1信息链及其相关概念
1．1事实(Facts)
作为整个信息链的起点，事实就是事物在人类视野(感观/逻辑)中的原始映像［1］。事实是事情的真实情况，包括事物、事件、事态，即客观存在的一切物体与现象、社会上发生的不平常事情和局势及情况的变异态势［2］。事实也是人类知识的起源，人类全部知识的最初信息基础就是事实。
1．2数据(Data)
通常认为，数据是对事物纯粹的、客观的记录，是原始的未经解读的数字、文字、图像、符号、声音、计算机代码等［3］。而数据本身缺乏关联和目的性，但当数据结合一定的背景、规则、意义之后，就会形成信息。
1．3信息(Information)
作为整个信息链中的中心链环的信息，它的下游是面向物理属性的，上游是面向认知属性的。“信息”既有物理属性也有认知属性，因此成为“信息链”的代表称谓。
1．4知识(Knowledge)
知识来自于信息，信息只有同接收者的个人经验、信息与知识准备结合，也就是同接收者的个人背景融合才能转化为知识，它比数据或信息更接近行动。知识必须经过学习或研究以及从信息中经过去粗取精、去伪存真等加工才能够获得［4］。
1．5情报(Intelligence)
情报是为实现主体某种特定目的，有意识地对有关的事实、数据、信息、知识等要素进行加工后得到的产物。情报既包含有信息的成分，也包含有知识的成分。从信息层面看，情报所包含的信息是与人类社会有关的;从知识层面看，情报是与知识的利用价值紧紧联系在一起的。从一定程度上来说，情报是知识的子集。1．6智慧(Wisdom)智慧是能迅速、灵活、正确地理解和解决事物的能力。这种能力来源于人类基于已有的知识，是针对物质世界运动过程中产生的问题，根据获得的信息进行分析、对比、演绎，找出解决方案的能力。从严格意义上来讲，智慧是属于知识层面的，是人类大脑运用知识活动的产物———即运作和应用知识的知识。有知识不一定有智慧，但有智慧一定有知识。知识只有转化为智慧，才能显示出其真正的价值。
1．7事实、数据、信息、知识、情报、智慧之间的关系
数据是客观事实的记录，信息是有意义的事实和数据，知识是系统化的信息，情报是进入人类社会交流系统的运动着的知识，智慧是运用信息和知识解决问题的能力。这样由事实(Facts)→数据(Data)→信息(In-formation)→知识(Knowledge)→情报(Intelligence)→智慧(Wisdom)层层递进，构成了一条完整的信息链，见图1［5］。
2医学信息学的相关概念
2．1国外医学信息学定义的三种导向
2．1．1以信息技术为导向定义侧重于技术和工具，即通常强调以计算机为基础的技术。“临床计算”、“医学中的计算机”、“医学计算机科学”、“计算机在医学中的应用”等认识比较常见［6］。
2．1．2以角色、任务或面向领域为导向定义侧重于组织内部信息人员的角色。例如，护理信息学、牙医信息学等通过医学信息学分支学科来定义。
2．1．3以概念为导向定义侧重于如数据、信息和知识这些概念在医学领域中的特定内涵。从总体上来看，国外医学信息学的定义是朝着形成基于数据、信息、知识的医学信息学定义方向发展的。
2．2中国医学信息学定义的两种倾向
2．2．1基于字面拆分后的概念解析
第一种拆分是将“医学信息学”拆分为“医学”+“信息学”(medicalinformatics)———偏重于方法论层面。把“医学信息学”定义为信息学在医学领域中的应用，同时确定医学信息学的范围是“医学”和“信息学”之交叉。前者指其应用领域，后者指其方法学。第二种拆分是将“医学信息学”拆分为“医学信息”+“学”(medicalinformationscience)———侧重于学科体系层面(即理论与技术方法统一的学科体系)。把医学信息学定义为研究“医学信息”的一门科学，即研究医学领域中的信息现象和信息规律的一门科学。
2．2．3基于国外医学信息学定义的翻译与重组
此类定义大多为将国外医学信息学的定义翻译成不同形式的汉语语言并且进行重组，与国外对医学信息学的定义无太大区别。
3医学信息学研究中的信息链
3．1“数据→信息”链
这一环节的重点在于对医疗大数据的应用。当下全球大量的公共卫生信息、电子病历信息、用药信息、住院信息、图像信息、管理信息、基因信息、医学知识库信息以及实验室数据等构成了医疗卫生大数据［7］。随着信息技术与卫生及生物医学日益紧密的结合，大数据对卫生及生物医学的研究与应用也将产生深刻影响。因此，如何更好地利用大数据便成为信息技术与卫生及生物医学领域共同面对的挑战。大数据在医疗行业可应用于临床、研发、公共卫生和创新商业模式等领域，在健康领域的终极应用是疾病诊断和预测性治疗。虽然医疗大数据的研究和应用如火如荼，但在应用过程中也面临着诸多问题，如数据的存储、数据的整合、数据的挖掘利用和保护等方面都面临着一些问题。这也就需要我们在利用医疗大数据的同时，变革数据管理方式、建立完善的区域卫生信息化标准体系、积极探索利用数据挖掘技术等等各种措施，利用创新的方法和模式，发挥大数据在医院行政管理、健康教育与管理、卫生信息服务和疾病的控制预防中的作用和价值。
3．2“信息→知识”链
这一环节主要关注医学知识库的建立。数据库是计算机应用系统中的一种专门管理数据资源的系统，它有文字、符号、图形、图像、数字及声音等多种形式。而知识库是知识工程中结构化、易操作、易利用、有组织的知识集群，是针对某一(或某些)领域问题求解的需要，采用某种(或若干)知识表示方式在计算机存储器中存储、组织、管理和使用的互相联系的知识集合区别与联系［8］。知识库的概念来自两个不同的领域，一个是人工智能及其分支———知识工程领域，另一个是传统的数据库领域。人工智能和数据库两项计算机技术的有机结合，促成了知识库系统的产生和发展。建立医学知识库，需要一支多学科人才的专业队伍，并且要能够适应数字化医疗向智慧化医疗的转变需要，构建大型的一站式通用智能医学知识库。建立知识库，要以本体为建设思路和方法，不仅要构建西医学科的知识库，更要构建中医学科知识库，且重视与“大数据”医疗的整合，更好地利用临床信息，将有用的信息知识化。
3．3“知识→智慧”链
这一环节的着重点在于智慧医疗的实现。2008年，IBM首先提出了“智慧医疗”的概念。早期的智慧医疗强调物联网的作用，设想把物联网技术充分应用到医疗领域中，以实现医疗的信息互联、共享协作、临床创新、科学诊断以及公共卫生预防。而未来的智慧医疗将是以卫生信息化和信息共享为基础，以患者为中心，以个性化、智能化医疗服务为核心的医疗服务体系［9］。智慧医疗包括了智慧医院、区域医疗、家庭自助健康监护等多种服务方式，它将成为未来医疗卫生信息化发展的主要潮流。智慧医疗可以创建一个更加合理的医疗产业链，并且使用户体会到更加智能化和协调化的医疗服务［10］。
4医学信息学的未来发展方向
4．1学科体系的协同融合，加速了生物医学信息学的形成与发展
医学信息学(MedicalInformatics，MI)和生物信息学(Bioinformatics，BI)虽然产生背景不同，但是进入后基因组时代之后，生物信息学和医学信息学的边界趋于模糊，互相渗透和结合的趋势明显。其目的就是要提供新的生物医学知识的开发和共享框架。正是两者的协同融合加速产生了一门新的学科———生物医学信息学(BiomedicalInformatics，BMI)。可以预见的是，基于相同的学科理论基础和彼此交叉融合的研究内容，生物医学信息学一定是医学信息学和生物信息学未来的发展方向。
4．2学科研究向促进“转化研究”的方向发展
首先，在信息链的研究视角下，医学信息学的发展会更加注重信息链中的要素从低层次到高层次的链环转化;其次，在医疗领域，医学信息学面临的最大的挑战是如何将生物医学研究领域的成果快速、可靠地转化为现实可用的临床解决方案。同时，医学信息学出现了新的分支学科，即转化医学信息学。转化医学信息学通常被认为是以转化医学中的相关信息问题为研究对象，结合信息科学、理论基础和应用技术，服务于转化医学的研究，其目的是促进基础医学研究成果顺利向临床应用转化［11］。转化医学信息学的研究内容包括医学信息的标准化和医学数据的组织与存储等。它可以利用信息技术有效地加快基础研究变为临床应用，有力地促进转化医学的发展。
4．3学科的社会服务功能不断提升
4．3．1个性化
个性化意味着卫生信息管理和卫生信息服务以用户为中心，围绕每个用户的状态、需求乃至兴趣爱好来采集信息或提供信息服务。可以设想，在未来每个患者都将拥有自己的个人健康中心。
4．3．2智能化
智能化意味着通过对既有信息的分析，挖掘其中的规律，利用获得的规律来处理新的信息，并给用户提供科学合理的建议。
4．4新技术支撑和引领着医学信息学的未来发展
在未来发展中，许多崭新的技术可以有效地促进医学信息学的研究和应用的发展。远程医疗(Telemedicine):计算机技术、多媒体技术、通信技术与医疗技术结合。移动医疗(MobileHealth):通过移动通信技术来提供医疗服务。健康物联网(TheInternetofthings):利用物联网进行健康和疾病的管理。健康云(Healthcloud):以SaaS的方式向医院和医疗机构提供医院管理和居民健康档案管理方面的服务。医疗大数据(Medicalbigdata):大数据技术与医疗行业结合，充分开发利用医疗数据蕴含的信息与价值。转化医学(TranslationalMedicine):建立基础研究与临床医疗间更为直接便捷的联系。智慧医疗(Wisemedical):使用物联网技术打造健康档案和医疗信息平台，实现患者与医护人员、医疗机构和医疗设备的互动。
4．5我国医学信息学学科发展亟待解决的问题
我国医学信息学最近几年发展很快，但学科研究体系不够完善和成熟、学科建设和理论研究比较薄弱、标准设置滞后、系统规划和人才不足等问题制约了医学信息学的健康发展。
4．5．1亟需解决学科正名和专业名称规范化问题
医学信息学在国内的学科地位的确很尴尬，主要表现在国内的三大学科体系(目录)，即“中国图书馆分类法”(简称中图法)、“国家标准的学科分类与代码”(简称国标法)、“教育部颁布的学科专业目录”(简称教育法)中均没有“医学信息学”的类名。因此，当务之急是要尽快确立“医学信息学”的学科名称及其在学科体系中的位置。医学信息教育在国内看似很火爆，其实是乱象丛生。此前教育部只批了中南大学、南通大学、徐州医学院的医学信息学专业，但国内很多学校都在信息管理与信息系统等专业后面加括号注明“医学信息学方向”，然后对外宣称是医学信息学专业。与此类似的还有一种叫“卫生信息管理专业”。显然这都是不负责任的做法。因此，希望教育主管部门加大宏观指导与调控力度，规范医学信息学的学科建设与专业教育。首先，在学科及专业目录上设立独立的“医学信息学”，既不要让“医学信息学”依托(附)于其他学科/专业，也不需要在别的学科/专业后面的括号内出现“医学信息学”。根据教育部2012年9月颁布的《普通高等学校本科专业目录》，建议将“医学信息学”纳入到“特设专业”中的“1010医学技术类”。其次，成立全国医学信息学教学指导委员会(教指委)，规范指导医学信息学的专业教育。再次，协调指导“医学信息”类的学术组织，整合医学信息学的学术研究力量和研究队伍，指引医学信息学的健康发展。
4．5．2加强学科课程的设置和培养目标的确立
我国医学信息学专业的本科课程设置比较落后，学科的课程体系不完善且专业教材缺乏，不同学校的教学内容和培养目标差别很大，体现不出学科的重要性和交叉复杂性。故要求科学合理地加强学科的课程设置，正确处理好计算机科学、医学和信息科学之间的关系，参照国外已有的教学方案并联系自己的教学实际情况去充实教学计划，扩宽教学范畴，使整个医学信息学的教育更加合理。4．5．3实现专业教育体系化，加强专业人才的培养由于没有认识到医学信息学教育的重要意义，医学信息学地位不高，所以学科的科研投入、教育投入和人才培养都面临难题，教材和师资的缺乏也导致了专业教育规范化和体系化不足。为此，要深刻认识到医学信息学教育的意义，推动专业教育向规范化和体系化迈进。医学信息学作为一门新兴学科，其发展需要大批的高水平人才。人才的培养需要在专业教育中实现，只有通过规范科学的教育体系培养高素质的医学信息学人才，培养医学信息学研究的复合型人才和对在岗人员进行进修培训，才能适应医学信息学的快速发展。
5结语
医学信息学是一门正在迅速发展中的新型多学科交叉学科。通过信息链的角度来研究医学信息学，可以为其未来的发展重点及方向提供一个新的视角，使其更加重视医疗大数据、医学知识库以及智慧医疗的研究和发展，从而为医学信息学的发展提供更好的动力。医学信息学的发展正迎来新的机遇，我们应将理论研究和应用实践相结合，努力克服医学信息学在发展中遇到的困难，快速推进我国医学信息学的健康发展。
作者：李后卿 董富国 郭瑞芝 单位：中南大学湘雅医学院
