條主線上，著重引入最新的研究成果，拓展研究生的學(xué)術(shù)視野，激發(fā)研究生學(xué)習(xí)的興趣。在教學(xué)方法上，則強調(diào)案例教學(xué)的重要性，研究生對于授課對象有一個直觀的認(rèn)識，有利于對于授課內(nèi)容的理解與掌握。在實踐上，本課程著眼于研究生的動手能力的培養(yǎng)，鼓勵研究生積極進(jìn)行科研創(chuàng)新，取得了較好的教學(xué)效果。