临床信息学

2025-01-28

临床信息学（通用10篇）

临床信息学篇1

医疗服务是一门基于信息的科学,临床医疗中往往涉及信息的收集、存储显示以及对信息的处理。医学信息学研究健康和生物领域的信息管理与应用。本文聚焦于临床医疗信息共享中的问题、解决方案以及存在的障碍,提出并讨论了目前临床信息系统应用的核心主题以及跨临床学科统一的科学实现方法。最近以来,人们对信息系统在医疗卫生中作用的发挥越来越重视。临床信息化建设的重点集中于以下方面:临床医疗差错提示、病人医疗安全、电子病历质量、病人隐私保护等。最新的关于这些题目的报道指出了所有的问题,以及收集了卫生健康信息系统对安全、以病人为核心以及循证医疗方面的解决方案,一系列方案都提出了卫生健康信息化的相关问题,许多方案涉及计算机的使用以及计算机相关技术。

1 医学信息学的发展

医学信息学涉及多学科领域、教育背景不同的各类人员。尽管一些医学院校都开设了“医学信息学”课程,但其教学重点与范围各不相同,院校里的“医学信息学”一般讲授临床信息系统的开发设计,对于如何利用临床信息系统改进医疗服务质量,讲授甚少。另一些“医学信息学”课程主要教授医学文献信息的检索,辅助医生检索相关信息,典型的如美国国家医学图书馆医学信息研究项目(www.nlm.nih.gov)及其应用。

随着医院信息化建设的发展特别是临床信息系统应用的深入,关于医学信息学的内容也引起了争议。传统的医院信息系统开发与文献检索方面研究已满足不了医生在临床医疗中对信息系统的需求,医学信息学有了更加广泛的内容。医学信息学成为生命科学领域信息技术、概念与核心理论组成的跨学科体系,其应用包括以下几个方面:(1)生物信息学从分子细胞角度研究基因序列与图谱等;(2)医学影像信息学从组织器官角度,研究放射影像系统;(3)临床信息学服务临床医生和病人,研究包括护理信息系统、电子病历系统以及其他临床医疗信息支持系统;(4)公共卫生信息学从人口和疾病角度,研究疾病抢救与预防信息支持系统。医学信息学的主要研究内容是这些系统所涉及的标准、术语、稳定性以及跨系统的信息整合方法的研究。

2 临床信息学应用

临床信息系统应用有许多分类方法,其中主要的一种方法是依据所使用的信息类型。从这一角度看,临床信息系统分为两大类:以病人信息为核心信息系统和基于知识的临床决策系统。以病人信息为核心的临床信息系统在病人的诊疗过程中产生和使用信息,而基于知识的临床信息系统面向医疗决策分析,它由医疗临床基础数据信息及相关决策分析模型组成。

2.1 电子病历系统

以病人信息为核心的临床应用信息系统最典型的是电子病历系统(Electronic Medical Record,EMR)。传统的基于纸张的病人医疗记录存在许多局限,主要有:访问地点的局限性,纸质病历局限于一处使用;对非授权用户不能进行限制以及完整性难以保证。电子病历克服了这些问题,但电子病历的使用给医疗机构和病人都带来了巨大的挑战。

对于医生个体而言,电子病历的使用要求与已有的临床医疗工作流程有机集成。已有的研究表明,电子医嘱(Computerized Physician Order Entry,CPOE)没有增加医生的处理时间,但防止了医疗差错的发生。临床医疗中涉及到各种医疗设备,其数字接口以及病人信息采集是一个突出问题。手持式计算机(也叫个人数字助理Personal digital assistants,PDA)由于其携带方便越来越受欢迎,他们在病人医嘱录入、床边医嘱下达方面具有一定的优势,对于一些简单的临床信息共享与提醒也比较常用。但目前尚不能替代固定桌面终端计算机。

对于医院科室组织而言,管理复杂的临床信息应用与支持其运行的计算机网络是一个挑战,尽管个人电脑越来越便宜,维护规模巨大的计算机网络以及不同临床应用程序操作人员的培训不是一件简单的事情。电子病历应用程序的开发远远超出技术本身,它涉及对临床医疗流程的理解,使医生在医疗流程中能够即时得到所需要的信息。电子病历EMRs的开发不仅涉及医院内部的医疗流程,而且涉及病人的医疗成本,如何节省病人医疗费用,而又能确保医疗质量,也是电子病历EMRs开发的重要目标。

2.2 临床信息检索

临床信息检索涉及基于医学知识的临床文献检索服务。随着Internet应用普及临床知识检索需求增长巨大,国外通过Web进行个人健康信息查询越来越普遍,医生也越来越多地依赖Internet,医生和病人利用广域网获取大量的联机资源。通过Medline,可以获取1966年以来大约4000种期刊约1100万篇文献,Medline由美国国家图书馆出版,由美国国家图书馆网站(http://pubmed.gov)通过PubMed系统免费提供。网站的编目数据库只提供文献题名以及摘要信息,使用者可通过这些信息索取全文。电子化书目期刊文献比纸质印刷文献成本更低,对临床医生而言,其挑战是如何使用这些系统获取自己需要的文献。

除期刊文献检索,通过Web也可以进行基于知识信息检索,包括许多传统的医学教科书、临床实践指南以及大量的面向病人和消费者的网站。其中许多网站被美国国家图书馆MedlinePlus数据库所收录,这些网站并不向公众提供打印的纸质文献,其主要目的是提升他们产品的销量和影响力。相对于联机信息资源增长以及相关工具有效使用,最重要的或许是循证医学的出现。循证医学最初用于训练医生针对个体病例研究,目前几乎没有医生在病人的临床医疗过程中针对病人情况检索Medline,阅读其提供的相关文献,相反,结合临床医疗工作流的临床知识智能提醒是临床信息系统发展的重要趋势,这也导致了结合临床计算机软件应用的循证医疗相关研究的进展。

2.3 临床决策支持系统

临床决策支持系统具有面向病人基于知识的临床信息系统特点,是临床信息学的重要应用。各种医疗决策系统应用病人临床数据与知识。在1970年至1980年,人们就试图应用人工智能和专家系统知识建立临床诊断模型,然而,由于当时临床电子化程度不够,进行电子化诊断的目标缺乏必要的环境支持,导致了临床决策支持系统实际应用成了当时难以实现的目标。随着EMR系统的应用,各种医疗提醒智能纠错以及临床决策知识库的推广,临床决策支持系统使用的条件越来越成熟。

相关文献研究表明,在EMR系统中,支持临床决策功能效果良好。目前主要的实现方法包括:在临床医嘱中增加提醒功能,指出相应病种的预防措施,自动生成成套医嘱,并对比相应病种的标准成本,以进行费用控制;增加药品配伍、用药不良反应等信息,以防止不良用药事件;在临床医疗决策方面一个重要的应用是临床路径的引入,通过临床路径实现了临床医疗的标准化,同时对临床护理以及病人健康教育计划也有十分有益的作用。事实上,临床路径的电子化对于降低医院的医疗成本也有积极作用。在目前医疗成本竞争激烈的形势下,实施基于临床路径的决策支持应用具有重要意义。

3 临床信息学的核心主题

医学信息学包括了许多核心主题,如:信息标准、临床医学术语、可用性等,不仅仅局限于临床信息学。由于绝大多数临床信息系统需要与其他系统进行交互,数据集成标准特别是不同厂家临床信息数据集成标准是一个必须解决的问题,虽然大多数医生明白肿瘤与癌是同一概念,但计算机并不清楚,因此临床信息系统建设中,临床术语标准化是必须的。在许多厂家的电子病历系统中,都采用了SNOMED标准术语,同时临床文档结构的标准化也能使今后区域医疗临床文档共享更加便利。

医学信息学的另一核心是它的实用性。临床信息系统只有与临床医疗工作流紧密集成才能有效地节省医生的时间,成为医疗工作的有效组成部分。临床医嘱电子化CPOE是说明临床信息系统实用性的典型例子,使用该系统,临床医生以鼠标点选方式输入病人的医嘱,比以前的医嘱本书写节省了医生时间,同时,通过合理用药软件以及剂量计算选择等功能,优化了病人的临床医嘱,使病人医疗更加安全。通过临床路径等应用,也能降低病人的医疗费用,控制医疗成本,这些方面都大大增强了CPOE的实用性。病区临床医嘱的电子化为合理用药软件应用,提升医院用药安全以及增加用药规则等方面奠定了基础,是临床信息系统走向实用化的重要标志。

4 未来发展方向

尽管存在巨大的挑战,医学信息学的影响仍在不断上升。它在改进医疗文书质量、减少医疗差错以及服务病人方面的影响将继续刺激信息技术应用。足够的证据表明:临床信息系统的应用在提升医疗质量、降低病人费用方面有重要作用,没有临床信息系统的支持,循证医疗很难得到推广应用。目前,临床医生在医疗实践中积累了大量的EMR,通过这些EMR文档提升临床医疗决策效率十分必要,结合以往临床医疗文档以及临床医学研究文献内容对病人临床医疗进行提醒、提示的计算机信息软件仍非常少。另一个问题是对于临床差错的纠正能力,如不合理用药等,它对减少临床医生的负担有用,要求将信息系统与临床医生医疗工作流紧密结合,减少临床医生的工作量,使信息系统成为临床医生真正的辅助工具。

临床信息系统应用需要对诊疗系统流程进行再造。医学信息学相关方面的需求分析以及参与临床医疗的各方(病人、医生、医疗保险以及管理部门等)参与到临床信息系统建设中十分重要。

临床医生需要主动接受临床信息电子化对工作的影响,特别是在目前病人电子信息不断增长的时代,同时在临床信息采集过程中应尽力避免错误数据的发生,在临床决策信息支持方面,应接受CPOE的应用,因为这是应用临床决策信息系统的基础。政府管理部门需要确定EMR和CPOE的成本,因为从长期观点看,其应用节省了大量的社会成本,但短期看,医疗机构的成本投入增加了。临床信息系统应用的主要挑战是医学信息科学的基本目标的实现:为临床医疗开发易于使用的系统,实现临床医疗信息的共享,帮助医生以最低的成本提供最优质的医疗服务。

参考文献

[1]Kohn LT,Corrigan JM,Donaldson MS,eds.To Err is Human:Building a Safer Health System[M].Washington DC:National Academy Press;2000.

[2]American College of Cardiology,Health Information Management Systems Society,the Radiological Society of North America.Integrating the Healthcare Enterprise:IHE IT Infrastructure Technical Framework.Vol1(ITI TF-1),Integration Profiles[DB/OL].Rev4.0.(2007-08-22)[2008-6-24].http://www.ihe.net/Technical-Framework/.

[3]Siegel EL,Channin DS.Integrating the healthcare enterprise:a primer.I.Introduction[J].RadioGraphics,2001,21(5):1339-1341.

[4]Hacklander T,Martin J,Kleber K.An open source framework for modification and communication of DICOM objects[J].Radio Graphics,2005,25(6):1709-1725.

[5]Fetzer DT,West OC.The HIPAA privacy rule and protected health information:implications in research involving DICOM image databases[J].Acad Radiol,2008,15(3):390-395.

[6]Ratib,0,Swiernik,M,McCoy,J.M.From PACS to Integrated EMR[J].Computerized Medical Imaging and Graphics,2003,27(2-3):207-215.

[7]Noumeir R.Achieving Real Interoperability with Integrating Healthcare Enterprise Process[R].Beijing:International Hospital Information Technology Forum and Chinese Hospital Information Network Conference,2005.

[8]郑西川,秦环龙,张建国,等.PACS电子病历远程临床信息共享平台研究[J].医疗卫生装备,2007,28(3):39-41.

[9]郑西川,秦环龙,张建国.跨医院患者临床信息数据访问方案的实现[J].医疗卫生装备2007,28(7):41-43.

[10]Heitmann KU,Schweiger R,Dudeck J.Discharge and referra1data exchange using globa1standards the SCIPHOX project in Germany[J].Int J Med Inf,2003,70:195-203.

[11]尤丽珏.区域性电子病历共享的探索和研究[J].中国医疗设备,2009(2):84-85.

临床信息学篇2

2、病案编号、方式（P39）：病案号是根据病案管理的需求，以编码的方式制定的、有规则的患者身份标识码，人工管理病案阶段的标识码，是一种 ID。（病案的唯一标志。收集患者身份证明资料及分配病案号是对每位就诊或者住院的患者做的第一步工作，也是以后获得患者身份证明子资料的唯一途径。）

病案编号系统：系列编号（每次就诊给一个新号）、单一编号（在该院内始终一个编号）、系列单一编号（每次给一个号，但每次最后都将旧号归并到新号中）

病案编号的类型：直接数字、字母&数字、关系编号例如 1992 01 01 1 09 2（年月日性别顺序号地区码）、社会安全编号（美国）、家庭编号、冠年编号

病案编号的分派:集中分派、分散分派 3、目前采用的疾病分类方法（P206）：ICD-10（国际疾病分类第十次修订版）

特点：科学性、准确性、完整性、适用性、可操作性

手术操作分类方法（266）：ICD-9-CM-3

4、病案管理的含义（P2）：病案管理是指对病案物理性质的管理，即对病案资料的回收、整理、装订、编号、归档和提供等工作程序。

5、病案管理人员建立患者姓名索引流程（35）：1、患者信息采集 2、核对患者身份证明材料 3、填写姓名索引卡 4、患者姓名索引的保存 6、病案复印要求（51）（不可复印主观资料）死亡病例讨论记录、疑难病例讨论记录、上级医师查房记录、会诊意见、病程记录 7、PDCA（139）（戴明环——全面质量管理的基本方法）

Plan(1、分析现状找出问题 2、找出造成问题的原因 3、找出主要原因 4、措施)Do（5、具体实施）

Check（6、检查执行情况）

Action（7、巩固措施 8、对不能标准化处理的问题新处理）

8、病床使用率（163）= 报告期内实际占用总床日数同期实际开放总床日数 * 100% 9、病案信息的作用（6）1、医疗作用 2、临床研究和临床流行病学研究作用 3、教学作用 4、医院管理作用 5、医疗付款作用 10、疾病编码的查找方法（220）1、主导词选择 2、在第三卷索引中查找编码 3、在第一卷中核对编码 4、病案编码的操作程序

疾病分类的方法（204）：疾病和手术标准命名法、医学系统命名法、最新操作命名、11、EMR[148] 利用计算机信息技术、以电子媒介为载体，记录患者疾病和诊疗过程的病历资料，并能进行检索、管理的信息存储库。包含首页、病程记录、检查检验结果、医嘱、手术记录、护理记录等。优势：1、正确性与完整性（代替手写）2、形式多样 3、共享性 4、安全性 5、结构化设计原则：1、以病人为中心 2、以问题为核心 3、以时间为顺序 4、以病历书写规范为新式 12、X 线成像[187] 二维；核磁共振三维（哪些是 X 线哪些不是而是其他什么）

对图像来说可分解的最小组成：

像素 13、（PACS）医学图像处理的关键技术（189）；传感器、信号预处理和采集系统、计算机系统、人机交互系统、能量发射系统、其他（机械传动、定位、管路等辅助设备及系统）

14、LIS 发展阶段[208）] 1、仪器应用阶段（1950）2、单机应用阶段（1970）3、网络应用阶段（1980）4、全面自动化阶段（1990）

LIS 信息特点：（检验信息特点）1、关联性 2、间接性 3、时效性 4、共享性

接口：与检验仪器的接口 1、单向通信 2、双向通信 3、主机询问

与其他信息系统的接口分类 1、紧密连接（动态连接库）2、松散连接

（表单申请）

数据挖掘所面对的数据特点：大量、不完全、有噪声、随机。（例如：以门诊就诊人数为例，从中找出分时段就诊人数的分部规律，结合 HIS）

简而言之数据挖掘就是从大批的数据中发掘有价值的潜在信息 15、远程医疗系统组成 [224]提供方

申请方

媒介

多媒体通信技术组成：终端设备（视频 I/O、视频编码解码器、音频 I/O、音频编码解码器、多路复用/分接设备）、传输信道（光纤、电缆、微波、卫星）、多点控制单元（多点控制器、多点处理器）

16、具备什么职称的医疗技术人员可以提供远程医疗咨询服务？（副主任医师及以上）

17、医院信息系统的定义[105]：利用计算机软硬件技术、网络通信技术等现代化手段，对医院及其所属各部门人流、物流、财流进行综合管理，对在医疗活动中各阶段所产生的数据进行采集、存储、处理、提取、传输、汇总、加工成各种信息，从而为医院的整体运行提供全面的、自动化的管理和各种服务的信息系统。

18、医院管理信息系统 106（HMIS）

针对医院人流、物流、财流进行经济管理和医疗事务管理（具体包括病人出入院管理、费用管理、药品物资管理、医务人员管理等）

19、临床信息系统 106（CIS）

针对患者本身的临床医疗护理管理（PACS、LIS、EMR等）

20、HIS 功能（109）

1、信息采集（最早、一次性）2、信息存储（门诊病历 15 年住院 30 年）3、信息处理（录入-输出）4、信息传输（各部门信息交换）5、信息提供和获取（打印、led 显示）

21、HIS 各系统模块（112 了解）

门诊：门急诊导医、挂号、排队叫好、收费住院：转入转出、床位管理、住院费用管理药品：药库、门诊药房、住院药房、制剂、药品会计、药事管理病案：编目、流通、质控财务：会计财务、经济核算后勤：物资资料、后勤事务、基建管理固定资产及设备：资产管理、设备管理、人力资源：人事、工资行政：办公自动化、档案管理医疗质控、情报 22、IHIS（一体化医院信息系统）架构：1、医院信息系统（经济管理和医疗事务管理）2、临床信息系统（临床医疗及护理工作管理）3、支持与维护系统 4、外部接口 23、HIS 体系结构[116]

C/S（客户机/服务器）、B/S（浏览器/服务器）、C/S/S（客户端/中间层/数据库）

24、门诊、住院流程门诊：挂号、分诊、就诊、收费划价、做检查（或取药）、离开。

住院：住院登记、预交款、护士站安排床位、检查治疗手术、护士站出院证明、住院处结算、离开医院 25、医生排班表按一个星期轮转。

26、门诊医生站主要做什么、功能、任务是协助门诊医生完成日常医疗工作、主要任务是处理门诊记录、诊断、处方、检查、检验、治疗处置、手术申请、查看检验检查结果、住院申请等信息护士站功能：床位管理；长期医嘱及临时医嘱核对提交；电子检查检验申请单核对提交；对病区医嘱项目收费进行记费确认；对病区的耗材、药品进行管理；对病人提供费用

每日清单 27、门诊、药房、收费流程图（流程图参考一下 PPT，强调的较多）

28、长期临时遗嘱的区分

长期医嘱：指执行两次以上的定期医嘱,有效时间在 24h 以上，当医生注明停止时间后失效。

临时医嘱：指一次完成的医嘱，诊断性的一次检查、处置、临时用药，有效时间在 24 小时内。

论专利信息学篇3

〔关键词〕专利信息学；专利信息源；专利信息需求；专利软件系统；专利智能

〔中图分类号〕G255.53 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2012）10-0032-07

计算机和网络等信息技术的进步，对当今社会发展产生了深刻影响。自然科学与信息学的融合，大大拓展了人们的认知和研究领域，生命科学与信息技术的碰撞，产生了生物信息学，化学与信息技术的碰撞，产生了化学信息学。随着以专利为核心的知识产权在科技创新和经济社会发展中的作用日益显著，Vertex制药公司高级研究员安东尼·特里普（Anthony J.Trippe）在Searcher上发表了“专利信息学：从无到有的寻觅”（Pafinformation：Identifying Haystacks from Space），定义了由专利与信息学交融组合而产生的“专利信息学”（Patinformation）的概念。专利信息学就是以计算机技术处理专利数据为政府和产业挖掘新技术的方向和趋势，为决策者提供信息支撑。

1 专利信息源

专利信息源由专利文件、专利数据库和专利相关网站组成。

1.1 专利文件

1.1.1 专利文件信息披露的不同阶段

随着不同的专利生命周期的变化，专利文件所反映的特征是不同的，其信息披露也是不一样的（表1）。

1.1.2 专利文件技术信息的惟一性

专利文件所传递的技术信息有可能是惟一的，在非专利文献中未报到的美国专利及商标局（USPTO）在“Eighth Technology Assessment and Forecast Report.Section II：The uniqueness of patents as a technological resource”中明确指出，10件美国专利中有8件专利文件中所含有的技术信息在非专利文献中未见披露。同时专利文件中的信息比学术论文中的信息要详尽，全面。这主要是因为像WIPO 这样的国际标准要求专利文件必须有完整的元数据披露。一份标准的专利文件包括扉页、背景描述、权利要求及附图，如果可能的话，附上国际检索报告。

1.1.3 专利文件的撰写特色

专利文件显现出一定的特色，显著地长于原始的论文；不同的部分有着特定的写作风格；常常含有一些多媒体数据、数学公式和化学结构式。这些特征在应用自动信息处理技术进行整序时必须考虑以特殊的分析及分类算法进行处理。专利文件提供了标准元数据：专利名称，专利申请、公开和授权的日期及序号，申请人及发明人，专利分类。

1.1.4 专利分类法

国际专利分类法是一种国际统一化、标准化的专利分类方法。由于其具有完整性、科学性、适用性的特点，现在几乎被世界上所有建立专利制度的国家采用。中国自1985年4月1日实行专利制度以来就采用了这种分类方法。

为了促进欧洲在科学技术上的密切合作和协调，1951年，欧洲理事会专利专家委员会决定成立专利分类法的专门工作组，并开始进行国际专利分类表的编制。经过3年的研究，1954年12月，英、法、德、意大利等15个欧洲国家在巴黎签订了《关于发明专利国际分类法欧洲协定》，并作为协定的附件，产生了一份《国际专利分类表》（European Convention on the International Classification of Patents Invention），该分类法和分类表（包括其分类号）均被缩写成IPC（International Patents Classification）。该分类表由上述专利专家委员会修订后，于1968年2月通过，并于1968年9月1日起公布生效。该分类表为第一版的《国际专利分类表》。

1.2 专利数据库

专利文件被组织，形成从内容到检索方法都大有差别的专利数据库。内容以空间、时间和提供文件的完整性（全文或文摘）为特征；检索方法从Boolean searches到advanced retrieval approaches。此外数据库提供的文件的完整性，文件格式都是质量评判的因素。一般来说，较老一些的专利文件的格式为图像（电子扫描过程中不带有OCR）；现代的专利文件都是电子格式，可以自动OCR启动，具有纠错功能。近年来的一些专利文件以XML格式处理。

专利数据库有免费数据库和商业数据库，前者如各个国家、地区的知识产权组织的官方数据库，像the European Patent Office（EPO），the United States Patent and Trademark Office3（USPTO）and The World Intellectual Property Organization（WIPO）。后者为一些需购买的授权数据库，典型的有The World Patent Index，Derwent Innovition Index等。无论哪一类型的数据库，其数据都存在着错误，有OCR识别错误，有元数据错误，最典型的是远东语种与西方语种的翻译错误（申请人和发明者的姓名翻译错误）。这些错误给检索带来了困难，因此数据库中必须配有合适的纠错功能软件。

基本的核心专利信息通常不足以满足专利信息用户的需求。所以将其它来源的信息与专利信息进行整合形成的数据库也是极有意义的。例如，专利法律状态数据库，整合了某件专利的历史数据；再如，研究论文数据库，储存了某件专利的参考背景知识。

1.3 专利相关网站

此外，专利论坛和博客交流着即时的专利互动信息，包括一般用户和专业用户，企业门户网站也报道着专利的专题报告和专题新闻。Web 2.0 mash-ups使得整合的过程更加简单有效。在此值得一提的是美国的Peer-To-Patent项目。

2007年，纽约法学院（New YorkLaw School，NYLS）与USPTO联合推出了一个名为“公众专利评审”的网上试验平台，网址为：www.peertopatent.org。该平台首次允许公众在一定程度上参与到专利审查过程中来，其主要宗旨在于通过网络连接USPTO和公众（特别是其中的科学技术人员）以提高专利质量。

2 专利信息需求

不同的专利信息用户，根据不同的供职领域，其信息需求也不尽相同。申请人和发明者的需求在于检索先进技术，查证手中的发明的新颖性，从而提出一件新的专利申请；同时他们还有着发现其拥有的授权专利的被侵权信息。研究人员的需求在于查询专利信息，以避免重复研究和免费使用失效专利技术。管理人员的信息需求在于开发专利信息资源，发现竞争者、合作者和技术提供者，确证技术发展趋势，挖掘新的商机。风险资本投资人员通过专利信息查询，利用杠杆效应选择其金融操作的目标。第三方中介通过获取专利信息选择技术卖家。

专利信息的用户对专利信息的需求归纳起来主要包括以下几个部分。

（1）整合的专利信息资源

将尽量完备的各国专利信息资源整合在一个数据库中供用户使用。包括各主要国家的专利信息，以及同族专利信息、法律状态信息、专利权转让与受让信息、专利许可信息复审/诉讼与无效信息对比文献信息，对专利文献的技术评估信息等。

（2）专利信息的翻译

语言障碍是终端用户对国外专利信息利用不够的一个主要原因通过提供专利信息的在线翻译能提高我国用户对国外专利信息的使用。从全球的视角出发，尤其是在中韩等亚洲发展中国家出现的前所未有的专利申请量的飙升，就对跨语言查询和自动翻译提出了越来越高的要求。

（3）专利分析

终端用户迫切需求能够对专利信息进行分析，对专利信息的分析包括技术分析，竞争力分析，权利分析，引文分析组合分析，聚类分析，重点技术领域的产业发展现状及前景分析等[1]。

一般来说专利信息用户的专利信息需求有3个方面：专利检索、专利分析和专利监控[2]。

2.1 专利检索

表3列举了各项专利任务的应用，解决的问题，最终的结果。专利性检索、专利有效性检索和专利侵权检索构成了专利尽职检索，这一部分检索任务只局限于特定的技术领域。而技术方案及投资方案的决策性检索是商业策划和战略投资的重要组成部分，这样的检索任务在广泛的视野中进行。

2.2 专利分析

专利分析按照不同的应用可以有不同的分类，可以分为宏观分析和微观分析（表4），也可以分为商业需求分析（如知识产权评价）和技术分析。知识产权评价通过开发专利数据，像专利族的规模，引文量，进行专利评估[4-5]。专利地图是技术分析的一种有效工具，专利地图可以用于考察新技术的介入和退出情况，判断研发机构的技术发展动向；它与地形图结合，可以直观地展示技术主题分布情况和技术热点演进；专利地图与技术路线图整合，可用于进一步了解技术的未来发展；专利地图与市场信息搭配，逐渐成为监控企业研发与产品布局的先前指标；专利地图也可以用于分析国家与国家之前的产业竞争态势，或是一国产业发展的研发实力[6-7]。

3.2 专利软件的发展方向

3.2.1 高级检索

支持相似文件和相似图形的高级检索，一方面使得检索生手能从检索提问中获得较高匹配度的结果；另一方面减少专业检索用户的搜索时间。通常应用自然语言处理技术，文本检索技术，多媒体技术和语义网实现。

网络信息系统的检索功能一般都带有相似检索选项，使用户在检索初始词的同时看到近似词，并可以选用近似词帮助扩大查询范围。这项功能可以大大增加检索的查全率，帮助用户找到自己最想要的资源。但是在专利检索方面，如中国国家知识产权局专利检索与服务系统和中国知识产权网专利信息服务平台，都没有提供相似专利检索的功能。

3.2.2 探索性检索

对于无法直接找到答案的信息需求的搜索，都可以称之为探索性检索exploratory search。实际中存在着大量的这样的需求，每个人都有这样的需求。例如，对专利主题的关注；对某个主题专利感兴趣，想要持续地了解这个主题的情况等等。这样的信息需求都不是通过通用搜索引擎能够解决的。

（1）探索性检索的特性

①相关信息搜集

当用户需要了解一个主题专利的时候，这个主题往往包括很多方面的信息。系统应该能够将这个主题相关的信息分门别类、持续地提供给用户。这里面的一个核心问题应该是信息相关性分析问题，即：一条专利信息是否跟该主题有密切的关系？是在哪方面的关系？等。

②协同工作

当然用户可以独立工作。但是，如果一群对某个特定主题都感兴趣的人能够在一起互相配合，共同学习、理解、发现，相信对每个人来说都是有帮助的。因此，这个服务应该是一个能支持具有相关兴趣的人协同获取信息，协同工作。

③收藏

当用户开始关注某个主题专利的时候，一定会看到一些相关信息。系统应该支持用户将这些专利信息搜藏起来，在需要的时候能够随时看到。

④特殊的数据挖掘能力

对于一些能够统计的信息，根据需要，系统可以增加一定的数据挖掘服务。如：对某类主题专利的数量统计以及随时间变化。

（2）相关性分析

专利探索性检索中的核心问题是相关性分析，也就是说一件专利或一条信息和另一件专利或另一条信息的相关程度。怎么来衡量？传统的信息相关度方法，如：用文本向量的夹角来衡量两个文本之间的相关度，只能找出与一篇文章类似的文章。但是相关的文章却并不一定是内容很类似的文章。这儿可以借鉴半监督（semi-supervised）的方法来支持用户从不同的角度看同一件专利。

（3）专利探索性检索的技术

专利探索性检索通常使用结构化的分面检索和异构化的专利聚类检索实现，从而提高专利检索的查全率和查准率。结构化的分面检索有从专利的一些著录项目入手，如专利号、专利权人、专利公开日期等；异构化的专利聚类检索主要运用聚类分析的方法，结合文本空间向量、信息可视化技术等进行检索。此外还可以通过对互联网等信息的整合，从经济学的角度对专利技术提供评估和决策。

3.2.3 跨语言和自动翻译

跨语言信息检索（Cross-Language Information Retrieval，CLIR）是使用某一种语言来查询另外一种语言的文件，不过由于语言上的差异，通常都需要将查询Query）转换成跟文件一样的语言。目前大多数的使用者会在因特网上使用搜寻引擎来查询所需要的资料，当我们输入中文的查询字，执行检索后我们可以发现结果可以包含其它语系与Query有关的相关信息，这就是因为搜寻引擎会自动将您的输入的Query翻译成其它的语系并执行检索的动作，由此可知跨语言的信息检索可以让使用者方便使用自己熟悉的语言来检索其它语系的文件。在跨语言信息检索相关的研究中，大部分采用的方法可归纳成文件翻译（Document Translation）和查询翻译（Query Translation）两种，两种技术的目标都是要将查询和文件的语言转为一致。使用文件翻译的检索方式必须将所有文件都翻译和Query相同的语系，优点是文件与查询都是使用相同的语言，使用者可以直接阅读，缺点是翻译所有的文件必须耗费大量的时间。查询翻译需先将Query翻译成和文件相同的语言，目前在跨语言信息检索中被广泛的使用，此方法的好坏取决于Query是否被正确翻译，而翻译的方法有几种被提出；有字典翻译Dictionary-based translation）方法，语料库翻译（Corpus-based translation）方法，混和（Hybrid）方法，网络翻译撷取（web-based translation extraction）方法；由于因特网上的资源众多，很多的专家学者利用此优势，使用网络查询后再使用机率统计其结果，最后选择最佳的翻译当结果，使用网络撷取翻译方式可以降低词汇涵盖度的问题。

综观以上方法，主要的目标都是将查询和文件转化成相同的语言，再进行信息检索，查询的文字中某些关键词词若无法被正确地翻译，将会影响跨语信息检索的准确性。在跨语言信息检索中，大部分的亚洲语言并不像英文一样在每个单词间都有分隔符号，因此断词这个步骤就显得格外的重要，针对亚洲语系的断词使用不同方法，在处理日文断词方法采用bi-gram加上uni-gram可得到更好的效用[12]。

欧洲的CLEF和日本的NTCIR研讨会是进行跨语言信息检索评估的两大主要平台，其中NTCIR将跨语言专利信息检索作为一个重要的测试任务。世界知识产权组织（wipo）的PATENTSCOPE也开发了跨语言检索和机器翻译功能。

中国国家知识产权局专利检索与服务系统不仅在资源、功能方面具有明显优势，使用起来也方便快捷。如检索功能中的“跨语言检索”，用户可用一种提问语言检索出用另一种语言书写的信息。只要用户在特定字段中输入中文或英文两种语言中的一种，选择进行“跨语言检索”，系统就能够自动命中匹配输入条件语言的相关专利文献，提高检索效率。今后还会有更多的语言种类加入此项功能，目前日语跨语言检索功能正在构建当中。

富士通研究开发中心有限公司研究开发了云之间的应用程序集成技术。通过协同日本与中国的云网关技术，融合现有的统计机器翻译技术，实现了面向中国用户的跨语言专利检索系统。实现了对位于日本馆林IDC的日文专利检索服务和位于苏州IDC的中日机器翻译服务的有效集成。该跨域语言专利检索系统目前已经上线风云网络的SaaS中心，并开始向中国客户提供试用服务。

图1 跨语言专利检索（中-日版）效果图

4 结论

专利信息在全球的经济发展起着关键的作用，各种数据库和软件工具在很长一段时间中支撑着专利信息的应用和传播。专利信息学在此大背景之下应运而生，吸引着越来越多的注意力，面临着许多需要解决的课题，如：日益增加的多语种的专利申请量；有着从自然科学到社会科学不同的专业背景和知识结构的专利信息用户的多样性，包括技术人员，管理者、投资者等等；从防御性的知识产权研究到利用专利信息源挖掘新的技术空白点及商机。

专利信息学是一个新兴的研究领域，专利信息源是构成专利信息学的物质基础，专利信息需求是专利信息学的实践对象，专利软件系统是专利信息学的研究工具。专利信息学的未来是挖掘隐藏的知识及其关联，通过语义网提供完备的专利信息检索，完善专利分析及评估，实现专利信息的智能化。

参考文献

[1]贾丹明.我国专利信息用户的需求分析[J].中国发明与专利，2010，（9）：68-69.

[2]Dario B et.al.Review of the state-of-the-art in patent information and forthcoming evolutions in intelligent patent informatics[J].World Patent Information，2010，32：30-38.

[3]Wanner L，Baeza-Yates R，Brügmann S，Codina J，Diallo B，Escorsa E，et al.Towards content-oriented patent document processing[J].World Patent Inform，2008，30（1）：21-33.

[4]李振亚.基于四要素的专利价值评估方法研究[J].情报杂志，2010，29（8）：87-90.

[5]张彦巧.企业专利价值量化评估模型实证研究[J].情报杂志，2010，29（2）：51-54.

[6]鲍志彦.基于专利地图的竞争情报挖掘及实证研究[J].情报杂志，2011，30（9）：12.

[7]殷媛媛.专利地图图形学及解读方法研究[J].图书情报工作，2010，（S2）：363-367.

[8]Hunt D，Nguyen L，Rodgers M.Patent searching：tools and techniques[M].John Wiley and Sons，2007：251.

[9]Porter A，Cunningham S.Tech mining：exploiting new technologies forcompetitive advantage[M].John Wiley and Sons，2005：142.

[10]Iwayama M，Furujii A，Kando N.Overview of classification subtask at NTCIR-5patent retrieval task[C].∥NTCIR-5 workshop meeting，2005：15.

[11]王根.基于地方知识产权战略的专利情报分析软件研究——以东莞市为例[J].情报科学，2011，29（9）：1435-1440.

[12]邓舜元.结合线上翻译服务的跨语言专利检索系统[EB/OL].www.aclweb.org/anthology/O/O08/O08-2009.pdf 2010-2-20，2012-04-15.

临床信息学篇4

"生物信息学"、"化学信息学"、"物理信息学"、"医学信息学"、"生命信息学"等等，众多的信息交叉学科伴随着计算机的迅猛发展而快速发展起来，但没有哪一门学科具有成形的理论基础，并且各门学科对信息的定义都不同。李宗荣的理论信息学的提出弥补了这个遗憾，从信息的本质对信息进行了讨论，明确了理论信息学在各部门信息学中的理论基础作用。本文通过对理论信息学在医学信息学中的应用进行讨论，说明理论信息学研究对医学信息学研究发展的重要性。

2 理论信息学的概述

美国普林斯顿大学的经济学家马克鲁普（Fritz Machlup），在阅读了大量有关信息的研究，尤其是那时已称为"计算机与信息科学"和"图书馆与信息科学"的"信息科学"著作之后，他对这些学科是真正的信息科学产生了怀疑。他认为："很难说上述类型的研究已经构成了独立的信息科学学科"。"是否可以有一门其焦点不是那么宽泛，但却是独立的信息科学──它讨论的信息问题既不是计算机科学所说的那种，也不是图书馆学所说的那种，也与广义上信息科学所说的信息界限分明"[1]。马克鲁普的质疑开启了研究"统一信息理论"的先河，并在后世引起了广泛的关注和争论。大部分的学者都意识到"统一信息理论"的重要性，开始着手对这一问题做深入的研究。1994年3月，在德国举行了一次关于信息科学基础问题的研讨会，与会者首次提出"统一信息"这个概念，并简单阐述了"统一信息理论"的含义。1994年6月，在萨拉戈萨大学举行的另一次世界范围内信息科学基础会议上，奥地利的弗雷斯奈尔（Peter Fleissner）和霍基奇奈尔（Wolfgang Hofkirchner）向大会正式提交了"涌现信息：迈向统一信息理论"的论文，比较详细地阐述了统一信息理论的含义和研究思路。1996年夏天，第二次世界信息科学基础大会在维也纳举行，会议的主题就是"探索在新的科学发展背景下建立一门统一信息理论的可能性"。

同时期的1997年9月，北京大学信息管理系副教授闫学杉在北京大学学报发表了一篇文章，首次提出"普通信息科学"的概念。作者认为："按照一般的观点，普通信息科学，或称统一信息科学，是研究一切信息的共同特性，比如信息的表达、获取、传输、处理、作用等一系列问题的一门理论科学。它不同于电子信息学或科技信息学等这些只研究某类信息的部门信息科学。普通信息科学凌驾于其他部门信息科学之上，其目的是为它们寻找出一种统一的规律性理论解释。因此，它所提出的概念、理论和方法也必须同时适用于任何一种部门信息科学"[2]。2004年，李宗荣在其博士学位论文《理论信息学：概念、原理与方法》中又提出了"理论信息学"的概念，并提出了信号（DNA）与符号两分法，物质和信息两类熵与负熵，信息学的三个基本定律、科学结构层次论，能量统一与进化论，以及运动统一论等具有原创性的概念、原理和方法，基本上构成了理论信息学的知识框架[3]。

理论信息学探索的是信息现象中的基本概念、原理和方法，它的研究对象是一般意义上的信息和信息能，它的研究内容是作用在宇宙间一切信息现象中的基本规律，它的研究方法是指在各类信息过程中通用的程序和规则，它的研究目标是为领域信息学确立公共的理论基础，为整个信息科学的大厦奠基，也为信息哲学提供科学依据。

理论信息学包括三个方面的内容： (1) 关于信息的最一般的概念，主要是信息的本质，信息的特性，信息的定义，信息的分类，信息的度量，信息与物质，信息与智能，信息熵与信息负熵，信息能与物理能，能量的统一与进化等； (2) 关于信息现象的一般原理，比如信息演化在"量"和"质"方面的守恒问题，信息过程的动力特性，信息能演变的趋势，信息与信息能之间的相互转化等； (3) 基于信息概念和信息原理的推论、结论、知识体系[4]。

3 医学信息学的发展

现代意义的医学信息学研究起源于美国。20世纪50年代, 世界上第一台计算机在美国诞生后, 就有医务工作者尝试把它应用到临床工作中，最具代表性的是20世纪60年代与MED INT项目相关的医院信息系统的研发，如以曼彻斯特总医院的Barnet为代表的研究人员研发了许多医院信息系统, 同时期美国的奥克兰、盐湖城、斯坦福等地也进行了类似的研究，在这些研究的基础上形成了医学信息学学科的雏形。20世纪七八十年代, 应用于临床工作的医院临床信息系统 (CIS) 成为医学信息学研究的热点。从20世纪90年代至今, 研究的重点是电子病历系统。随着医院信息系统研究和应用水平的不断提高, 医学信息学也逐步建立并发展成为独立的学科。

在我国，由于历史原因, 医学信息学是在图书情报的基础上发展起来的，更多地倾向于医学图书情报学，更侧重于文献型信息管理、分析研究。近年来有些院校开拓了卫生事业信息化建设新的教学内容, 使我国医学信息学形成了两个教育方向。当前我国医学信息学教育模式是由医学信息学专业教育、医药学专业学生的医学信息教育及医学信息学继续教育三种形式构成。

医学信息学的发展历史告诉我们，医学信息学一直都是致力于应用领域的研究，它在理论研究方面是相当薄弱甚至没有的。我们知道，任何一门学科，没有理论的指导是很难快速前进的，没有理论的基石支撑是很容易崩塌的，因此发展医学信息学的理论知识，重视医学信息学的理论研究是目前医学信息学的发展方向。

4 理论信息学在医学信息学领域的应用

理论信息学和应用信息学是整个信息科学的两个大的分支。它们的学科分工就像理论数学（基础数学）与应用数学、理论物理与应用物理、理论化学与应用化学那样，前者探索信息现象中的基本概念、原理和方法，后者解决社会生产、生活和学习中具体的信息处理问题。

4.1 作为医学信息学的理论基础

医学信息学是一门以医学信息为主要研究对象，以医学信息的运动规律及其应用方法为主要研究内容，以计算机为主要研究工具，以扩展医务工作者的信息功能（特别是智力功能）为主要研究目标的新兴交叉边缘学科。

刘志国等在《关于医学信息学基础知识的探讨》中提出，医学信息学的研究内容应该是信息技术在医学工作中的应用，医学数据、信息和知识的表达及医学信息的人文管理，研究方法应采用信息化的方法、系统的方法和知识管理的方法[5]。笔者以为，这种提法是将医学信息学看作一门技术而不是一门学科，任何一门学科都不可能纯粹关注应用而忽略理论知识的构建，任何一门应用型学科也是具有其相应的理论知识框架的。医学信息学目前的各种教材在介绍理论知识部分时都是引用信息学、医学、计算机科学等相关的理论知识。医学的发展历史悠久，理论知识雄厚；计算机科学发展迅猛，一直以来理论和应用的研究相辅相成，成果显著；唯有信息科学的发展则相对要迟缓的多，尤其是理论信息学仅是近20年内才被提出的。因此，我们可以预见医学信息学的发展瓶颈将会是理论信息学的发展。

4.2 为医学信息学构建新的研究范式

涌现是用以描述复杂系统层级结构间整体宏观动态现象的概念。涌现性是指那些高层次具有而还原到低层次就不复存在的属性、特征、行为和功能[3]。也就是说，涌现是系统科学中的研究主体，它代表的是整体行为模式不能根据其个体行为规则进行预测，或整体模式不能还原为其个体行为的情况。信息的不守恒性 (既可创生，亦可消失) ，是涌现最后的根源和机制之所在。涌现现象的产生和消失不可能使现实世界的物质能量有所增减，却能够使这个世界产生新的信息，或消除原有信息[6]。因此，信息科学的研究也必须关注"涌现性"，而不能仅仅运用传统物质世界领域的研究范式--还原论。

信息科学研究的范式必须包含以下4个方面：

4.2.1 系统论研究范式

这一范式强调了系统中元素间的关联和系统的整体性、全面性、结构层次性、动态平衡性等。

4.2.2 自组织理论研究范式

自组织理论是20世纪60年代末期开始建立并发展起来的一种系统理论。自组织理论认为，不需要特定的外部作用，系统通过一定相互作用的内部机制，自行从简单向复杂、从粗糙向细致方向发展，不断地提高自身的复杂度和精细度，能动的形成具有自主调节，自我完善、自主发展性质的自组织系统。

4.2.3 计算主义研究范式

计算主义是当代一种关于心灵或认知的理论, 是有半个多世纪历史的认知科学和人工智能中的主流研究范式。计算主义的基本思想是, 心理状态、心理活动和心理过程是计算状态、计算活动、计算过程, 换句话说, 认知就是计算[7]。

4.2.4 信息哲学研究范式

信息哲学强调"信息转向"，使其成为"引导性哲学"，也就是说，它不仅将人们的兴趣引导到一个特殊的领域或方向上，而且更加关注如何利用信息改变这个世界。

医学信息学作为信息学的一门分支，必须站在信息的高度看问题，不能停留在传统物质世界领域来研究医学信息问题。只有随着理论信息学的不断发展和不断深入研究，信息科学的研究范式才能不断得到完善。

5 结束语

医学信息学是一门很有发展前景的学科，但是目前医学信息学的发展重应用而轻理论，重计算机技术而轻信息学，这种发展模式在短时期内会促进医学信息的技术发展，但从长远角度来看，理论的缺失必将导致学科的发展停滞。闫学杉在《关于21世纪信息科学发展的一些见解》说，"在部门信息科学中，现在几乎还没有一门理论已形成或已被公认，其中大部分还只是一个雏形或正处于探索之中"[6]。医学信息学目前的发展情况也正是如此。因此，要发展各不同领域信息学科的理论知识，要首先发展统一信息科学的理论知识，即理论信息学。只有在理论信息学的统一指导下，各领域信息学的理论知识发展才不会像今天这样，"在诸多使用信息的不同领域，信息之间的含义相去甚远，甚至永远都是互不相干的"[8]。所以笔者提出，理论信息学的研究指导各领域信息学的理论研究，从而指导各领域信息学的实践研究。从事医学信息学研究要有就这样一个认识，医学信息学的研究和深入首先要以对理论信息学进行更深入研究为前提的，医学信息学的各项实际应用是要以理论信息学为指导的。

摘要：理论信息学揭示宇宙间一切信息现象的基本规律, 是信息科学的理论核心。医学信息学是医学、计算机学、信息学等学科的交叉学科, 注重实践应用的研究而缺乏成形的基础理论。理论信息学为医学信息学提供理论基础, 构建信息科学的研究范式等。

关键词：理论信息学,医学信息学

参考文献

[1]Machlup, Fritz and Mansfield, Una.The Study of Information:In-terdisciplinary Message[M], New York:John Wiley&Sons, 1983, p.22.

[2]闫学杉, 论普通信息科学[J], 载:北京大学学报 (哲学社会科学版) , 1997年信息管理系建系五十周年专辑, 50.

[3]李宗荣.理论信息学:概念、原理与方法[D].湖北:华中科技大学, 2004.

[4]李宗荣, 金新政.理论信息学导论[M].北京:中国教育文化出版社, 2006.1.刘志国, 于魁, 王虹.等关于医学信息学基础知识的探讨[J].现代情报, 2008, (1) :75-76, 84.

[5]苗东升.论涌现[J].河池学院学报, 2008, 28 (1) :6-12.

[6]苗东升.论系统思维 (六) :重在把握系统的整体涌现性[J].系统科学学报, 2006, 14 (1) :1-6.

[7]程炼.何谓计算主义?[J].科学文化评论, 2007, 4 (4) :5-16.

生物信息学综述篇5

3生物信息学综述

摘要: 主要是对生物信息学的起源及概念进行论述,以及区别基因组信息学,重点对生物信息学的研究内容进行综述,并对国内外研究的热点问题进行讨论,最后是对发展前景提出未来展望。由于人类基因组计划的胜利完成与生物信息学的发展密切相关，使生物信息学的发展为生命科学的发展和研究带来了很多的帮助，并对其进行一般性的分析。

一、生物信息学的起源

生物信息学是80年代开始于人类基因组计划的启动，而兴起的一门边缘学科。随着生物科学和计算机科学的迅猛发展，由此而诞生的生物信息学逐渐发展成为一门独立的学科。其名字来源更早，生物信息学的概念是在1956年美国田纳西州盖特林堡召开的 “ 生物学中的信息理论研讨会 ” 上产生的。并由林华安博士在1987年正式为这一领域定下”生物信息学”这一称谓。生物信息学主要是一门运用生物学、数学、统计学、物理学、化学、信息科学以及计算机科学等诸多学科的理论方法研究生物学系统和生物学过程中信息流的综合系统科学，通过其独特的桥梁作用和整合作用 , 使人们能够从各生物学科众多分散的观测资料中, 获得对生物学系统和生物学过程运作机制的理解, 最终达到自由应用于实践的目的。生物信息学的实质就是利用计算机科学和网络技术来解决生物学问题。

生物信息并不仅限于基因组信息，生物信息学也并不等同于基因组信息学。我们普遍认为生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言，找到代表蛋白质和DNA基因的编码区，特别是阐明非编码区的实质，从而认识生物有机体代谢、发育、分化和进化的规律；同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构的模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。因此，现代生物信息学主要包括3个重要内容，它们分别是基因组信息学、蛋白质的结构模拟以及药物设计。基因组信息学是指从基因组水平研究遗传的学科。随着各种生物基因组测序计划的展开与分子结构测定技术的突破以及因特网的普及，无数的生物学数据如雨后春笋般迅速涌现。到目前为止，已经测出了上百种生物体的完整基因组序列。如何分析这些从实验过程中获得的大量原始数据,并从中获得与生物结构、功能相关的有用信息是当前困扰理论生物学家的一个棘手问题。解决这些问题又可以带来新技术的进步,推动生命科学的发展。.二、生物信息学与基因组研究的关系

利用数学模式和计算机处理数据的功能来处理和分析大量增加的人类基因组信息的结果，使人类基因组计划和生物信息学紧紧地结合起来了，而且随着两者的紧密结合和互相渗透，人类基因组计划的前进步伐会大大加快，从而提前完成计划，为人类造福。

生物信息学以基因组信息学为核心，主要任务是收集、储存、分发基因组的数据和信息，管理和分析、处理基因组及相关的蛋白质、mR NA 的信息，根据基因组数据和信息的比较分析，发现新的基因，并对基因结构和功能进行研究。在此基础上, 归纳、整理与基因组遗传信息释放及其调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据 , 从而认识生物代谢、发育、分化、进化的规律。因此生物信息学的研究内容是伴随着基因组研究的不断成功而发展的。也就是说 , 生物信息学从事对基因组研究相关生物信息的获取、加工、储存、分配、分析和解释。这个定义的含义是双重的: 一是对海量数据的收集、整理与服务, 即管理好这些数据;二是从中发现新的规律 ,用好这些数据。

人类基因组信息为药物发展提供了新的候选分子和新的候选药靶基因，基因组信息学提供的大量信息为这类技术的发展提供了广阔的天地。产生了许多新技术，其中有利用DNA探针阵列进行基因组研究的方法，其原理是通过更有效有作图、表达检测和多态性筛选方法，可以实现对人类基因组的测序。

三、生物信息学的主要研究内容

如今生物信息学界的大部分研究人员都把注意力都集中在序列比对、序列分析、基因组、蛋白质组、蛋白质结构以及与此密切相关的药物设计上方面。

1、序列比对

生物学中的序列是指核酸或氨基酸序列,而序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。序列比对是生物信息学的基础。两个序列的比对现在已有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包BALST和FASTA。这些软件在数据库查询和搜索中有重要的应用。有时两个序列总体并不很相似，但某些局部片断相似性很高。两个以上序列的多重序列比对目前还缺乏快速而又十分有效的算法。多重序列比较是将待研究序列加入到一组与之同源,但来自不同物种的序列中进行多序列比较,以确定该序列与其它序列间的同源性大小。根据序列同源性分析的结果,重建反映物种间进化关系的进化树。多重序列比对是当前一个研究热点,常用算法有分治法,HMM及聚类法等。目前基因组比对也引起研究者们的关注。不同物种间的基因组比对既能够解释和预测他们蛋白质功能的相似性,又能够揭示不同物种间的联系。基因组比对由于涉及上亿的核酸,计算量很耗时,Delcher提出一种后缀树的方法比较两个基因组。研究基因组比对算法也是一个研究方向。

2、序列分析

序列分析主要是获知DNA序列对应的基因和基因调控序列。而DNA有很多重复的区域,相同的片段可能属于不同的区域。由于基因组中并非所有的核酸都构成基因,所以序列分析的另一个研究内容是对基因组中的基因和基因调控序列进行自动识别。基因识别是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置。目前在基因识别方面的算法大体可分为基于统计的方法、基于同源性的方法和基于机器学习(如人工神经网络)方法。同时对非编码区域的识别也很重要。、基因组

基因组表示一个生物体所有遗传信息的总和.一个生物体基因组所包含的信息决定了该生物体的生长、发育、繁殖和消亡等几乎所有的生命现象.3.1、获取人和各种生物的完整基因组

基因组研究的首要目标是获得人的整套遗传密码。人的遗传密码有 32 亿个碱基 , 要得到人的全部遗传密码首先要把人的基因组打碎 , 测完一个个小段的序列后再把它们重新拼接起来。迄今为止 , 人们对人类基因组真正掌握规律的只有 DNA 上的编码蛋白质的区域 , 最新资料表明这部分序列只占基因组的 1.1%。在高等生物和人的基因组中非编码序列已占到基因组序列的绝大部分。这表明非编码序列具有重要的生物功能。由于它们并不编码蛋白质 , 一般认为 , 它们的生物学功能可能体现在对基因表达的时空调控上。

3.2、发现新基因和新的单核普酸多态性

发现新基因是当前国际上基因组研究的热点 , 使用生物信息学的方法是发现新基因的重要手段。

利用EST数据库发现新基因称为基因的电脑克隆。EST序列是基因表达的短 CDNA 序列 , 它们携带着完整基因的某些片段的信息。通过计算分析从基因组 DNA 序列中确定新基因编码区 , 已经形成许多分析方法 , 如根据编码区具有的独特序列特征、根据编码区与非编码区在碱基组成上的差异等。此外, 还可以从基因组序列预测新基因 , 其本质是把基因组上编码蛋白质的区域和非编码蛋白质的区域区分开。从方法上讲就是找出在编码区和非编码区有哪些数学和物理学特征是不一样的 , 将这些序列与已知基因数据库进行比较 , 就可以发现新基因。

单核苷酸的多态性（SNP）表现为单个碱基上的变异。在人群中的表现有差异，如有的人吸烟喝酒长寿, 有的人自幼病痛缠身;还有同一种治疗肿瘤的药物对某些人非常有效 , 对其他热门则完全无效等等现象。一般认为 ,SNP的研究是人类基因组计划走向应用的重要步骤。这主要是因为 SNP 将提供一个强有力的工具 , 用于高危群体的发现、疾病相关基因的鉴定、药物的设计和测试以及生物学的基础研究等。SNP 在基因组中分布相当广泛。近年来的研究表明 , 在人类基因组中每 300 个碱基对就出现一次。大量存在的 SNP 位点 , 使人们有机会发现与各种疾病相关的基因组突变。

3.3、功能基因组

功能基因组就是进行基因组功能的注释,了解基因的功能,认识基因与疾病的关系,掌握基因的产物及其在生命活动中的作用。包括以下几个方面：（1）进一步识别基因,识别基因转录调控信息,分析遗传语言。(2)注释所有基因产物的功能。序列同源性分析、生物信息关联分析、生物数据挖掘是进行功能注释的主要生物信息学手段。(3)研究基因的表达调控机制,研究基因在生物体代谢途径中的地位,分析基因、基因产物之间的相互作用关系,绘制基因调控网络图。(4)比较基因组学研究。它是识别和建立不同生物体的基因或其他基因组特征的联系。在基因组水平对各个生物进行对照比较,可以揭示生命的起源和进化、发现蛋白质功能。

(5)功能基因组相关信息分析。

4、蛋白质组

蛋白质组是指一个基因组、一种生物或一种细胞/组织所表达的整套蛋白质.而有关蛋白质组的研究称为蛋白质组学。蛋白质组学的核心内容包括蛋白质组研究体系的建立、完善和与重要生物学问题有关的功能蛋白质组研究两个部分。基因组对生命体的整体控制必须通过它所表达的蛋白质来执行 , 由于基因芯片技术只能反映从基因组到 RNA 的转录水平上的表达情况 , 而从 RNA 到蛋白质还有许多中间环节的影响，这样，仅凭基因芯片技术人们还不能最终掌握生物功能的具体执行者一一蛋白质的整体表达状况。因此，近年在发展基因芯片的同时 , 人们还发展了一套研究基因组所有蛋白质产物表达情况的技术一一蛋白质组研究技术，包括二维凝胶电泳技术和质谱测序技术。、蛋白质结构及新药设计

基因组和蛋白质组研究的迅猛发展，使许多新蛋白序列涌现出来。然而，要了解它们的功能 , 只有氨基酸序列是远远不够的，因此出现蛋白质结构比对和功能预测。比对是通过比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性。蛋白质的结构与功能是密切相关的,具有相似功能的蛋白质结构一般相似。目前通过X 射线晶体结构分析、多维核磁共振波谱分析和电子显微镜二维晶体三维重构等物理方法可以获得蛋白质的三维结构，还有一种方法是通过计算机辅助预测的方法。蛋白质结构预测的目的是利用已知的一级序列来构建出蛋白质的立体结构模型.对蛋白质进行结构预测需要具体问题具体分析，不同的已知条件下对于不同的蛋白质需要采取不同的策略。了解蛋白质的功能从而找到其致病的分子机理，知道它们的空间结构，再设计药物对这些疾病进行治疗。生物信息学中的理论模拟与结构预测相当的重要，基于生物大分子结构知识的药物设计也成了当前药物研究的一个热点 ,它根据药物分子与大分子之间作用的互补原理，在受体结构的基础上反过来设计药

物分子。而且生物信息学可用于药物靶标基因的发现和验证。

四、国内外生物信息学的现状和未来展望

生命科学与信息科学是目前发展最为迅速的两大领域，作为这两大学科交叉的产物之

一，生物信息学同样发展迅速，并在基因组学研究中发挥巨大的作用。

国外一直非常重视生物信息学的发展, 各种专业研究机构和公司涌现很多, 生物科技公司和制药工业内部的生物信息学部门的数量也与日俱增。由于对生物信息学的人才需求迅猛，发达国家也面临着供不应求、人才匮乏的局面。

国内对生物信息学领域也越来越重视，取得了一定成绩 , 甚至在国际上还占有一席之地，如北京的罗静初和顾孝诚教授在生物信息学网站建设方面、中科院生物物理所的陈润生研究员在 EST 序列拼接方面以及在基因组演化方面、天津大学的张春霆院士在 DNA 序列的几何学分析方面都取得重要成果。北京大学研究建立起一个EMBL的镜像数据库，并提供数据检索服务。在复旦大学遗传学研究所，为克隆新基因而建立的一整套生物信息系统也已初具规模。中科院上海生化所、生物物理等在结构生物学和基因预测研究方面也有相当的基础，中科院计算所作为我国计算机科学的顶尖机构，利用自身优势，也开始在生物信息方面投入大量的人力物力，从事相关的研究。但从全国总体来看与国际水平差距很大，需要努力。

目前，绝大部分的核酸和蛋白质数据库由美国、欧洲和日本的 3 家数据库系统产生 , 他们共同组成了 DDBJ/EMBL/GenBank国际核酸序列数据库 , 每天交换数据 , 同步更新。其他一些国家 , 如德国、法国、意大利、瑞士、澳大利亚、丹麦和以色列等 , 在分享网络共享资源的同时 , 也分别建有自己的生物信息学机构、二级或更高级的具有各自特色的专业数据库以及自己的分析技术 , 服务于本国生物(医学)研究和开发 , 有些服务也对全世界开放。此外 , 国内生物(医药)科学研究与开发对生物信息学研究和服务的需求市场非常广阔。但是 , 真正开展生物信息学具体研究和服务的机构或公司却相对较少 , 仅有的几家科研机构主要开展生物信息学理论研究 , 生物信息学服务公司提供的服务仅局限于简单的计算机辅助分子生物学实验设计 , 而且服务体系也不完善。

生物信息学积极倡导的全球范围的资源共享将对整个人类社会的发展产生深远的影响，其研究领域和应用范围也将得到进一步的拓展。那时它不仅具有重要的学术价值，还有很大的商业价值，有着广阔的发展前景。随着后基因组时代的到来，它将发挥着越来越不可替代的作用。将成为生物医学、生物工程、农学、遗传学、制药和高科技产业的巨大推动力。可以毫不夸张地说，生物信息学将是21世纪生物科学发展的核心领域。

参考文献：

刘秀艳,滕胜--应用计算机识别蛋白质功能[J ].生命的化学

田云,卢向阳--生物信息学[J ].生物学杂志

陈新《生物信息学概论》

百度百科--生物信息学

Stein LD et al.Gene1998

生物信息学技术研究篇6

生物信息学是由于生物学家经过实验得到的大量数据需要工具解释这些数据的意义,导致生物与计算机的结合而产生的。目前人们普遍接受的生物信息学定义是在美国人类基因组计划(HGP)第一个五年总结报告中给出的一个较为完整的解释:生物信息学是包含生物信息的获取、处理、贮存、分发、分析和解释的所有方面的一门学科,它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具进行研究,目的在于揭示大量而复杂的生物数据所包含的生物学意义。

生物信息学与计算生物学的区别:生物信息学主要侧重于对生物学中所得信息的采集、存贮、分析处理与可视化方面,更侧重于生物学领域中计算方法的使用和发展;而计算生物学主要侧重于使用计算技术对生物学问题进行研究方面。强调应用信息学技术对生物学领域中的假说进行检验,并尝试发展新的理论。也没有必要严格讨论生物信息学与计算生物学之间的区别,目前,生物信息学比计算生物学在生物学中应用更广,同时生物信息学可以通过Internet得到大量免费的数据库和应用程序。

生物信息学与基因组信息学。生物信息学不同于基因组信息学,它包含的范围更广,不仅包括基因组信息,如基因的DNA序列、染色体定位,也包括基因产物(蛋白质或RNA)的结构和功能及各生物种间的进化关系等其他信息资源。生物信息学既涉及基因组信息的获取、处理、贮存、传递、分析和解释,又涉及蛋白质组信息学如蛋白质的序列、结构、功能及定位分类、蛋白质连锁图、蛋白质数据库的建立、相关分析软件的开发和应用等方面,还涉及基因与蛋白质的关系如蛋白质编码基因的识别及算法研究、蛋白质结构、功能预测等,另外,新药研制、生物进化也是生物信息学研究的热点。

总之,生物信息学作为一门新的研究领域,它把DNA序列信息分析作为源头,在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测,然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学、蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。

2 生物信息学主要研究内容

从生物信息学研究的具体内容上看,生物信息学主要包括序列比对、序列分析、功能基因组、基因表达数据分析、蛋白质结构、药物设计等方面。

2.1 序列比对

在生物学中序列是指核酸或氨基酸序列,序列比对是指比较两个或两个以上符号序列的相似性。双序列比较是将待研究序列与DNA或蛋白质序列库进行比较,用于确定该序列的生物属性,也就是找出与此序列相似的序列。常用的程序包有BLAST、FASTA等。多重序列比较是将待研究序列加入到一组与之同源,但来自不同物种的序列中进行多序列比较,以确定该序列与其它序列间的同源性大小。根据序列同源性分析的结果,重建反映物种间进化关系的进化树。常用的构建进化树的算法是UPGMA,软件包有PYLIP、MEGA等。多重序列比对是当前一个研究热点,常用算法有分治法,HMM及聚类法等。目前基因组比对也引起研究者们的关注。不同物种间的基因组比对既能够解释和预测他们蛋白质功能的相似性,又能够揭示不同物种间的联系。基因组比对由于涉及上亿的核酸,计算量很耗时,Delcher提出一种后缀树的方法比较两个基因组。研究基因组比对算法也是一个研究方向。

2.2 序列分析

随着越来越多生物体的DNA序列被人类测定,人们希望通过序列分析来获知其对应的基因和基因调控序列。重新组装在散弹法DNA测序过程中被打散的DNA序列,即研究基因重组算法是生物信息学研究的重点课题。基因重组的难点是DNA有很多重复的区域,相同的片段可能属于不同的区域。由于基因组中并非所有的核酸都构成基因,所以序列分析的另一个研究内容是对基因组中的基因和基因调控序列进行自动识别。基因识别是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置。从具有较多内含子的真核生物基因组序列中正确识别出起始密码子、剪切位点、内含子、外显子和终止密码子等。目前在基因识别方面的算法大体可分为基于统计的方法、基于同源性的方法和基于机器学习(如人工神经网络)方法。同时对非编码区域的识别也很重要。在人类基因组中,编码部分仅占总序列的3%～5%,其它的非编码区可能具有未被识别的功能。分析非编码区DNA序列需要大胆的想象和崭新的思路。

2.3 功能基因组

功能基因组的任务是进行基因组功能注释(Genome annotation),了解基因的功能,认识基因与疾病的关系,掌握基因的产物及其在生命活动中的作用。功能基因组学的研究主要包括以下几个方面的内容:(1)进一步识别基因,识别基因转录调控信息,分析遗传语言。(2)注释所有基因产物的功能,这是目前基因组功能注释的主要层次。1995年,Owen White设计出了第一套基因组注释软件系统。该系统能够自动识别基因、转录基因和其他生物学特征,并能够初步分析它们的功能。序列同源性分析、生物信息关联分析、生物数据挖掘是进行功能注释的主要生物信息学手段。(3)研究基因的表达调控机制,研究基因在生物体代谢途径中的地位,分析基因、基因产物之间的相互作用关系,绘制基因调控网络图。(4)比较基因组学研究,是识别和建立不同生物体的基因或其他基因组特征的联系。在基因组水平对各个生物进行对照比较,可以揭示生命的起源和进化、发现蛋白质功能。(5)功能基因组相关信息分析。包括与大规模基因表达谱分析相关的算法、软件研究,基因表达调控网络的研究;与基因组信息相关的核酸、蛋白质空间结构的预测和模拟,以及蛋白质功能预测。

2.4 基因表达数据的分析

对基因表达数据的分析可以获取基因功能和基因表达调控信息,这是生物信息学的重大挑战之一。目前对基因表达数据的处理主要是进行聚类分析,虽然聚类方法是基因表达数据分析的基础,但是目前这类方法只能找出基因之间简单的、线性的关系,需要发展新的分析方法以发现基因之间复杂的、非线性的关系。最近国际上在基因调控网络分析方面出现了许多有意义的工作,建立起一些基因调控网络的数学模型,如布尔网络模型、线性关系网络模型、微分方程模型、互信息相关网络模型等,在此基础研究基因调控网络的动力学性质。

2.5 蛋白质结构预测

蛋白质结构预测是生物信息学的重要应用。蛋白质的氨基酸序列(也称为一级结构)可以容易地由它的基因编码序列获得。蛋白质的结构对于理解蛋白质的功能十分重要。目前尚没有普遍可行方案实现蛋白质结构的准确预测;大多数方案为启发式的。

蛋白质结构预测分为二级结构预测和空间结构预测。理论和实验表明,不同的氨基酸残基在不同的局域环境下具有形成特定二级结构的倾向性,因此在一定程度上二级结构的预测可以归结为模式识别问题。二级结构预测的目标就是预测某一个片段中心的残基是α螺旋,还是β折叠,或是其它。常用方法有立体化学方法、图论方法、统计方法、最邻近决策方法、基于规则的专家系统方法、分子动力学方法和人工神经网络方法。目前较为常用的几种方法有:PHD、PSIPRED、Jpred、PSEDATOR、PSA。在空间结构预测方面,比较成功的理论方法是同源模型法。运用同源模型方法可以完成所有蛋白质10%～30%的空间结构预测工作。得到蛋白质结构后就可以进一步分析研究蛋白质的功能。

2.6 药物设计

基于生物大分子结构的药物设计是生物信息学中极为重要的研究领域。生物信息学可用于药物靶标基因的发现和验证。有许多数据库可用来获得不同组织在正常/疾病状态下基因表达的差异,通过搜索这些数据库,可以得到候选基因作为药物靶标,特异性地针对某一种疾病。另外,还可根据蛋白质功能区和三维结构的预测来对药物靶标进行鉴定,以便早期了解所研究蛋白的属性,预测它是否适用于药物作用。计算机辅助药物设计主要包括活性位点分析法、数据库搜寻、全新药物设计。目前,活性位点分析软件有DRID、GREEN、HSITE等。另外还有一些基于蒙特卡罗、模拟退火技术的软件如MCSS、HINT、BUCKETS等。目前数据库搜寻方法分为两类。一类是基于配体的,即根据药效基团模型进行三维结构数据库搜寻。该类方法中比较著名的软件有Catalyst和Unity,而以前者应用更普遍。另一类方法是基于受体的,也称为分子对接法,具代表性的分子对接软件主要有 DOCK、F1exX和GOLD。全新药物设计方法出现的时间虽然不长,但发展极为迅速,现已开发出一批实用性较强的软件,其主要软件有LUDI、Leapfrog、GROW、SPROU以及北京大学来鲁华等开发的LigBuilder等,其中LUDI最为常用。

3 结束语

生物信息学是一门新兴的极具发展潜力的学科,对计算机工作者也提出极高的要求,在序列比对中目前的研究热点主要有多序列比对算法及基因组比对算法。在序列分析中重点是研究基因重组及基因识别算法,同时对非编码区的识别也是个重点。同时后基因组时代从结构转向功能的研究涉及到基因组功能的注释,基因的表达调控机制,比较基因组的研究等内容。同时蛋白质的结构预测对蛋白质的功能理解也非常重要, 然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。

参考文献

[1]新药药物靶标开发技术[M].高等教育出版社,ISBN,2006.

[2]http://www.wikipedia.org/[Z].

[3]张春霆.生物信息学的现状与展望世界科技研究与发展[M].2000/06.

谈信息学奥赛教学篇7

关键词：信息学,奥赛教学,主导—主题,Online Judge系统

信息学奥赛是由教育部、科协批准, 中国计算机学会举办, 与数、理、化、生合为中学五大奥赛。它也是这五大学科中较为特殊的一门, 它难度大、知识面广, 而且需要掌握一门高级程序语言。就此而言它仅适合于学业拔尖的学生参加, 但开展信息学奥赛的真正目的并不只是开发少数人的智力。全国信息学奥赛委员会主席杜子德先生明确指出, 举行信息学奥赛的目的是通过竞赛带动普及, 使更多的青少年课外接触和学习计算机科学, 提高他们的逻辑思维能力、解决实际问题的能力、协作能力, 以及沟通能力。对于信息学奥赛的教学我们不应该只注重竞赛结果, 学生、教师、学校领导都要有这样的意识, 要站在更高的层次, 为培养学生信息素养而进行教学。

当前信息学奥赛因其独特性普遍存在横向和纵向两方面的问题。横向上:1.竞赛大纲与信息技术课程的教学大纲不一致。2.参赛学生课余时间的冲突, 集中学习难以持续开展。3.参赛学生学习基础参差不一与统一教学矛盾。纵向上:信息学奥赛要求学生能接受系统的教学, 它是一个从量变到质变的过程, 没有量的积累难以实现质的飞跃。有人曾做过一个统计:一个成熟的参赛选手所需的课时大致如下:计算机基础30课时;程序设计入门关 (以PASCAL语言为标准) , 约需120课时;算法设计提高光 (掌握常用的算法, 如递归、回溯、动态规划、数学建模等) , 约需60课时;综合训练关:剖析竞赛中的各种实例, 约需40课时;另加上机操作200课时, 以上合计450课时。以每周活动1—2次计3课时, 这需三年多的时间。对于一个接受全日制教育的学生来说这是难以办到的。

信息学奥赛教学虽然困难重重, 但也并非不可战胜, 我们国家在IOI中取得的辉煌成就就是最好的证明。作为奥赛辅导教师, 我在讲授基础知识的同时, 还要根据“体验科学探究活动的过程与方法, 培养良好的科学态度, 增强创新意识和实践能力的指导, 不断探究新的教学方法, 始终坚持:“以兴趣为主导, 以系统培养为目标”。下面我就信息学奥赛教学几个阶段提几点意见。

一、“海纳百川, 有容乃大”。

选拔学生时一定要把握信息学奥赛的真正目的, 不排斥对信息学有热情但缺乏基础的同学。从大局看, 竞赛不是目的, 是推动普及的手段, 我们的目的只有一个:科教兴国。

二、“千里之行, 始于足下”。

信息学奥赛的培养从Pascal语言基本的语句、三种程序结构至数组、过程和函数等内容, 逐渐深入。在这个阶段, 我们的教学不仅仅是让学生学会基本的Pascal语法规则, 更重要的是能保持他们的兴趣。凭以往经验来看, 一半的学生会在该阶段退出。对此, 我做了一个调查, 在退出的学生中60%并不是因为对编程没有兴趣, 而是受不了老师枯燥乏味的教学, 另外还有20%则是因为时间冲突。作为教师这是我们最大的败笔, 因为我们的教学非但没有培养好学生的兴趣反而扼杀了学生的兴趣。改变传统教学观念, 积极探究新的教学方法已是大势所趋。信息学奥赛对于学生来说不再是任务而是兴趣, 兴趣是他们最好的老师。教师应该主动转变位置, 成为学生学习的引导者、辅助者, 让学生成为学习的主体, 以兴趣引导学生。为了促进学生积极主动的学习同时解决学生课余时间冲突等问题, 老师可以利用校园网搭建一个基于Internet的信息学奥赛网站平台。学生以小组为单位, 小组又分为不同的层次, 在该平台上根据各小组的情况选择不同的学习进度和难度, 充分发挥分层教学的优势。同时结合集中教学, 周期性的集中, 集中的目的不是为了学习新知识而是为了小组交流, 提出问题解决问题。在这样的小组学习交流中启发学生使其主动学习、主动探究、主动沟通、主动应用。

三、“不积跬步, 无以至千里”。

算法是程序的灵魂, 它灵活多变, 虽有法可循却从不墨守成规。它在这个系统学习过程中承前启后, 一方面在检查前一阶段学的Pascal语言, 另一方面它本身的学习也充满了难度。因此, 不能再完全让学生自由学习, 必须发挥集中学习的优势保证学生学习的主动性, 同时又不能弱化教师的指导作用, 这样“主导—主体”的教学模式应运而生。对于分治、贪心、搜索、动态规划等算法的学习, 除了掌握基本思想外, 更重要的是能灵活运用, 我们可以结合“主导—主体”的教学模式从两个层次上培养学生的运用能力。第一层次是希望学生从自我知识更新的层面上发现问题即以学习的难点作为题目源, 然后解决问题。第二层次是希望学生从学科知识更新的层面上发现问题即敢于质疑, 然后解决问题。每年信息学奥赛中学生都想出了很多原本没有的新方法。这是一种张扬个性、促进个性化知识体系构建的教学方式, 对培养学生创新意识, 激活学生创新思维起到了积极的作用。在这个过程中, 教师一定要发挥好自己的主导作用。

四、“实践是检验真理的唯一标准”。

在实践阶段, 教师可以通过条件迁移、触类旁通, 从一个问题拓展出许多新问题, 让学生在解决这些新问题的过程中, 举一反三进一步锻炼思维, 利用联想的线索将新问题、新算法、新程序模块并入知识网。当然学生仍需要做大量地练习, 练习的关键是选好题, 以往都建议学生自己在网上找题, 但效果不明显。主要原因是网上的题目不具有针对性。为了保证学生学习的效率我们可以利用校园网再搭建一个OJ (Online Judge系统) 。在这个OJ系统上可以放上老师仔细考虑过的题。这样一方面解决了学生选题的烦恼, 另一方面避免了教师大量的批改作业。

总之, 在信息学奥赛辅导过程中, 教师首先要充分发挥自己的主导作用, 不仅仅讲授基础知识, 还要引导学生学会学习, 学会独立思维、学会交流协作, 强化学生的学习主体性, 给其自由的发展空间。

参考文献

[1]何克抗.“主导—主体”教学结构的理论基础[J].教育技术资源, 2001, 3.

对护理信息学教学的思考篇8

1 护理信息学的定义及发展

“信息学” (informatics) 最早出现在20世纪70年代, 起源于法语“informatique”, 意思为计算机环境, 后来被用于强调数据和资料的计算机处理。而“nursing informatics”这个术语最早是由Scholes和Barber两人提出的, 是指用计算机处理护理数据和资料。20世纪80年代在国际上兴起的护理信息学是一个新兴交叉学科, 属于现代护理学范畴, 被定义为:运用计算机技术和 (或) 计算机系统来加工和交流护理服务和管理领域内外的资料和数据, 将研究资源及成果和护理实践联系起来并将教育资源运用于护理教育。1992年美国护士协会 (ANA) 正式批准将护理信息学作为护理的一个专科实践领域。1994年美国护理学会将其定义为:护理信息学是一门综合学科, 包括护理科学、计算机科学及信息科学, 用于识别、收集加工和管理数据与信息, 以支持护理实践、管理、教育、研究及护理知识的扩展。其支持所有护理专业的实践及所有岗位和设施, 无论基础与高级水平。这种实践包括应用、工具、加工和结构的发展, 从而支持护士在照顾患者中的资料管理或护理实践中的资料管理。

2 开展护理信息学教育的重要性

2.1 提高信息素养是护理人员未来生存和发展的基础

美国劳动部就业必备技能指导委员会将信息素养作为高技术产业背景下人员稳定就业所必备的五种能力之一[2]。面对快速发展的社会及职场上的诸多挑战, 我们在学校所受的教育已远远不能适应时代的发展, 不能解决现实问题。护理行业也是如此。要适应这样医疗护理知识更新频繁的时代, 护理人员就必须提高自身的信息素养, 学会用信息武装自己。

2.2 提高信息素养是护理发展的必然要求

当代, 世界面临全球化, 而在医疗护理领域更需要如此。通过网络及其他各种渠道, 我们对医学护理学的信息加以捕捉、收集、汇总, 并进行分析、评估, 最后取其精华去其糟粕加以利用, 这样将会更快地推动医学、护理学的发展的。而做到这些, 同样需要护理人员具备良好的信息素养, 能把握和利用信息。

3 护理信息学国内教育现状

目前国内护理信息学教学主要分为2种形式:一种形式是把护理信息学作为一门独立的课程, 为护理专业的高年级学生开设;另一种形式是将其作为医学信息学课程的一部分, 为包括护理专业在内的医学各专业、计算机专业和信息管理专业的学生开设。与国外相比, 护理信息学在国内护理专业中的开设并不普遍, 课程内容也很不一致。这种研究和教学上的落后, 导致国内护理人员的信息素质普遍偏低, 护理工作的信息化进程比较缓慢。

4 护理信息学教育中现存的问题

4.1 教材问题

由于护理信息学在国内的教学时间短, 开设护理信息学这门课程的学校也为数不多, 所以至今没有全国统编教材, 这就造成开设了护理信息学课程的各个学校所教授的课程内容也不一样, 因此, 将什么样的知识教授给护理专业的学生才能让其适应知识爆炸的医学护理信息时代, 是亟待解决的问题。国内有关护理信息学方面的资料太少, 迄今为止只有中华护理学会总策划、湖北中医学院附属医院护理部毛树松等人编写的《护理信息学概念》是关于护理中计算机应用的论著, 这种情况是不利于护理专业发展的。要向全国超过124.7万注册护士 (2002年卫生部统计资料) 普及护理信息学的知识, 就必须尽快组织专家编写统一的《护理信息学》教材。

4.2 师资问题

由于护理信息学涉及的学科很多, 这就要求教师既有护理学方面的知识, 又具备一定的计算机知识, 甚至还要有一定的管理学知识、英语知识, 而在现有的条件下, 要求教师达到这样的要求, 还有一定的困难。培养这样的教师需要多少时间, 应挑选什么样的教师接受培训, 是由护理基础的教师去学计算机更好还是计算机教师去学护理好, 这是值得我们思考的问题。因此, 解决护理信息学教育中的师资问题就只能靠多部门的联合了。笔者认为可以由护理专业教师或从事医院护理信息管理的人员来承担医院信息系统、主要先进医疗设备的使用这样主要课程的教学, 而由信息管理专业、计算机专业的教师来承担像文献检索、统计软件应用这样与实际工作联系较密切的课程的教学。

4.3 教学方式

护理信息学是一门理论性和实践性都很强的学科, 所以对教学方式有较高的要求。首先, 教师在教学中应当充分利用多媒体技术, 通过图像和图表等充分展示教学内容, 给学生直观的印象, 最好尽量用实物教学。尽可能在电子阅览室中来讲授某些章节, 这样可以通过展示网站中的相关内容来增强学生对知识的理解, 也可以通过网络教会学生自己查找资料;其次, 建议教师采取一定比例的双语教学, 加大英语的比重, 因为很多网站的信息资源都是英文的。据统计, 互联网上80%的信息都是英文的, 因此如果没有很好的英语功底, 我们就无法利用这些资源, 学生就无法掌握国外护理信息学中的新技术和新成果。

4.4 实践问题

护理信息学的教学必须充分重视实践环节, 注重理论联系实际。教师在教学中应当强调理论与实践并重。在让学生学习理论的基础上, 更要增强其动手操作能力。因为, 将来在工作中光有理论是完全不够的, 更多的要学生自己去动手操作。因此, 在第二课堂中我们可以适当选择信息化水平较高的医院作为实习场所, 以加强对学生实际操作的训练, 提高学生分析与解决实际问题的能力和水平。

5 解决护理信息学教育中问题的对策

(1) 将护理信息学列入护理本科或专科教育的必修课程中。虽然护理信息学不是执业护士考试科目, 但其在今后的护理工作中确确实实是非常重要的, 其重要性不亚于护理基础操作。所以, 在学校教育中, 将护理信息学作为必修课程, 学生才会更加重视。

(2) 组织专门的人员编写全国统一教材, 并由有关部门组织师资培训。教师首先应具备一定的信息素养才能培养学生。

突出护理专业特色提高健康评估教学效果

周晓丽, 宋梅, 白燕

(西安医学院, 陕西西安710021)

关键词:护理专业;健康评估课;教学方法

中图分类号:G420文献标识码:B

文章编号:1671-1246 (2010) 04-0102-02

1研究对象

研究对象为我院2004级、2005级、2006级三年制护理大专教改班和非教改班。

2方法

健康评估课的任务是使学生掌握以患者为中心, 包括生理、心理和社会文化在内的健康评估原理和方法, 学会收集、综合、分析资料, 概括护理诊断依据, 最终提出护理诊断, 为进一步确立护理目标、制订护理措施奠定基础[1]。在教学中, 我们发现存在以下问题: (1) 健康评估课作为一门桥梁课程开始于护理专业课之前, 并且由于教学内容比较抽象, 学生在具有较少相关专业知识的前提下, 学习此课感到费力。 (2) 目前使用的《健康评估》教材中的知识体系仍有大部分与《诊断学》教材相似, 在教学中仍按身体系统收集资料, 不利于学生强化和发展有护理特征的护理评估系统。 (3) 对护理理论的学习与实践之间差距大, 学生不会分析与解决实际问题。 (4) 学生的交流技巧还有待提高, 应加强对其人文素质教育。针对以上问题, 我们尝试突出护理专业特色, 采取多种教学方法进行教学。

依据教材内容, 突出护理专业特色, 合理编写教学大纲, 减少“身体评估”一章的学时。教材中此章内容偏多, 部分属于医疗诊断范畴, 应参考国家执业护士考试大纲要求规定, 选取相应的教学内容。扩充心理社会评估、功能性健康形态评估等内容, 强化学生的护理诊断概念, 培养其护理诊断思维方法。

2.1多媒体教学法

在学习症状学评估和身体评估时可以搜集、制作许多典型的图片, 在心肺听诊教学中可以边讲解边让学生听, 还可以边讲解边播放教学光盘。

2.2情景教学法[2]

(3) 国家有关部门要制订出对学生信息素养评定的标准。从1995年11月起, 美国护理联盟将护理信息学作为特定的资格认证领域。护理信息学高级实践护士资格必须通过美国护士协会认证, 要具备以下条件: (1) 注册护士执照。 (2) 学士及以上学位。 (3) 从事注册护士工作2年。 (4) 过去5年在该领域从业2 000 h以上, 或完成护理信息学研究生课程并从业1 000 h。 (5) 在过去5年内修完20个相关继续教育学分, 且每5年重新确认一次。有了这样的评定标准也就有了护理人员为之努力的方向[3]。

在学习健康资料采集方法时, 选择具有代表性的重点内科整体护理病案, 如慢性肺源性心脏病、冠状动脉粥样硬化性心脏病等, 要求学生自由组合成3人一组进行角色扮演, 即患者、主管医生、主管护士, 模拟收集资料的过程, 设置一些对话训练, 加强对其交流技巧的训练。

2.3以问题为基础的教学法

在症状学评估和实验室检验的部分内容教学中, 以问题为引导, 以学生自学讨论为主。

2.4知识竞赛法

在期末考试前1周左右安排竞赛, 提前将知识竞赛方式告诉学生, 让学生有充分的时间准备。竞赛分理论知识 (口述) 和体检实践 (操作、口述) 考核2个部分。

2.5护理体检训练法

在护理体检训练中, 使学生了解患者的健康状况, 及时发现需要通过护理手段解决的问题, 并预防可能发生的健康问题。3结果

3.1学生教学评价

以调查问卷的形式调查学生对教学的评价, 结果发现, 94%的学生认为采用这些教学方法有利于理解记忆, 有利于使课堂讲授变得更加生动活泼, 对提高自身理论水平、解决问题的能力很有帮助。

3.2学生成绩评价

对学生的成绩进行评价时, 实行考教分离。3年试卷难度的P值分别为0.60、0.65、0.72。教师根据提前制订的评分标准, 按照流水方式阅卷。2004~2007年教改班与非教改班期末考试成绩比较见表1。

护理信息学的发展和护理信息系统的建设非常重要, 希望能有更多人来关注和支持这项事业, 为护理专业的现代化出力。

参考文献

[1]雷琼, 张进军, 张小飘.论护士信息素养的培养[J].护理学杂志, 2004, 5 (19) :9.

[2]武有祯.2l世纪护理人员信息素养的培养和提高[J].护理研究, 2002, 1 (16) :1.

浅谈信息技术“教”与“学” 篇9

2.以网络教室为主的机房中上课, 对操作性强的内容, 教师讲后学生马上可实践操作。效果较好, 学生掌握较快。

3.计算机的辅助教学。借助CAI和软件嵌于教学过程中, 起到辅助的作用。其关键是合适的课件和软件。

三、发挥学生的主体性

我们讲的是素质教育, 要以学生为主体, 发挥学生的能动作用, 计算机课尤其如此。在电脑的教学中努力从学生的实践出发想他们所想, 以引导为主, 充分发挥学生的能动性。计算机中我们的目的是让学生掌握一门技能, 而掌握技能的方法是多种多样的。

教师的引导固然重要, 但学生才是学习的主导者, 他们又该如何学习这门课呢?如何自学, 可以从两方面去培养: (1) 课前的预习, 即对教材的自学。学生学习新授内容之前, 把将要学的内容去看懂, 读懂, 能基本明确操作方法, 这样在教学中才能有更多的主动权, 而不至于成为死板的灌输式。 (2) 是课余时间的自我探究, 主要是对课堂知识的加深、扩展, 更主要是对课堂中没有学到的、自己感兴趣的知识的获取。

古人云:师者, 传道授业解惑也。那么在当今这个知识日新月异的信息化时代, 我们作为教师该如何去教呢?

一、教师观念的转变

变传递型为引导型。教师将由事件的重述者和经验的传递者, 转型为学生学习的刺激者和协作者。教师要做“领航员”, 提供变换学习跑道的建议以及关于学习方法的重要指导和援助。

二、信息技术课我们应采取不同于其他课程的教学模式, 以多样化的教学模式来达到预期的效果

1. 以上机实践为主的教学模式。

以上一节的理论课为基础, 布置好上机的作业和

数学源于生活, 寓于生体验着数学的价值和学习的乐趣。当春游“10个1角就是1元”, “1元就是10个1

摘要：随着计算机的广泛应用, 信息技术在中学成为一门必修课, 面对这纷繁复杂的信息社会, 在教学中如何让学生更好地掌握这门技术, 本文对教师的“教法”与学生的“学法”作了简单的论述。

血液流变学检验及其临床应用篇10

一个既研究物体的流动又研究其变形的科学称为流变学 (Rheology) , 其中研究血液及其有形成分流动与变形规律的部分称为血液流变学 (Hemorheology) 。目前血液流变学检验已广泛地应用于临床, 特别是对血栓前状态和血栓栓塞性疾病的发生、发展和发病机制的判断有重要价值, 对心、脑血管疾病、糖尿病, 血流变学检测也有较重要的应用价值, 其内容主要包括宏观血液流变学检验及微观血液流变学检验。全血粘度和血浆粘度是宏观血液流变学检验的重要指标。微观血液流变学检验包括红细胞聚集性、变形性, 红细胞与血小板表面电荷、血小板粘附性、聚集性和白细胞流变性检测等项目。

2 宏观血液流变学检验[1]及其临床应用

2.1 全血粘度测定

2.1.1 测定仪器

由于全血为非牛顿液体, 它的表观粘度取决于剪切状况的变化, 故全血粘度常用旋转式 (如锥板式) 粘度计来测定, 以便提供不同的切变率。

2.1.2 标本采集

清晨空腹静脉血用肝素粉 (终浓度0.1mg/mL) 抗凝, 抗凝血标本塞紧管口, 置室温中待检。

2.1.3 切变率选择

国际血液学标准化委员会 (ICSH) 建议测定全血粘度的理想切变率范围在1~200/S之间。临床应用时可根据仪器的设置选择3个切变率, 高切变率 (简称高切) 在200/S左右, 中切可选在40~50/S之间, 低切可选在10/S以下。

2.2 血浆粘度测定

2.2.1 测定仪器

由于血浆为牛顿液体, 其粘度与切变率变化无关, 可只选择某一切变率 (如120/S) 故用自动化毛细管式粘度计进行测定。

2.2.2 标本制备

抗凝条件同全血粘度测定, 在分离血浆时必须以799g (3000转/min) 离心10min以上, 去除细胞成分并应避免溶血。

2.3 全血及血浆粘度测定的报告方式及参考值

2.3.1 报告方式

粘度的单位为mpa·s (豪帕·秒) 。报告全血粘度时, 应包括高切、中切、低切条件下的3个粘度值, 血浆粘度则只报告1个数值。同时, 报告红细胞比积值, (1) 便于衡量它对全血粘度有无影响; (2) 通过HCT值与全血高切粘度值之间的换算, 可推导出全血还原粘度, 红细胞聚集性及红细胞变形率的结果, 以便于全面分析血液流变学检验结果的临床意义。

2.3.2 参考值

血液粘度是全血粘度, 血浆粘度、红细胞比积、红细胞变形性、聚集性的综合性表现的一个指标。正常人的血液粘度有一定的波动范围, 由于各实验室检测仪器类型不同, 检测条件和方法不尽一致, 因此各实验室须建立各自的参考值, 见表1。

2.4 血液粘度测定的临床应用

血液粘度测定能为许多疾病的诊断、治疗、预后判断及预防等提供较重要的信息。根据我科的临床应用有如下所见和体会。

2.4.1 冠心病与心肌梗塞组

冠心病的发病与高纤维蛋白原血症、高脂血症等导致血液粘度增高有关。其增高的程度可反映心肌缺血的严重度, 血液粘度尤其是低切粘度的增高发生在心梗之前, 它是有关症状出现之前较早期的表现。

2.4.2 高血压病组

血液粘度常增高可能与血脂增高、红细胞变形性减低等有关。

2.4.3 血栓栓塞性疾病组

血液粘度常增高, 可能与纤维蛋白原含量增高导致血浆粘度增高、红细胞、血小板聚集性增高、红细胞变形性减低等有关。

2.4.4 血液病组

(1) 各类贫血时由于HCT值下降常导致全血粘度减低; (2) 白血病特别是白细胞数增高的急、慢性白血病患者在化疗后常导致血浆粘度增高。