詢證醫(yī)學(xué)論文精選(九篇)

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第1篇：詢證醫(yī)學(xué)論文范文

1.1有助于調(diào)動(dòng)醫(yī)學(xué)生對(duì)文獻(xiàn)檢索課的積極性

在進(jìn)行醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索的教學(xué)中，學(xué)生們是教學(xué)的主體，教師著重培養(yǎng)學(xué)生對(duì)于信息的感知以及查找的能力，不斷增進(jìn)學(xué)生對(duì)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)信息的獲取能力。在傳統(tǒng)的教學(xué)工作中，學(xué)生們對(duì)于醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索存在著一定的誤解，認(rèn)為這是一種工具?，F(xiàn)如今，將循證醫(yī)學(xué)模式引入到醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中，學(xué)生們逐漸改變了對(duì)檢索課程的認(rèn)識(shí)。在文獻(xiàn)檢索的課程中應(yīng)用循證醫(yī)學(xué)的研究方式，主要是通過問題的提出--討論--收集、檢索--解決問題等多個(gè)步驟和環(huán)節(jié)，在這一過程中，學(xué)生們的自主學(xué)習(xí)能力得到有效的改善，調(diào)動(dòng)了學(xué)習(xí)的積極性。

1.2為醫(yī)學(xué)生將來臨床實(shí)踐奠定基礎(chǔ)

由于循證醫(yī)學(xué)的起步較晚，將其應(yīng)用到實(shí)際的醫(yī)學(xué)檢索工作還處于不斷探索的階段，因此，有些醫(yī)護(hù)人員對(duì)這一問題的認(rèn)識(shí)程度還停留在表面。事實(shí)上，醫(yī)學(xué)的發(fā)展和社會(huì)的發(fā)展之間存在著較為密切的關(guān)系，其專業(yè)性和實(shí)踐性都相對(duì)較強(qiáng)，要經(jīng)過不斷的研究和發(fā)展，才能獲得作為科學(xué)的醫(yī)學(xué)理論知識(shí)。但是從課堂教學(xué)的方式以及學(xué)生的接受能力上看，其和實(shí)際的醫(yī)學(xué)發(fā)展之間存在著嚴(yán)重的脫節(jié)現(xiàn)象，滯后性較為突出。這種現(xiàn)象造成的主要問題就是在學(xué)生們?cè)诋厴I(yè)之后，所掌握的醫(yī)學(xué)理論和進(jìn)行的實(shí)踐操作都存在著過時(shí)的現(xiàn)象。因此，將循證醫(yī)學(xué)融入到實(shí)際的醫(yī)學(xué)文件檢索課程當(dāng)中，為學(xué)生進(jìn)行臨床實(shí)踐提供打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，進(jìn)而提升了學(xué)生們對(duì)于醫(yī)學(xué)信息的鑒別能力。

1.3提高醫(yī)學(xué)生對(duì)文獻(xiàn)的檢索和分析技能

以往醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索教學(xué)更多的側(cè)重點(diǎn)是醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的查找，而查找到相應(yīng)文獻(xiàn)后，其分析利用其文獻(xiàn)一般講授的比較簡(jiǎn)單，缺乏真正的操作練習(xí)。在文獻(xiàn)檢索教學(xué)過程中，體現(xiàn)循證醫(yī)學(xué)遵循最佳科學(xué)證據(jù)，讓學(xué)生通過臨床問題，制定嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臋z索策略，選擇數(shù)據(jù)庫時(shí)，除書目型數(shù)據(jù)庫外，還要檢索臨床實(shí)踐指南數(shù)據(jù)庫和臨床證據(jù)數(shù)據(jù)庫等，檢索到讀者所需的最佳證據(jù)或形成最佳證據(jù)的文獻(xiàn)，再對(duì)獲得的文獻(xiàn)進(jìn)行嚴(yán)格的評(píng)價(jià)與分析等。這對(duì)于加強(qiáng)學(xué)生采用信息技術(shù)與邏輯方法查詢、選擇、評(píng)估、運(yùn)用最新原始信息的技能，建立科學(xué)的檢索思維，提高學(xué)生快速有效地查尋和鑒別相關(guān)文獻(xiàn)資料的能力具有積極的意義。

2循證醫(yī)學(xué)融入醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索課的教學(xué)改革

2.1加強(qiáng)教學(xué)實(shí)踐環(huán)節(jié)

實(shí)踐教學(xué)是培養(yǎng)學(xué)生信息素養(yǎng)能力的重要環(huán)節(jié)。循證醫(yī)學(xué)的實(shí)施具體包括以下5個(gè)步驟：a.確定和形成需要回答的臨床問題；b.尋找可以回答上述問題的最佳證據(jù)，收集有關(guān)問題的文獻(xiàn)；c.評(píng)價(jià)證據(jù)的正確性和有用性以及作用的大小和臨床上的實(shí)用性；d.使用最佳的證據(jù)，指導(dǎo)臨床決策，并獲得反饋信息；e.對(duì)所做的工作進(jìn)行評(píng)估。利用實(shí)踐環(huán)節(jié)建立和加強(qiáng)EBM思維，有利于進(jìn)一步提高學(xué)生的科研能力和奠定臨床實(shí)踐能力。

2.2有針對(duì)性的介紹可供醫(yī)學(xué)研究證據(jù)查詢的來源

在文獻(xiàn)檢索課程教學(xué)過程中除了傳統(tǒng)的檢索方法、對(duì)象、手段等基礎(chǔ)概念的講解之外，還應(yīng)有針對(duì)性的多介紹一些可供醫(yī)學(xué)研究證據(jù)查詢的來源，包括數(shù)據(jù)庫、期刊、指南等。特別是Cochrane協(xié)作網(wǎng)中“Cochrane圖書館”的使用，以及通過各國(guó)Cochrane中心網(wǎng)站檢索臨床證據(jù)的方法。在介紹文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)法時(shí)應(yīng)著重于循證醫(yī)學(xué)常用的薈萃分析(Meta-analysis)方法的內(nèi)容，此節(jié)內(nèi)容應(yīng)該與本校統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室老師進(jìn)行聯(lián)合承擔(dān)教學(xué)任務(wù)。

2.3改革考核方式

改革考核方式是今后醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索課程的重點(diǎn)，現(xiàn)如今多數(shù)的醫(yī)學(xué)院校在進(jìn)行考核課程設(shè)置時(shí)，忽略了循證醫(yī)學(xué)，只是將其作為醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)信息檢索工作的一個(gè)重要組成部分。因此，學(xué)生在課堂上的實(shí)際接受能力和運(yùn)用程度就成了空談?？梢妼⑵渥鳛榭己苏n程的一部分的必然性和可操作性。但從現(xiàn)如今醫(yī)學(xué)院校的發(fā)展現(xiàn)狀上看，為了進(jìn)一步促進(jìn)資金的有效應(yīng)用，可以將這一內(nèi)容和學(xué)生平時(shí)的作業(yè)相結(jié)合，提升學(xué)生的創(chuàng)新能力和操作能力。

2.4增強(qiáng)教師的綜合素質(zhì)

教學(xué)效果及質(zhì)量的好壞，關(guān)鍵在教師。目前，許多的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索課教師是圖書情報(bào)、英語、計(jì)算機(jī)專業(yè)教育背景，而醫(yī)學(xué)專業(yè)教育背景的寥寥可數(shù)。如果要講授循證醫(yī)學(xué)知識(shí)，不僅需要有豐富的臨床和基礎(chǔ)知識(shí)，而且要較高的英語水平和情報(bào)學(xué)知識(shí)?？傮w而言，授課教師不斷加強(qiáng)自身知識(shí)儲(chǔ)備，有利于提高綜合素質(zhì)。

3結(jié)論

第2篇：詢證醫(yī)學(xué)論文范文

(一)對(duì)象

我院臨床醫(yī)學(xué)本科專業(yè)2011級(jí)學(xué)生(男349例，女279例)，年齡19-23歲，其中A班241人、B班238人、C班249人，均系大學(xué)三年級(jí)上學(xué)期，已經(jīng)完成醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)理論課程學(xué)習(xí)的學(xué)生。

(二)方法

1．分組。A班實(shí)施傳統(tǒng)方法教學(xué)，B班實(shí)施EBM+CBL，C班學(xué)生前部分章節(jié)進(jìn)行傳統(tǒng)方法教學(xué)，剩余章節(jié)(各論)采取EBM+CBL。

2．案例準(zhǔn)備。針對(duì)除去緒論和疾病概論余下各章的教學(xué)目標(biāo)和教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行研讀，甄選設(shè)計(jì)合適的案例，深刻剖析，提煉要點(diǎn)和難點(diǎn)并構(gòu)思和提出問題。

3．教學(xué)實(shí)施。

(1)案例導(dǎo)入。提前將案例發(fā)給學(xué)生，讓學(xué)生自己提出不懂的問題，并通過查找資料預(yù)先嘗試解決。上課時(shí)首先將案例生動(dòng)展現(xiàn)，并結(jié)合學(xué)生已查資料，對(duì)案例中超出學(xué)生學(xué)習(xí)范圍的檢測(cè)指標(biāo)和術(shù)語加以簡(jiǎn)要說明，然后提出問題，鼓勵(lì)學(xué)生進(jìn)行初步分析。

(2)圍繞問題講解。讓學(xué)生以準(zhǔn)臨床醫(yī)生的角色分析案例，身臨其境，講授完某個(gè)知識(shí)點(diǎn)，組織學(xué)生分析討論，教師以循證為原則指導(dǎo)學(xué)生整理資料，自行查閱文獻(xiàn)搜集證據(jù)，分析評(píng)價(jià)，自我完成推論的論證過程。

(3)總結(jié)分析。知識(shí)點(diǎn)講解結(jié)束，教師總結(jié)解決案例的思路和方法，分析指出學(xué)生在討論中出現(xiàn)的問題，再次強(qiáng)化需要掌握的知識(shí)點(diǎn)。

4．效果評(píng)價(jià)。通過問卷調(diào)查、筆試成績(jī)和病例討論成績(jī)，比較傳統(tǒng)教學(xué)方法與EBM+CBL對(duì)效果的影響。

5．統(tǒng)計(jì)分析。SPSS13．0軟件分析結(jié)果，數(shù)據(jù)以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差表示，采用方差分析和q檢驗(yàn)。

二、結(jié)果

(一)問卷調(diào)查。為了比較傳統(tǒng)教學(xué)方法與EBM+CBL對(duì)教學(xué)效果的影響，我們對(duì)B班和C班進(jìn)行問卷調(diào)查，結(jié)果顯示，絕大部分學(xué)生對(duì)EBM+CBL持認(rèn)同觀點(diǎn)，認(rèn)為EBM+CBL優(yōu)于傳統(tǒng)的灌輸式教學(xué)(見表1)。

(二)筆試成績(jī)。我們針對(duì)全書內(nèi)容運(yùn)用同樣試卷對(duì)A、B和C班進(jìn)行筆試，來考察學(xué)生對(duì)理論知識(shí)掌握的具體情況，卷面總分值100。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，B班和C班的成績(jī)高于A班，差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＜0．05)(見表2)。

(三)病例討論成績(jī)。我們選取一個(gè)臨床綜合病例進(jìn)行書面測(cè)試，課堂完成對(duì)病例的分析、診斷和治療，總分值20，以此考察EBM+CBL對(duì)學(xué)生自我分析、解決臨床實(shí)際問題能力的影響。結(jié)果顯示B班和C班的病例討論成績(jī)明顯高于A班，差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＜0．05)

三、討論

第3篇：詢證醫(yī)學(xué)論文范文

1.1調(diào)查對(duì)象

哈爾濱醫(yī)科大學(xué)2009級(jí)醫(yī)學(xué)影像專業(yè)的120名學(xué)生，全體學(xué)生都參加了涵蓋循證醫(yī)學(xué)知識(shí)的超聲實(shí)踐課程。

1.2調(diào)查方法

調(diào)查方法為問卷調(diào)查，全部實(shí)習(xí)課程結(jié)束后，向?qū)W生發(fā)放調(diào)查問卷，學(xué)生獨(dú)立填寫并當(dāng)場(chǎng)收回，共計(jì)發(fā)放問卷120份，全部收回，有效率達(dá)100%。問卷內(nèi)容包括:學(xué)生對(duì)循證醫(yī)學(xué)的熟知情況，循證醫(yī)學(xué)在超聲實(shí)踐教學(xué)中存在的問題，循證醫(yī)學(xué)聯(lián)合超聲實(shí)踐教學(xué)效果評(píng)價(jià)等。

1.3數(shù)據(jù)分析

調(diào)查問卷經(jīng)編碼后錄入計(jì)算機(jī)，數(shù)據(jù)分析采用SPSS17.0，主要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析。

2討論

第4篇：詢證醫(yī)學(xué)論文范文

只有在同一時(shí)間同一地區(qū)大量采集樣本，才有可能滿足RCT隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)的樣本要求。RCT樣本問題可望在大數(shù)據(jù)時(shí)代得到解決，隨著泛在隨時(shí)采集樣本的大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，以及不間斷采集醫(yī)療數(shù)據(jù)的可佩戴設(shè)備出現(xiàn)，樣本數(shù)據(jù)的稀缺等問題將隨巨量數(shù)據(jù)消失。而隨著新型大數(shù)據(jù)分析挖掘工具的出現(xiàn)，特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，證據(jù)及其結(jié)論的準(zhǔn)確可信性必將大大提高。目前，深度學(xué)習(xí)識(shí)別5749個(gè)人臉的精度已達(dá)99.15%，其準(zhǔn)確程度已經(jīng)超過人眼和大腦。因此，深度學(xué)習(xí)必將為循證醫(yī)學(xué)帶來一場(chǎng)新的革命。本文將分析循證醫(yī)學(xué)在數(shù)據(jù)證據(jù)獲取、分析、制作等方面所面臨的挑戰(zhàn)，介紹醫(yī)療大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)采集、整合、分析和處理方法，介紹面向醫(yī)療大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)自動(dòng)提取疾病特征的原理和方法，以及醫(yī)療大數(shù)據(jù)及基于云計(jì)算的深度學(xué)習(xí)對(duì)循證醫(yī)學(xué)所帶來的各種變革。面向大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)將特征提取與決策分析過程合二為一，大大降低了醫(yī)生在臨床及醫(yī)學(xué)研究中應(yīng)用循證醫(yī)學(xué)的勞動(dòng)強(qiáng)度。結(jié)合醫(yī)療大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和深度學(xué)習(xí)的循證醫(yī)學(xué)，將克服過去數(shù)據(jù)證據(jù)稀少、偏頗、失信、不公、過時(shí)等不足，將具有更加廣闊的推廣應(yīng)用前景和發(fā)展動(dòng)力。

1循證醫(yī)學(xué)與數(shù)據(jù)證據(jù)

循證醫(yī)學(xué)，簡(jiǎn)之就是“遵循證據(jù)的醫(yī)學(xué)”，又被稱為實(shí)證醫(yī)學(xué)。循證醫(yī)學(xué)重視醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)，即傳統(tǒng)意義上的經(jīng)驗(yàn)醫(yī)學(xué)，同時(shí)又強(qiáng)調(diào)診斷、治療等決策應(yīng)在臨床證據(jù)最為符合病癥的基礎(chǔ)上作出[1]。在循證醫(yī)學(xué)的創(chuàng)立、發(fā)展與傳播方面，英國(guó)的科克倫(ArchiebaldL.Cochrane)、美國(guó)的費(fèi)恩斯坦（AlvanR.Feinstein）以及薩克特（DavidL.Sackett）做出了重大貢獻(xiàn)，成為循證醫(yī)學(xué)的奠基人?？瓶藗悘?qiáng)調(diào)大規(guī)模隨機(jī)臨床試驗(yàn)的重要性。他認(rèn)為只有在大規(guī)模臨床試驗(yàn)中使用隨機(jī)分組策略，才能避免因樣本分組而產(chǎn)生的選擇性偏差，保持對(duì)照組和試驗(yàn)組樣本的背景因素平衡，從而才能做出最終正確的比較與評(píng)價(jià)。他建議及時(shí)將切實(shí)醫(yī)學(xué)證據(jù)傳播給使用者，接受專家評(píng)估并對(duì)可信度進(jìn)行適當(dāng)分級(jí)，以使醫(yī)學(xué)證據(jù)能被及時(shí)整理、歸納與更新。費(fèi)恩斯坦奠定了現(xiàn)代流行病學(xué)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)與邏輯基礎(chǔ)。從1970年到1981年，他在美國(guó)《臨床藥理學(xué)與治療學(xué)》雜志（ClinicalPharmacologyandTherapeutics）上，以“臨床生物統(tǒng)計(jì)學(xué)”（ClinicalBiostatistics）為題連續(xù)發(fā)表了57篇論文，將數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)和邏輯學(xué)導(dǎo)入到臨床流行病學(xué)，科學(xué)系統(tǒng)地建立了臨床流行病學(xué)的有關(guān)理論體系。薩科特則為循證醫(yī)學(xué)的傳播與發(fā)展做出了巨大貢獻(xiàn)。他發(fā)起并主編了與循證醫(yī)學(xué)有關(guān)的兩本著名雜志：《美國(guó)內(nèi)科醫(yī)師學(xué)會(huì)雜志俱樂部》和《循證醫(yī)學(xué)》。

1997年，他還主編出版了《循證醫(yī)學(xué)》一書，該書被譯為多種文字并在世界上廣為傳播。正是在《美國(guó)內(nèi)科醫(yī)師學(xué)會(huì)雜志俱樂部》上，加拿大蓋亞特(rdonH.Guyatt)于1991年首次提出了循證醫(yī)學(xué)一詞[3]。從循證醫(yī)學(xué)與數(shù)理統(tǒng)計(jì)和邏輯學(xué)的淵源，便可以看出循證醫(yī)學(xué)注重證據(jù)的內(nèi)涵。它是一門非常強(qiáng)調(diào)證據(jù)制作的學(xué)科，同時(shí)又非常重視醫(yī)學(xué)證據(jù)的傳播和評(píng)估，這正是它區(qū)別于以往醫(yī)學(xué)的特點(diǎn)。通過評(píng)估產(chǎn)生可信證據(jù)，通過傳播發(fā)揮證據(jù)價(jià)值。醫(yī)生在診斷與治療過程中，不僅基于經(jīng)驗(yàn)直觀判斷，而且結(jié)合證據(jù)科學(xué)決策，更加客觀地進(jìn)行診斷與治療。短短十多年的時(shí)間，在世界各國(guó)醫(yī)學(xué)研究與臨床實(shí)踐中，循證醫(yī)學(xué)得到了廣泛深入的應(yīng)用?？瓶藗愖畛鮿?chuàng)建的世界循證醫(yī)學(xué)協(xié)作網(wǎng)已經(jīng)包括約50個(gè)專業(yè)協(xié)作小組，所收集的醫(yī)療證據(jù)幾乎覆蓋所有臨床醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。1996年，我國(guó)華西醫(yī)科大學(xué)建立了中國(guó)循證醫(yī)學(xué)中心，并于1999年正式加入世界循證醫(yī)學(xué)協(xié)作網(wǎng)；2001年，中國(guó)循證醫(yī)學(xué)中心創(chuàng)辦了《循證醫(yī)學(xué)》雜志，發(fā)表在各類雜志的循證研究論文達(dá)45842篇。但是，循證醫(yī)學(xué)也有其面臨的問題，如對(duì)證據(jù)進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)等問題。臨床證據(jù)目前還沒有完整、科學(xué)的定義，證據(jù)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)及推薦級(jí)別尚未完全統(tǒng)一，不同國(guó)家不同疾病的證據(jù)質(zhì)量分級(jí)不盡相同。而且，隨著人類對(duì)疾病認(rèn)識(shí)的加深以及診療手段的革新，評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)還會(huì)隨這些因素的變化而變化。

循證醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)是數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)，要求RCT的實(shí)驗(yàn)樣本及環(huán)境一致，以便排除個(gè)體差異及環(huán)境干擾，但這在現(xiàn)有條件下近乎不可能實(shí)現(xiàn)。號(hào)稱大規(guī)模隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)的樣本偏少，對(duì)照組和試驗(yàn)組難有條件一致的個(gè)體，環(huán)境隨時(shí)間空間變化造成實(shí)驗(yàn)對(duì)照控制困難。目前，大規(guī)模的醫(yī)學(xué)樣本采集困難，幾百個(gè)樣本已經(jīng)算是比較大的樣本了；而根據(jù)統(tǒng)計(jì)理論如要達(dá)到90%的敏感度，至少需要約1300個(gè)的數(shù)據(jù)樣本。為了克服RCT樣本不足的問題，Meta分析方法得到了廣泛應(yīng)用：通過綜合已有研究多個(gè)樣本集的結(jié)果，可以推得大規(guī)模樣本集的綜合結(jié)果。Meta分析取得了很多有價(jià)值的研究成果，但是，Meta分析的基礎(chǔ)也是數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)，其運(yùn)用的前提是樣本及實(shí)驗(yàn)環(huán)境一致，正是在這一點(diǎn)上它備受質(zhì)疑。首先，不同樣本集的權(quán)重控制難于完全公正，因?yàn)槠鋵?shí)驗(yàn)環(huán)境難于恰當(dāng)評(píng)價(jià)和把控，實(shí)驗(yàn)結(jié)果難免有過度包裝和偏頗之嫌。Meta分析存在的另一個(gè)問題是：它所依賴的數(shù)據(jù)往往不是最新的即時(shí)案例，制作的證據(jù)可能因環(huán)境與氣候的變化而失去應(yīng)用價(jià)值?？傊?，循證醫(yī)學(xué)所面臨的問題包括：證據(jù)的稀缺性、偏倚性、可靠性、及時(shí)性、公正性，以及環(huán)境的一致性等方面的問題。由于證據(jù)的一致性和及時(shí)性存在問題，基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行Meta分析備受質(zhì)疑。2014年，《英國(guó)醫(yī)學(xué)雜志》在名為《循證醫(yī)學(xué)瀕臨破產(chǎn)》的文章中指出[5]：循證醫(yī)學(xué)的證據(jù)屬于間接證據(jù)，基礎(chǔ)建立在已經(jīng)發(fā)表的研究文獻(xiàn)上，利益沖突容易影響證據(jù)的公正性，證據(jù)環(huán)境與臨床決策環(huán)境存在距離；循證醫(yī)學(xué)助長(zhǎng)了過度診斷、過度治療，并可能存在淪落為利益集團(tuán)代言人的危險(xiǎn)。

2大數(shù)據(jù)對(duì)循證醫(yī)學(xué)的影響

大數(shù)據(jù)（Bigdata）又稱巨量或海量數(shù)據(jù)，是指數(shù)據(jù)規(guī)模巨大以至在合理時(shí)間內(nèi)，無法通過當(dāng)前主流軟件工具，獲取、處理、分析以便決策的結(jié)構(gòu)復(fù)雜的數(shù)據(jù)[6]。大數(shù)據(jù)如下具有4V特點(diǎn)：Volume（巨量）、Velocity（瞬速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）。巨量是指已經(jīng)不能再用GB（即1024MB）和TB（即1024GB）為單位，來衡量大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)容量或規(guī)模，而要以PB（即1024TB）、EB（即1024PB）乃至ZB（即1024EB）為單位來計(jì)量數(shù)據(jù)容量。在巨量的醫(yī)療大數(shù)據(jù)中，各種條件的樣本都會(huì)存在，因此，證據(jù)的稀缺已經(jīng)不是問題。瞬速是指兼具方向的快速變化，即數(shù)據(jù)隨時(shí)間和空間快速變化。大數(shù)據(jù)中的樣本通常是全空間的、多維度的、全時(shí)間的及瞬時(shí)變化的。由于大數(shù)據(jù)地域環(huán)境廣，數(shù)據(jù)樣本量巨大、正反樣本齊全，證據(jù)的“制作”已不再必要，而是隨時(shí)隨地客觀地存在。瞬速性通過可佩戴健康監(jiān)測(cè)設(shè)備體現(xiàn)，這為及時(shí)獲取病患信息提供了極大便利。多樣是指數(shù)據(jù)的種類繁多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、因果并存、甚至同一數(shù)據(jù)表現(xiàn)出不同形式。數(shù)據(jù)的多樣性對(duì)數(shù)據(jù)的理解和分析是一個(gè)巨大挑戰(zhàn)，但同時(shí)也為樣本分析結(jié)果的驗(yàn)證帶來便利。因此，在醫(yī)療大數(shù)據(jù)環(huán)境下，不僅隨時(shí)可以采集樣本進(jìn)行分析處理，還能對(duì)分析得到的結(jié)果馬上進(jìn)行驗(yàn)證，從而能夠保證醫(yī)學(xué)證據(jù)的可靠與可信。

價(jià)值是指相比小規(guī)模、歷史數(shù)據(jù)而言，大數(shù)據(jù)具有更高的研究和使用價(jià)值。由于任意時(shí)刻任意地點(diǎn)都有大量樣本，樣本的稀缺性和及時(shí)性已經(jīng)不是問題，這為醫(yī)學(xué)研究掃清了采樣障礙；同時(shí)由于樣本豐富冗余多樣，也為研究結(jié)果的驗(yàn)證提供了便利；大數(shù)據(jù)除具有巨量歷史數(shù)據(jù)外，還有不同地域環(huán)境的巨量即時(shí)數(shù)據(jù)，這使循證決策更具應(yīng)用價(jià)值和時(shí)效性。大數(shù)據(jù)將首先改變醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的采集方式。大數(shù)據(jù)的形成往往依靠自動(dòng)采集技術(shù)，隨著可佩戴監(jiān)測(cè)設(shè)備如iWatch等的出現(xiàn)，醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的采集及積累速度將出現(xiàn)爆炸性的增長(zhǎng)。以往的數(shù)據(jù)同大數(shù)據(jù)相比，如同滄海之一粟。且以往的數(shù)據(jù)往往靠手工采集完成，普遍存在稀缺、偏倚、可靠、及時(shí)、公正等問題，這樣采集的證據(jù)必然會(huì)影響醫(yī)學(xué)研究的結(jié)論?；谑止ぷC據(jù)進(jìn)行決策，其結(jié)論未必準(zhǔn)確及時(shí)公正可靠。醫(yī)療大數(shù)據(jù)不間斷地在不同地點(diǎn)同時(shí)采集，不僅包含歷史數(shù)據(jù)以及即時(shí)數(shù)據(jù)，甚至還可能包含未來需求信息，例如，ogle就是通過人們對(duì)感冒藥品的搜索來預(yù)測(cè)流感的。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)將改變醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的管理方式。在網(wǎng)絡(luò)數(shù)字化高度發(fā)達(dá)的今天，盡管已經(jīng)出現(xiàn)了電子病歷，但紙張病歷在數(shù)據(jù)管理中仍然重要。然而，紙張病歷有其固有缺陷，如容易破損或丟失、整理歸檔的周期過長(zhǎng)、借閱的時(shí)間成本極高、研究采樣的工作量巨大等等。伴隨大數(shù)據(jù)出現(xiàn)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)能將不同醫(yī)院的電子病歷整合在一起，并同可佩戴健康監(jiān)測(cè)設(shè)備的數(shù)據(jù)及時(shí)集成，大大減少了電子病歷的整理、借閱和數(shù)據(jù)采集時(shí)間，這不僅對(duì)病人的疾病診斷和預(yù)警監(jiān)控更加有利，同時(shí)也對(duì)醫(yī)生的臨床及醫(yī)學(xué)研究更有幫助。通過語音和可視眼鏡等現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)瀏覽設(shè)備，醫(yī)生在查房間隙就能獲知下一病人既往病情，從而能大大減少醫(yī)生的勞動(dòng)強(qiáng)度，使醫(yī)生有更多時(shí)間治療病人，有更多的時(shí)間進(jìn)行醫(yī)學(xué)研究。

大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)將改變醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的分析方式。以往在收集樣本數(shù)據(jù)以后，通常使用SAS或SPSS等軟件，對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)相關(guān)病因或建立決策模型。這些軟件受計(jì)算能力及內(nèi)存容量的限制，只能處理樣本量不大的數(shù)據(jù)，并且處理的數(shù)據(jù)維數(shù)有限，例如，SPSS不能超過40維，而醫(yī)療大數(shù)據(jù)的維數(shù)成千上萬。通過手工或統(tǒng)計(jì)軟件的計(jì)算方法，將無法滿足醫(yī)療大數(shù)據(jù)的分析需要。

當(dāng)維數(shù)超過30個(gè)致病因素時(shí)，可能要考慮230種因素組合，普通統(tǒng)計(jì)軟件已無法計(jì)算和處理，必須依靠?jī)?nèi)存及速度“無限”的云計(jì)算。必須研究與開發(fā)基于大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的分析與挖掘技術(shù)如深度學(xué)習(xí)技術(shù)，使其能夠自動(dòng)完成高維病因數(shù)據(jù)的分析與主要病因的提取?？傊t(yī)療大數(shù)據(jù)的采集、整合、分析、處理、研究完全靠人工完成已極其困難，沒有利用云計(jì)算的統(tǒng)計(jì)分析軟件也難于完成醫(yī)療大數(shù)據(jù)的分析和處理。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，必須借助深度學(xué)習(xí)等技術(shù)完成醫(yī)療大數(shù)據(jù)的分析和挖掘。雖然醫(yī)療大數(shù)據(jù)能夠彌補(bǔ)數(shù)據(jù)樣本的不足和不公，但只有借助更為先進(jìn)的分析工具和軟件，才能為循證醫(yī)學(xué)帶來進(jìn)一步的變革和發(fā)展。

3大數(shù)據(jù)對(duì)循證醫(yī)學(xué)的變革

證據(jù)制作是循證醫(yī)學(xué)的核心，證據(jù)能為醫(yī)生的診治提供參照，因此，循證醫(yī)學(xué)得到了快速發(fā)展。但是，矛盾、偏頗、過時(shí)的證據(jù)也使循證醫(yī)學(xué)備受質(zhì)疑。首先是證據(jù)及其結(jié)論存在大量的矛盾，使人們對(duì)循證醫(yī)治的結(jié)果產(chǎn)生懷疑；其次是證據(jù)偏頗使其成為利益代言人的工具；其三是證據(jù)時(shí)過境遷使醫(yī)治達(dá)不到預(yù)期效果。而醫(yī)療大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)恰好能夠彌補(bǔ)以往證據(jù)采集與制作的不足。首先，醫(yī)療大數(shù)據(jù)使證據(jù)的稀缺問題得到解決；其次，隨大數(shù)據(jù)廣泛匯集的醫(yī)生及病人評(píng)價(jià)，可有效避免證據(jù)成為利益代言人的工具；其三，可穿戴等自動(dòng)采集設(shè)備可保證證據(jù)的時(shí)效性。這將有助于循證醫(yī)學(xué)同中醫(yī)的結(jié)合。中醫(yī)的治療過程通常比西醫(yī)長(zhǎng)，其證據(jù)采集及療效評(píng)估存在很大問題，而隨著可穿戴健康監(jiān)測(cè)設(shè)備等技術(shù)的發(fā)展，長(zhǎng)期持續(xù)采集治療證據(jù)及療效將不再困難，從而有助于循證醫(yī)學(xué)在中醫(yī)等領(lǐng)域發(fā)展壯大。此外，隨大數(shù)據(jù)興起的先進(jìn)數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)，將對(duì)循證醫(yī)學(xué)起到巨大的推進(jìn)作用。臨床決策分析評(píng)價(jià)是確定循證治療方案的關(guān)鍵步驟，現(xiàn)有的決策分析評(píng)價(jià)模型包括決策樹、Markov過程等一系列模型，這些模型在面臨高維大數(shù)據(jù)時(shí)力不從心，難于繼續(xù)提供較高的決策精度，使醫(yī)生對(duì)醫(yī)治方案是否有效失去信心。隨著大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)，病因的分析和提取已完全自動(dòng)化，且大大降低了建立決策分析模型的工作量，提高了治療方案的決策精度。對(duì)于任何疾病診治方案，考慮的疾病致病因素越多，即證據(jù)或特征維數(shù)越多，得到的參考信息就越多，診治的準(zhǔn)確性就會(huì)相應(yīng)提高。但是，醫(yī)生在遇到大量高維的證據(jù)數(shù)據(jù)時(shí)，往往面臨從中選擇少數(shù)有效證據(jù)的難題。例如，假定要考慮30個(gè)致病因素或檢驗(yàn)指標(biāo)，建立決策模型就要考慮230種因素組合，從中篩選一個(gè)最優(yōu)因素組合作為模型輸入的工作量是巨大的。因此，要得到由若干最優(yōu)證據(jù)構(gòu)建的最佳決策分析模型，醫(yī)生們所投入的研究精力可想而知。

篩選最優(yōu)因素組合是醫(yī)生們最費(fèi)精力的工作，目前這項(xiàng)工作可以被深度學(xué)習(xí)自動(dòng)完成了。深度學(xué)習(xí)最早由Hinton等人在2006年提出，它是一種無監(jiān)督的特征學(xué)習(xí)和提取技術(shù)，它通過低層特征的組合構(gòu)建更加抽象的高層特征。2012年，Lecun等人利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)真正實(shí)現(xiàn)了高效的多層深度學(xué)習(xí)。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)只有單向認(rèn)知過程，通常只包含一個(gè)隱含層，因?qū)訑?shù)較少而被稱為淺層學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)則包含認(rèn)知和生成兩個(gè)過程，并且每個(gè)過程都包含多個(gè)隱含層，其模型的總體框架如圖1的虛框部分所示。如圖1所示，深度學(xué)習(xí)的“輸入層”可以理解為各種致病因素以及各種檢查化驗(yàn)結(jié)果，例如遺傳環(huán)境因素以及肝功全套指標(biāo)等；自底向上的箭頭表示認(rèn)知過程，自頂向下的箭頭表示生成過程，即深度學(xué)習(xí)由兩個(gè)互逆的過程構(gòu)成；認(rèn)知權(quán)重向量WnT和生成權(quán)重向量Wn表示深度模型的知識(shí)。原始“輸入層”經(jīng)“隱含層H0”認(rèn)知得到輸出，輸出又經(jīng)“隱含層h0”生成得到新“輸入層”，如果原始“輸入層”和生成的“輸入層”完全一致，則說明認(rèn)知產(chǎn)生的輸出是完全正確的。根據(jù)信息論的有關(guān)理論，學(xué)是會(huì)產(chǎn)生損失，新舊輸入不可能完全一致。因此，只要兩者近乎一致就可以了。認(rèn)知和生成權(quán)重同隱含層的每個(gè)輸出相關(guān)聯(lián)，wake-sleep深度學(xué)習(xí)算法用于雙向調(diào)節(jié)權(quán)重：(1)利用下層輸入和認(rèn)知權(quán)重向量WiT產(chǎn)生輸出表示，然后使用梯度下降法調(diào)節(jié)生成權(quán)重向量Wi；（2）利用輸出表示和生成權(quán)重向量Wi產(chǎn)生輸入表示，然后使用梯度下降法調(diào)節(jié)認(rèn)知權(quán)重向量WiT。通過逐層學(xué)習(xí)最終得到頂層的認(rèn)知和生成權(quán)重向量WnT、Wn。在深度學(xué)習(xí)完成后，如果要建立決策分析模型，只需將頂層輸出即自動(dòng)提取的特征，作為分類模型如支持向量機(jī)的輸入，并用類別標(biāo)記如肝硬化分級(jí)訓(xùn)練支持向量機(jī)，就可以得到用于決策分析的精確分類模型，分類模型如圖1的虛框外部所示。2014年，香港中文大學(xué)湯曉鷗教授領(lǐng)導(dǎo)計(jì)算機(jī)視覺研究組(mmlab.ie.cuhk.edu.hk)，開發(fā)了一個(gè)名為DeepID的深度學(xué)習(xí)模型，在LFW數(shù)據(jù)庫上識(shí)別5749個(gè)人臉的準(zhǔn)確率已達(dá)99.15%，其精細(xì)和準(zhǔn)確程度已經(jīng)超過了人眼和大腦。醫(yī)療大數(shù)據(jù)及深度學(xué)習(xí)必將為循證醫(yī)學(xué)帶來一場(chǎng)新的革命。不僅數(shù)據(jù)缺失、偏頗以及過時(shí)等問題會(huì)被迎刃而解，而且證據(jù)收集、制作以及診治方案的決策都將會(huì)自動(dòng)化，這將擴(kuò)大循證醫(yī)學(xué)在所有領(lǐng)域包括中醫(yī)等領(lǐng)域的應(yīng)用范圍，大大降低醫(yī)生在證據(jù)制作、治療方案決策與療效評(píng)估等方面所付出的精力，推動(dòng)循證醫(yī)學(xué)向更深更廣更加現(xiàn)代化的方向發(fā)展。

4總結(jié)

醫(yī)療大數(shù)據(jù)帶來的變革將是全方位的，它不僅為醫(yī)學(xué)研究和證據(jù)制作帶來便利，同時(shí)也將促進(jìn)中醫(yī)等替代和補(bǔ)充醫(yī)學(xué)的發(fā)展。作為大數(shù)據(jù)采集的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)——便攜式/可佩戴健康數(shù)據(jù)自動(dòng)采集技術(shù)，將大大提高醫(yī)療數(shù)據(jù)采集以及證據(jù)制作的效率，解決中醫(yī)等療效數(shù)據(jù)需要長(zhǎng)期采集觀測(cè)的難題，彌補(bǔ)循證醫(yī)學(xué)存在的證據(jù)偏頗、不公、過時(shí)等缺陷，促進(jìn)循證醫(yī)學(xué)更加客觀、公正、可靠地在臨床治療中應(yīng)用。在循證醫(yī)學(xué)的證據(jù)評(píng)估以及利用方面，伴隨大數(shù)據(jù)出現(xiàn)的云計(jì)算能夠提高證據(jù)分析與處理的效率，大大節(jié)省醫(yī)生臨床應(yīng)用和醫(yī)學(xué)研究所需要花費(fèi)的時(shí)間；面向大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)能夠從浩瀚的高維醫(yī)療數(shù)據(jù)中，自動(dòng)完成疾病致病因素及環(huán)境因素等的篩選與提取工作，并能建立精度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人腦的決策分析模型，從而大大提升醫(yī)生建立和應(yīng)用循證治療方案的信心，有助于循證醫(yī)學(xué)被各科醫(yī)生更加廣泛地接受和應(yīng)用。盡管深度模型包含更多的隱含層，其學(xué)習(xí)時(shí)間要遠(yuǎn)遠(yuǎn)長(zhǎng)于淺層學(xué)習(xí)，但兩種模型的決策時(shí)間相差不大，因此，這并不妨害深度模型的有效應(yīng)用。特別值得一提的是，深度學(xué)習(xí)將證據(jù)提取與決策分析兩個(gè)過程合二為一，大大降低了醫(yī)生在臨床及醫(yī)學(xué)研究中應(yīng)用循證醫(yī)學(xué)的勞動(dòng)強(qiáng)度。基于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和深度學(xué)習(xí)的循證醫(yī)學(xué)，由于能夠降低勞動(dòng)強(qiáng)度、提升工作效率、提高決策精度，因而將具有更加廣闊的應(yīng)用前景和發(fā)展方向。

5展望