时间：2023-08-17 18:03:43
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇生物医学与生物技术，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
生物医学工程专业培养目标
本专业培养具备生命科学、电子技术、计算机技术及信息科学有关的基础理论知识以及医学与工程技术相结合的科学研究能力，能在生物医学工程领域、医学仪器以及其它电子技术、计算机技术、信息产业等部门从事研究、开发、教学及管理的高级工程技术人才。
培养要求
生物医学工程专业学生主要学习生命科学、电子技术、计算机技术和信息科学的基本理论和基本知识，受到电子技术、信号检测与处理、计算机技术在医学中的应用的基本训练，具有生物医学工程领域中的研究和开发的基本能力。
生物医学工程专业就业方向
本专业学生毕业后可可以在医疗仪器企业的研发机构、生物医学工程及相关学科的科研单位、大型医院的设备中心、高等院校等地方工作，也可以做国家公务员。相关行业(如IT，仪器仪表等)。
从事行业：
毕业后主要在医疗设备、护理、制药等行业工作，大致如下：
1 医疗设备/器械;
2 医疗/护理/卫生;
3 制药/生物工程;
4 新能源;
5 电子技术/半导体/集成电路;
6 其他行业;
7 计算机软件;
8 仪器仪表/工业自动化。
从事岗位：
毕业后主要从事算法工程师、售后工程师、销售工程师等工作，大致如下：
1 算法工程师;
2 售后工程师;
3 销售工程师;
4 硬件工程师;
5 维修工程师;
6 注册专员;
7 技术支持工程师;
8 产品经理。
生物医学工程专业就业前景
生物医学工程专业就业前景还挺好的。生物医学工程专业这个名字大家一听到就会以为是医学专业，其实它是属于计算机、电子、医学交叉的一个专业，生物医学工程不归医学类专业管辖，而是不折不扣的工科专业，毕业后授予的不是医学学士，而是工学学士。
目前，生物医学工程是综合了生物学、医学和工程学的理论而发展起来，由于是多学科的有机融合，它与生物学、医学这些传统的经典学科又有所不同，也有别于纯粹的工程学科。
生物医学工程是工程学与生命、医学紧密交叉的学科，它致力于用工程学的手段解决生命、医学及健康领域的问题，特别是研究、开发创新型的医疗设备、检测方 法、材料制剂等。生物医学工程是极具前景的朝阳学科，将在本世纪为整个工程科学、生命科学与医学科学带来深远变革，更将成为促进全民健康事业发展的核心力量。
关键词：生物医学工程；计算方法；教学改革
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）22-0119-02
一、引言
《计算方法》综合了计算数学和计算机科学相关知识，具体研究利用计算机解决数学问题的相关理论和相关方法。该课程作为我校生物医学工程专业本科学生的课程，目前仅有理论教学环节，教学效果有待提高。本文结合生物医学工程专业特点，基于我院在医学影像成像方法的研究成果，借助我校信息学科与计算机学科的优势，对《计算方法》课程教学改革进行探讨。将《计算方法》课程的理论知识应用于医学成像中，包括CT成像、近红外光学成像和光致超声成像等，以期摸索出适合生物医学工程专业学生的《计算方法》实验教学体系，培养知识与能力并重、理论与实践兼顾的创新型生物医学人才。
二、计算方法课程特点及教学存在的问题
随着科学技术特别时计算机科学与技术的高速发展，科学计算已成为继理论分析、实验研究之后的第三种科学研究手段。计算方法研究利用计算机解决科学问题的相关理论和方法，是科学计算的核心。作为数学理论与工程应用之间的一个纽带，计算方法在很多学科领域发挥着重要作用，很多高校已将该课程作为学生的必修或选修基础课程。
计算方法紧密结合数学理论和计算机科学，是数学的一个重要分支，也是理工科学生一门重要的基础课程。计算方法研究利用计算机解决数学问题的相关理论和方法，强调计算机技术的实际应用和数学算法的工程实现，对学生的动手能力有较高的要求。由于与工程实践密切结合，该课程的教学必须理论与应用并重。
《计算方法》课程具有以下特点：（1）计算方法课程不仅涉及高等数学中学过的相关理论内容，而且注重运用这些理论去解决问题，而不是理论本身。它有助于加深学生对数学理论的理解和认识。（2）计算方法课程公式较多而且难记。（3）强调对计算机的使用，尤其是在计算机上借助一定的软件平台实现相关算法。
生物医学工程是一门兴起于20世纪60年代的交叉学科，涉及化学、数学、物理、药学、生物t学、电子技术、工程技术、材料、计算机技术和信息技术等众多学科及领域。该学科综合了工程学、生物学和医学的理论和方法，具有综合性强、知识结构交叉跨度大、发展速度快等特点。从事该专业的本科生不仅需要电子技术、生命科学、电子与信息科学相关的基础理论知识；而且还需具备生物医学与工程技术相结合的科学研究能力。由于生物医学工程学科知识结构的交叉性和综合性，对高校培养的该专业人才需要更高、更全面的能力素质要求。
我校生命科学技术学院将《计算方法》课程作为大三生物医学工程与生物技术专业学生的选修课，经过几年的教学，存在的主要问题如下：
1.《计算方法》课程教学内容照本宣科，与生物医学工程专业基本无联系。目前，课程教学内容与生物医学工程专业以及生命科学技术学院研究方向基本上没有联系，结合不够紧密，没有将生物医学工程专业领域涉及的科学计算学生所学专业领域科学计算问题融入教学计划和教学内容。
2.《计算方法》重点在于理论教学，对数值实验能力的强调不够。以往的教学环节中，选用的教材在内容安排上没有对数值计算过程中实验过程的描述。老师在授课过程中，忽略了学生数值实验能力的培养。实际上，这门课程不仅具有完整的理论体系，更是一门实践性很强的课程，数值实验在该课程中必不可少。
三、教学改革具体措施
针对上述问题，本文从教学内容、教学模式和考核方法等方面进行研究，结合生物医学工程专业特点，基于生命科学技术学院科研平台，加强数值实验，摸索适合生物医学工程专业学生的《计算方法》实验教学体系，培养知识与能力并重、理论与实践兼顾的创新型生物医学人才。
1.扩展《计算方法》教学内容。我校《计算方法》课程选用西北工业大学出版社出版的教材《计算方法》，教材内容包括计算误差、基于二分法和迭代法的方程近似求解、直接法和多种迭代法求解线性方程组、特征值和特征向量的计算、最小二乘法求解方程组、曲线拟合、曲线插值、以及数值积分与数值微分等，课程内容大部分涉及的都是数学理论，以及各种方法的详细推导，教材上的例子主要是简单的数学问题，与实际应用联系较小，与生物医学工程专业更是没有联系。我们在教学过程中，结合我院科研以及生物医学工程专业特点，在理论讲解与公式推导的同时，融合医学成像具体实例，让学生了解如何在本专业领域运用该课程相关知识。
2.开设《计算方法》实验教学。为提高学生动手能力，我们在经典计算方法课程内容基础上，结合生命学院科研项目，加入与生物医学工程专业相关的应用实例，例如CT图像重建，计算方法课程中的迭代法和最小二乘法均可用于CT图像重建，基于学院CT硬件系统采集的数据，结合合适的成像模型，学生上机编程完成CT图像重建。通过该实例学生不仅了解了CT成像原理，更掌握计算方法在CT成像中的应用。再例如辐射传输方程的求解问题，该问题在生物医学成像中普遍存在。辐射传输方程属于复杂的偏微分方程，在光学成像前向建模中，需要求解该方程，而计算方法课程中有一章的内容讲解偏微分方程的数值求解方法，学生可以开展基于数值方法的辐射传输方程求解。同时，我们加大编程仿真，特别要指导学生应用所学知识进行生物医学工程应用实践。
3.完善《计算方法》教学模式。《计算方法》课程的目的是让学生利用计算机，结合一定的软件工具，解决实际问题。考虑到课程特点，以及学生前期已经学习Matlab语言，我们使用Matlab软件作为计算方法的编程工具。我们在当前计算方法课程的课堂教学安排中，除了理论教学，还增加仿真实验。教师在课堂讲解时，进行详细演示，同时要求学生课后进行编程与上机。课后作业采用计算机编程完成，学生提交报告，给出程序代码以及运行结果。使学生通过仿真实验掌握计算方法中的理论知识，同时学会编程运用计算方法相关内容解决实际问题，提高动手能力。
4.改进《计算方法》考核方式。传统《计算方法》课程考核采用笔试形式，主要考查的是学生对基本知识点的掌握情况。本文改革中，我们兼顾知识与能力的评价标准考核学生学习效果。评价标准主要包括：计算方法基本理论知识、基于Matlab工具的编程仿真实现计算方法相关算法、生物医学工程实际问题解决能力。对于计算方法基本理论知识的考核，采用笔试闭卷形式；对基于Matlab工具的编程仿真实现计算方法相关算法，考核学生在计算机上利用Matlab语言编程实现误差分析、二分法和迭代法求解方程组、数据插值、数据拟合、数值积分与微分等；对于生物医学工程实际问题解决能力的考察，给出两到三个生物医学应用问题，要求学生根据现有数学模型，基于测量数据问题求解，并给出误差分析结果。总之，采用形式多样的考核方式，对学生的综合能力进行测评。
四、结语
本论文对计算方法课程改革进行了探讨，构建教学研用有机结合的计算方法教学体系。通过基础知识传授、计算机仿真实验、医学断层成像具体问题实践，建立包括基础理论――验证实验――应用实践三个层次的相互衔接的计算方法学教学体系；同时，生物医学工程专业背景下的算方法教学，融合了包括分子数学、生物、计算机与信息等多学科知识，对学生的理论、实践与应用能力协同训练与提升，为多学科交叉复合型创新人才的培养奠定基础。
参考文献：
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Teaching Reform of "Computational Methods" for Biomedical Engineering Students
CHEN Duo-fang
（School of Life Science and Technology，Xidian University，Xi'an，Shaanxi 710071，China）
关键词：生物科学 健康教育 专业建设方向
中图分类号：G4 文献标识码：A 文章编号：1673-9795（2013）03（b）-0044-02
生物科学代表着21世纪自然科学的前沿，是孕育关键性突破的学科之一。生物科学是研究生物的形态，结构，生理，分类，遗传，变异和进化的科学，它以培养基础性，研究性人才为主。海南医学院是一个地方性本科医学院校，为了适应地方经济的发展需求和学校本身的发展，我校于2009年开设了生物科学专业，学制四年，同时，为了适应就业市场的需要，将生物科学专业设定为健康教育方向。
在专业开设之初，我们通过对一些院校的调研后发现，多数学校的生物科学专业普遍存在着没有明确的学科定位，专业设置雷同，没有具体的研究方向和针对性等现象。在教学过程中仅仅以理论课教学为主，缺少实验教学和专业实践。这种不顾自身特色和条件，追求时髦，一哄而起，搞形式主义的办学，既保证不了教学质量，扩大不了办学规模，又不能办出其自身特色，也极大的浪费了教育资源。
本文在总结以上专业建设方面遇到的问题和分析国内医学院校生物科学专业建设与就业市场趋势的基础上，阐述了我校在生物科学专业建设的一些做法和体会，以期为医学类院校生物科学专业建设提供发展思路。
1 明确学科定位
在教育部2001年颁布的“高等学校本科专业目录”中与生命科学有关的专业主要有三个：生物科学，生物技术和生物工程。许多学校都设置有其中的二个或者二个以上的该类专业。因此，人才培养方案中应使这三类专业有所区别。生物科学是一门基础学科，它是研究生物的形态，结构，生理，分类，遗传，变异和进化的科学，它以培养基础性，研究性人才为主；生物技术是应用自然科学及工程学原理，依靠生物作为反应器，将物料进行加工，以提品为社会服务的技术，它是侧重理科，理工管结合的复合型专业，以培养应用性人才为主；而生物工程则是生物技术研究中侧重于后期产品处理的部分，是侧重工科，理工管结合的复合型专业，仍以培养应用性复合型人才为主。这一分类特点决定了生物科学是基础性学科，其他两门应用性学科是在其基础上，结合其他学科的研究成果发展出来的。
生物科学包括了微生物学，生物化学，细胞生物学，免疫学，育种技术等几乎所有与生命科学有关的学科，同时又与化学，化学工程学，数学，微电子技术，计算机科学等生物学领域之外的尖端基础学科相结合，从而形成一门多科学互相渗透的综合性学科。因而作为生物科学专业的本科生经常面临哪些基本知识，基本理论应该优先掌握的困惑；而作为教师也经常需要考虑哪些基本知识，基本理论应该优先重点向学生讲授，如何培养出适应时展，紧随世界潮流的生物科学专业人才。在一般综合性大学中，这个专业的人才是以研究性的培养模式进行培养的，在一般本科医学院校生物科学专业办学总体思路是：“夯实基础，拓宽知识面，立足于现代生物科学技术改造提升传统产业，因地制宜，办出特色，面向现代生物技术产业主战场培养应用型，复合型生物科学人才”。
海南医学院是地方性医学院校，其办学宗旨是为地方培养实用技术应用型人才，因此，生物科学专业建设不能像综合性大学一样，而应该从生物科学基础理论入手，在专业方向上选择由生物科学衍生的相关实用技术性方向，以就业为导向，培养适应市场需求技术型人才。从应用的角度来认识，生物科学是人类对生物资源的利用，改造并为人类提供服务的一门学科。在此认识的基础上才能建立科学可行的教育体系，科研体系和管理体系。目前这三个体系涉及的主要研究领域和方向有如下几个方面：（1）生物化工与材料；（2）环境与环境生态；（3）农业生物技术；（4）生物医学医药工程；（5）食品生物技术；（6）能源生物技术；（7）生物制药；（8）基础生物技术；（9）生物工程技术仿生；（10）生物战剂及其防御；（11）生物检测检验技术。从以上专业方向发展分析，适合医学院校生物科学应用技术型的专业方向有生物医学医药工程、生物制药和生物检测检验技术。其中适合我校生物科学发展方向的是生物检验检测。
综合以上分析，我校的生物科学专业的学科定位是：以培养应用型人才为主的专业，是理工管结合，以理为主的新兴复合型专业。通过培养使学生具有扎实的生物科学理论知识，掌握生物技术基本实验技能，了解学科发展前沿，能在工业，医药，食品，环保等行业的企业，事业和行政管理部门从事与生物检验检测有关的应用研究，技术开发，生产管理和行政管理等工作的高级专门人才。
2 完善课程体系设计
2.1 扩大基础课教学，增加选修课比例，优化课程体系结构
调整课程结构是课程体系优化的前提。基础课程一般都具有较高的稳定性和较宽的适应性，是培养和发展学生智能，增强毕业后发展潜力的重要基础。为此要特别注意加强公共基础，专业基础课的教学。同时根据生物科学毕业生去向和我校的学分管理制度，我们在构建生物科学专业课程体系中，大量增设选修课，主要涉及人体解剖生理学，药理学，细胞生物学，药物化学，生物技术制药，微生物检验等。通过增设选修课，可以增加专业基础知识，加强素质教育与能力培养，拓宽专业口径，使学生更能适应市场需求。
2.2 重视教学内容的改革
在改革课程结构的同时，重视课程内容的调整。教学大纲是进行课堂教学的基本依据，编好教学大纲是进行课堂教学的关键环节，对规范课程教学和保证教学质量具有重要意义。课程内容的改革要从教学大纲着手，通过调查，研究和讨论，对每门课编制出切实可行的教学大纲，大纲强调突出重点，难点，加强了实践环节，强调实验，实习基本技能的掌握。细化各章内容，明确课程交叉内容所属，例如基本原理部分前面课程已讲授，后面应用的课程时就不再细讲，确保课程内容不重复，实验内容不雷同。
2.3 增强师资队伍建设
根据教学体系和课程体系的教学需要培养和引进理工结合的高层次人才。在学科建设经费和学院的支持下，加强专业基础课和专业课老师在教学及科研方面能力的提升。对年轻教师特别是非生物背景的教师进行了全方位的培养。建议全体在岗教师加速知识结构调整和知识更新。高素质师资队伍的建设，有利于推进课程体系和教学内容的改革。为该学科专业的发展奠定了坚实基础。
2.4 加强实习及毕业环节教学体系的建设
进行素质教育是时代对高等教育人才培养的基本要求。素质教育的核心是培养学生的创新精神和实践能力。教学实践环节在培养学生的工程实践观念，提高学生的素质，启迪学生的创新思维，开发学生创新潜能，锻炼学生创新能力，巩固理论知识，提高学生实践动手能力与独立工作能力，以及培养学生理论联系实际，分析问题，和解决问题的综合能力方面具有其它教学环节无法替代的重要作用。在实习及毕业教学环节中，我们主要做了以下两方面的工作：
（1）制定生产实习的动态监控措施及成绩评定体系。评价指标体系是搞好评价工作的基础，它不仅是对生产实习进行评价的依据，而且会对实习教学环节中的各项工作起到引导和推动作用。因此，一个科学的评价指标体系不仅应能客观，全面地反映实习教学的水平及其效果，而且还应遵循科学性和可操作性。根据上述原则，我们设计了生产实习评价指标体系。修改，制订了详细而具体的生产实纲。摒弃了传统的提纲式指导大纲，改为具体的以车间或工段为单位的实习要求内容和指导，让学生充分明确实习的内容和要求，同时，可起到督促实习指导教师的作用。
（2）规范毕业设计（论文）开题报告，提高毕业设计（论文）质量。以表格形式，要求本科毕业论文之前，充分明确该课题的背景、意义、主要研究内容方法、技术路线、工作进度和技术指标等内容，并在全院范围内进行公开的，正规的开题报告，给该专业的师生提供了一次较好的学术交流机会，有助于拓宽学生的专业视野，活跃学术气氛，全面提升生物科学专业的毕业设计（论文）质量。与此同时，我们还制定了毕业设计（论文）批改方案，以规范毕业设计（论文）的撰写，提高毕业设计（论文）质量。
参考文献
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在医学院校生物技术专业开设临床医学课程，有着迫切需要和实际意义。我校生物技术专业自招生之初就开设了临床医学课程。生物技术专业有了临床医学的指引，人才培养基础更加扎实，方向更加明确。同时，具有一定临床医学知识的生物医学人才，能够更好地将自身优势辐射到传统医学专业上，为临床医学的发展提供新视野，开拓新思路，注入新的活力。医学生物技术已经在临床医学的发展中发挥了革命性的作用，如基因工程药物和疫苗、单抗导向药物、人工血液代用品等已广泛应用于癌症、传染性疾病和一些遗传性疾病治疗。同时，许多临床新问题、老难题，也越来越多地依赖于生物技术的发展，相关疾病的基因定位、组织工程、干细胞研究方面也都取得了重要成果。显然，医学院校生物技术专业开设临床医学课程既是生物技术学科发展的需要，也是临床医学发展的需要。
2医学院校生物技术专业临床医学教学现状和问题
2.1课程体系和教学内容完全照搬临床医学专业本科教育
课程体系和教学内容是培养目标的直接反映，是培养人才素质、提高教学质量的核心环节。生物技术专业临床医学课程体系和教学内容，应该紧贴生物技术专业实际需求，有针对性地进行设置。然而，目前大部分医学院校生物技术专业临床医学课程体系和教学内容完全照搬临床医学专业本科教育，将内科、外科、专科教学内容按照病因、临床表现、病理、诊断、治疗、预防等毫无取舍地灌输给学生，呈现教师教学无特色、无重点、无思路，学生学习无方向、无兴趣的状态。这与学科设置初衷和社会人才需求脱节，不能培养学生的自主学习能力及创新能力，没有达到预期效果。
2.2课程目标不明确，考核要求不严格
目前大多数医学院校对生物技术专业临床医学教学不够重视，没有真正意识到临床医学对该专业学生今后发展的重要意义。医学院校生物技术专业临床医学课程目标应该是：使学生具有一定临床思维，了解临床医学前沿和需要，并能在医学发展和临床需求中找到生物技术的落脚点、发力点，运用所掌握的生物技术理论知识和技能，从事相关领域的科学研究、技术开发，最终为医学问题的解决开辟新思路、提供新方法。但是目前医学院校对于生物技术专业临床医学课程目标认识比较模糊，在教学过程中需要学生掌握哪些内容、掌握到什么程度没有一个明确的标准。考核过程较为敷衍，甚至没有考核，使临床医学课程开设存在“鸡肋化”的危险。
3医学院校生物技术专业临床医学教学内容
医学院校生物技术专业人才培养，在强调基本素质共性的基础上，应该有不同的培养类型和专业方向。医学生物技术专业临床医学教学内容必须体现职业生涯发展目标，尊重学生多样性选择。目前的教学内容和课程体系不能完全符合专业发展和人才培养需要，不能完全适应现代医学发展需要，不能完全考虑到多样化、个性化、专业化，因此有必要对医学院校生物技术专业临床医学教学内容进行改革。
3.1紧贴实际，重点突出
临床医学是医学生物技术的出发点和落脚点，在课程设置上除了要整体介绍临床医学概况外，重点是要筛选出能够体现生物技术学科发展价值以及与生物技术知识有交集的内容，体现出医学生物技术特色和资源优势，如临床诊断的新方法，基因诊断、基因治疗技术在肿瘤及其他疾病中的应用等；而疾病的临床表现、物理诊断及常规治疗方法等内容应该淡化。这样才会贴近生物技术专业实际，更好地激发学生学习热情，避免浪费学生有限的精力。
3.2以临床问题为向导，以临床难点为突破
医学生物技术发展动力就是临床问题。医学生物技术的发展已为我们解决了一个又一个医学难题，开辟了新思路，提供了新方法，已有很多成熟的、新兴的生物技术应用于临床实践。因此，应将目前临床上亟待解决的问题和需要突破的难点贯穿在教学中，引起学生的思考和学习兴趣，从而更好地把生物技术和临床医学结合起来。
3.3着眼前沿，广泛涉猎
生物技术专业临床医学教学内容需要不断更新和发展。临床医学的最前沿往往与生物技术的发展密不可分，因此要把临床医学中最新的焦点和热点引入教学中，让学生体会医学生物技术对现代医学发展的重要性，增强荣誉感和使命感。同时，临床医学不断进展的案例也是很好的教学事例，让学生了解前辈们是如何发现问题、分析问题、解决问题，并推动医学科学向前发展的。但也要照顾到医学发展的冷门分支，给学生拾遗补缺的机会，在大家忽视的老问题上做出新文章。
4医学院校生物技术专业临床医学教学模式
生物技术专业临床医学教学模式应该有别于临床医学专业，要更加突出多样性、灵活性和自主性，最大限度调动学生积极性，将课程的作用发挥到最大化。
4.1课堂教学与课外教学相结合，选修和必修相结合
压缩课堂教学时数，将教学主战场放在课外，把更多的时间交给学生进行自主学习。增加选修课数量，鼓励学生选择自己感兴趣的方向进行探索。生物技术专业将来不从事临床医疗工作，对临床医学知识的学习应该是有重点和有取舍的，这个选择权不应掌握在教师手中，而应留给学生。让学生在课外通过文献查阅、学术会议、网络交流等多种形式，学习对未来职业发展有帮助的医学知识。
4.2大师进讲堂，将导师范围扩展至临床学科
师资队伍建设是实践教学体系改革的关键。目前生物技术专业临床医学师资结构中，中级职称教师比例偏高，真正的大师偏少。应该把临床医学的“大腕”请进讲堂，因为生物技术专业的导师往往更重视具体的新技术、新方法，而对临床医学前沿需求知之甚少，缺少宏观思路和顶层设计。这些可由临床导师很好地补充，他们扎根临床数十年，对疾病的发生发展、治疗的难点要点有更全面、深入的认识。要鼓励学生参与到临床导师的科研课题及科技创新活动中，使其不仅对原有理论知识和技术有更清晰的认识，还锻炼了临床科研思维能力；使学生能更准确地把握现代医学发展的脉搏，找到自己感兴趣、能钻研、有出路的研究方向，对未来职业发展进行合理的规划。
4.3启发为主，传授为辅
生物技术专业学生将来主要从事科研工作，应该是临床医生的益友良师。其临床医学教学不应以传授方式为主，而应采取引导、启发的方式，加入讨论及案例教学，让学生自己思考问题，用专业特长来分析问题、解决问题。强化学生创新思维和综合能力培养，在教学环节中启发学生自主学习和自由学习。在教学方法和教学手段改革中，坚持理论联系实际、基础联系临床的教学理念，强调教学过程的“四结合”：密切结合科研，密切结合临床，密切结合实践，密切结合新进展。
4.4考核评价与教学目的相统一
关键词：生物化学；计量；教学改革
中图分类号：Q5 文献标识码：A 文章编号：1674-0432（2011）-09-0230-1
项目资助：计量特色生物类专业就业竞争力提升研究（HE20041）
21世纪是生命科学的世纪，生物化学是生命科学相关专业的一门重要专业基础课程。生物化学知识已经渗透到了生命科学的各个学科[1]。中国计量学院生命学院的《生物化学》为校平台课程，课程组自建院以来，承担本校生物技术、生物工程、食品科学与检验、药学及生物医学工程等专业的《生物化学》课程的教学工作。随着中国计量学院生命学科的发展及形势的变化，为体现相关专业的“计量”特色，我们积极采取了一系列方法和措施，收到了显著的成效并积累了相当的经验。
1 “计量”特色的《生物化学》教学实践中存在的问题
1.1 生物化学课程的内容难度大而且复杂
众所周知，《生物化学》属于生命科学相关专业基础课程中较难的课程，本课程各种分解与合成等生化反应途径十分复杂，如许多酶（包括发挥酶的催化活性所需要的辅酶和辅基）的结构非常复杂。生物分子的合成与分解途径十分复杂，有些生化反应途径甚至多达数十步,如核苷酸的合成与分解[1]。
1.2 学科发展快、课程内容多，与学时相对较少的矛盾日益突出
随着学科的交叉和不断深入，在生物物质代谢及代谢组学等方面的研究更是取得了前所未有的进展[2][3]。然而，现实情况是，课程组成立近7年来，《生物化学》课程的学时数却未有增长，事实上还有轻微的下降（从2009年起，中国计量学院由每个学分的17个学时改为16个学时，总学时由原来的120减少到112个）。因此，上述问题尤其显得突出。
1.3 课程内容与生产实践脱节严重
掌握《生物化学》的基本知识对发展有“计量”特色的生物技术、生物工程、食品检验和药学等专业，对理解生命的基本规律具有极为重要且不可替代的作用[4]，同时，掌握《生物化学》的基本知识对生命科学相关专业的其他相关课程的学习也十分必要[5]。因此中国计量学院的《生物化学》课程既具有基础性，也具有互通性。酶的结构、DNA的复制、转录、蛋白质的生物合成、氧化磷酸化的机理等在《生物化学》课程中十分重要的内容。但是，在目前的生物相关产业的生产实践上鲜有应用。
综上所述，作为一门重要的基础课，中国计量学院的《生物化学》在把握学科发展前沿的同时，适应培养、体现“计量”特色以及新的专业教育形势的需要，将创新意识融入教学的全过程，对我们《生物化学》课程组来说也是一个全新的挑战。
2 生物化学教学改革实践
为解决上述问题，我们《生物化学》课程组通过组内讨论，并汲取同行的宝贵经验，采取了以下几项措施：
2.1 针对现存的问题，修订新的《生物化学》教学大纲
修订新的教学大纲,调整教学内容,编写了新的《生物化学》实验教材（目前正在编写理论课程的教材）,自制了《生物化学》教学多媒体课件。我们删减了和其他课程如遗传学、分子生物学和基因工程、蛋白质工程等课程重复的内容,增加了生物分子信息传递、物质代谢调控等近年来发展迅猛的学科前沿内容。
2.2 鼓励学生提高自学能力
由于我校《生物化学》开在二年级的第一个学期,许多学生对大学的学习方法还没有完全适应,有的学生仍然像在中学时那样,遇到有不懂的地方缺乏正确的方法。因此我们强调区分内容,提倡预习与复习,鼓励学生提高自学能力。
2.3 注重生物化学理论与生产实践的联系
在教学中我们尽可能地理论联系实际,如蛋白质的分离与纯化技术与现代生物工程中蛋白质药物的分离纯化的联系、酶抑制剂与食品、外来检疫性害虫的防治及科学研究中的广泛应用、基因调节系统研究与基因工程技术的密切关系以及新技术如基因芯片，RNA干扰等在研究基因的结构与功能中的应用等等。既提高了学生对《生物化学》的兴趣，又可以教育学生克服应试习惯，争取能够比较全面系统地掌握《生物化学》的基本知识。
2.4 加强《生物化学》教学过程中学生创新意识的培养
我们通过在讲授生物化学发展中的重大发现时将所涉及到科学家及他们的研究思路和方法作为一项重要内容来介绍,从而使学生不仅获得知识,同时受到解决问题方法论上的启迪,这样十分有利于对学生的创新思维的培养；我们还在总学时不变的情况下增加实验课时，提高学生的动手能力和对《生物化学》的兴趣。
参考文献
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理工类院校生物医学工程专业的教育，主要体现于理学、工学及二者有机结合的特色和优势，如理工类院校在数学、生物、材料、机械、电子、计算机、自动控制、组织工程等学科，具有坚实的教学基础、丰富的教学经验、良好的教学资源与条件。研究和解决生命科学及医学中的重要问题，是生物医学工程学科教育与发展的宗旨，因此，利用理工科院校的教学资源优势，培养能利用工程学手段，解决人类生命及健康问题的研究和应用型人才，是理工科院校生物医学工程专业教育的重要目标。因教学资源与条件的不同，理工科院校与医科院校、综合性大学的人才培养目标亦相异。理工科院校侧重于培养学生具备扎实的基础知识，包括数学、物理、电子、机械、生物等学科；熟悉医学电子仪器、生物医学信息、计算机、生物材料等相关学科专业知识；善于利用工程学方法与手段，解决专业相关领域的问题。培养目标具有准确的定位与时代性，即一方面能充分利用理工科院校的优势，体现其在工程学科方面的特色，另一方面，根据学科的交叉性与涉及领域的广泛性，密切跟踪学科的发展与社会需求变化，从而培养高素质的复合型高级专业科技人才。
根据教学与科研条件、研究方向的不同，国内理工类院校关于生物医学工程专业人才的培养目标既具有上述共性，又各有侧重与特色。如清华大学提出旨在培养能将现代电子、信息技术、物理、化学、数学和其它工程学原理，应用于研究生命科学的基本问题，能利用工程技术方法解决疾病预防、诊治及改善健康、提高生活质量等的高级专业人才；浙江大学则明确培养具有生命科学、电子技术、计算机技术及信息科学等理论知识、医学知识和工程技术紧密结合的科学研究和技术开发能力，能在生物医学电子、医疗仪器、计算机技术、信息产业等部门从事研究、开发、教学及管理的高层次创新型人才；东南大学强调以电子、信息技术生物学、化学和材料学为知识基础，使学生具备开展与人类健康相关的科学研究及应用开发能力，重点培养学生的研究能力和创新能力，培养具备宽阔视野、思维活跃的精英人才和领军人才；上海交通大学依托其强大且基础雄厚的工科和医学背景，重点培养在生物、医学和工程技术领域中具有开展交叉研究能力的有创新精神的，能应用物理、化学、材料、电子信息和工程等领域的技术解决生命科学问题的创新型交叉学科人才。华中科技大学生物医学工程专业培养具备生命科学与光、电、计算机等信息科学有关的基础理论知识，以及医学与工程技术相结合的科学研究能力，能在医疗器械、电子技术、计算机技术、信息等产业部门从事研究、开发、教学及管理的高级工程技术人才。
华南理工大学生物医学工程专业，始于从硕士研究生人才的培养，我校于1993年获生物力学硕士学位授予权，1998年，将生物力学硕士点(生物科学与工程学院)与生物电子学硕士点(电子与信息学院)整合为生物医学工程一级学科专业硕士学位授权点，并开始正式招收硕士生，2002年招收生物医学工程专业本科生，2004成立生物医学工程系，2006年获生物医学工程一级学科博士点。根据我校生物、电子、材料等学科在科研教学方面的多年积累的与优势，结合广东省生物医学工程产业的发展与需求，将生物医学工程专业本科培养目标，按要求掌握的知识与具体的能力确定为：
目标1(扎实的基础知识)：培养掌握扎实的专业基本原理、方法和手段等方面的基础知识，包括生物医学、电子技术、信息科学、计算机技术、生物材料、生物信息等相关学科基本知识、基本理论和基本技能的复合型高级科技人才。
目标2(解决问题能力)：培养学生能够创造性地利用生物医学与工程技术相结合的研究开发能力，以服务于国内外生物医学工程产业快速发展的需求。
目标3(团队合作与领导能力)：培养学生在团队中的沟通和合作能力，学会按分工要求在团队中从事具体工作，完成指定任务，进行组织协调，进而能够具备生物医学工程领域的领导能力。
目标4(工程系统认知能力)：让学生认识生物医学工程的多学科交叉特性，从系统的角度认识与领会生物医学工程学科的核心与特点。要求从工程系统的角度，运用多种工程技术手段与方法，寻求解决实际问题的方案。
目标5（专业的社会影响评价能力）：培养学生正确理解生物医学工程对人们日常生活、人类健康所产生的重要影响。
目标6（全球意识能力）：培养学生能够在全球化的环境里保持清晰意识，积极跟踪新理论方法、技术的发展，在全球化的背景下认识与把握生物医学工程学科的现状与发展。
目标7（终身学习能力）：生物医学工程毕业生在职业生涯中，需要根据学科、行业发展与岗位要求，不断更新知识，提升自己的综合素质，并具备终身学习的能力。
综观理工科院校生物医学工程专业本科生的培养目标，既反映了各校的学科优势、特色与定位，又具明显的共性，即强调学科的交叉复合特性，培养能将工程技术和医学、生物等基础理论相结合，解决人类生命健康中的问题、提高生活质量的综合性人才，尤其注重学生的实践能力与创新能力。
理工类院校的生物医学工程专业培养特色
在专业特色建设方面，各高校依托各自的学科建设与教学资源优势，逐渐形成自己的办学特色。如清华大学持之以恒地进行教学建设与改革，形成了"注重质量，强调实践，紧密结合科研"的教学特色，清华大学生物医学工程学科2001年被评为全国重点学科，2006年被评为国家重点一级学科；浙江大学则强调系统掌握计算机技术、信息处理技术、电子技术、仪器技术和生命科学相关的基础理论知识具有多学科交叉应用能力和国际竞争力的复合型人才培养，为国家级生物医学工程特色专业建设点；东南大学从1988年开始与南京医科大学合作，进行7年制工医双学位人才培养，2000年开始进行生物医学工程专业（七年制）本硕连读人才培养。2007年建立医工结合生物医学工程长学制创新人才培养国家人才培养模式创新实验区，2008年成为生物医学工程国家特色专业建设点，形成了工医复合型人才培养的特色，并形成了生物医学电子学和现代生物技术两个重要的特色方向；上海交通大学则充分利用附属医院的临床资源，建立与基础课程相适应的实践教学体系，强化学生实践训练，培养动手操作与创新研发能力，大力推进医工(理)交叉学科人才培养，积极推进国际合作与交流；华中科技大学华中科技大学自1997年起系统地开展了生物医学光子学特色方向本科教学体系建设的探索与实践。基于生物医学工程学科的特点，借鉴国内外最新教学成果,建立了一套具有生物医学光子学特色方向的本科教学体系。2011年开始招收“医疗器械”卓越工程师实验班，按照全新的教育大纲和创新的实验模式培养面向医疗器械产业发展需要的高端领军型人才。
华南理工大学生物医学工程专业经过近10年的本科教育实践，以电子技术为基础，以生物医学电子仪器与生物医学信息为主，兼顾生物医学材料、分子生物学及生物信息学，基本形成了多学科方向交叉的知识体系。尤其注重学生基础知识、实践能力和创新能力的培养，根据广东地区生物医学工程产业的优势与市场需求，着力培养具有生物医学工程专业基本素养、基础扎实、专业知识面广的复合型高级技术和专业管理人才。近年来，积极与广东省生物医学工程领域领军企业、医疗、科研机构开展联合培养人才的改革，如自2009年开始，华南理工大学与深圳华大基因研究院共同成立了华南理工大学-深圳华大基因研究院，并开设基因组科学创新班，生物医学工程专业部分优秀学生从大学三年级开始，即有机会进入深圳华大基因研究院从事生命学科的学习与科学研究；2011年，华南理工大学携手中国科学院广州生物医药与健康研究院，共建“华南干细胞与再生医学英才班”，实行“2.5+1.5”的培养模式，“英才班”将根据学生所属专业本科培养计划和干细胞与再生医学的专业培养要求，为学生制订个性化的培养方案，将专业理论知识与实践、学习和科学研究相结合。此外，生物医学工程专业与深圳迈瑞电子有限公司、汕头超声仪器研究所、广州总院、南方医院、广东省人民医院、中山大学附属肿瘤医院和广州医学院附属肿瘤医院等单位建立了密切的联系，为学生的实践、实习提供优越的资源和条件，同时，为学生的就业不断开拓新的渠道；从大学二年级开始，学生即有机会加入“学生研究计划SRP(StudentResearchProject)”，参与老师指导的科研实践，进入实验室与研究生共同学习研究。学习、研究期间，取得优异成绩或成果的学生，推荐参加“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛。华南理工大学生物医学工程专业，近年来进行各种新的人才培养模式的有益探索与实践，进一步扩宽学生的知识面，显著提高学生的实践能力，激发学生学习热情，培养学生的创新能力。
生物医学工程专业人才培养模式
我国高等工程教育强化主动服务国家战略需求、主动服务行业企业需求的意识，确立以德为先、能力为重、全面发展的人才培养观念，创新高校与行业企业联合培养人才的机制，改革工程教育人才培养模式，提升学生的工程实践能力、创新能力和国际竞争力。主要体现于四个方面：(1)工程教育服务国家发展战略；(2)加强与工业界的密切合作；(2)重视学生综合素质和社会责任感的培养；(4)注重工程人才培养国际化。近年来，各高校都在进行专业人才培养模式的改革、探索和实践，主要包括(1)重基础、宽口径、强能力、高素质的大类培养模式。如上海交通大学实行按院系招生、学生入校两年后再分专业的培养模式，从而有利于学生根据个性、特长选择专业，增强学生的竞争意识，有利于资源的优化整合；中国科技大学秉承“基础与创新并重”的办学理念，实行重基础、“轻”专业，注重基础“宽、厚、实”，专业“精、新、活”的宽口径个性化培养模式。浙江大学提出“以人为本、整合培养、求实创新、追求卓越”的教育理念，确立的人才培养模式是以3M(多规格、多通道、模块化)和“宽、专、交”为特征的KAQ(知识、能力、素质)并重，将本科专业分成若干学科大类，实行前期按大类培养，实施通识教育，后期实行宽口径专业教育的新模式。华南理工大学的培养模式与浙江大学既具相似性，又各有侧重。华南理工大学以注重精英人才与个性化人才的创新能力培养为特色，如按大类分电子、机械、化工、材料、经贸等各大类专业精英班，“基因组科学创新班”和"华南干细胞与再生医学英才班"等。
(2)注重创新与实践能力培养，如卓越人才培养、产学研相结合人才培养、交叉复合型人才培养。近几年，各高校均十分注重学生的创新能力和实践能力的培养，通过卓越人才计划旨在提高学生的科研能力与解决实际问题的能力。卓越工程师教育培养计划的遵循“行业指导、校企合作、分类实施、形式多样”的原则，其特点包括：行业企业深度参与培养过程；学校按通用标准和行业标准培养工程人才；强化培养学生的工程能力和创新能力。其中，首批“卓越工程师教育培养计划”高校包括清华大学、浙江大学、上海交通大学、华中科技大学、东南大学和华南理工大学等61所高校，第二批共有133所年高校加入“卓越工程师教育培养计划”。
(3)国际化人才培养，通过与国外知名高校建立人才培养合作项目，进行联合培养。如教育部中国教育国际交流协会(CEAIE),中教国际教育交流中心(CCIEE)和美国州立大学与学院协会(AASCU)共同合作的“1+2+1中美人才培养计划”，积极推动中美高校学分学历互认，促进中美高校师生双向交流、共同制定大学本科专业教学计划等。此外，近年来，各校纷纷与欧美、澳洲著名大学建立了各种灵活的本科人才联合培养机制，推进教师双向交流，专业课程实行双语教学或全英教学等。
(4)个性化人才培养，华南理工大学生物医学工程专业培养学生过程中，根据学生知识结构与特长，注重个性化培养，如，一方面鼓励生物医学工程专业学生修读“双学位”，另一方面，也接受其它专业学生修读生物医学工程专业“双学位”；通过“学生研究计划(SRP)”，“百步梯攀登计划”、“挑战杯全国大学生课外学术科技作品竞赛和创业计划大赛”等，培养学生的创新、创业、科研能力。
课程建设
生物医学工程专业教学指导委员会，为生物医学工程学科人才培养的规范化提供重要的指导性意见。根据生物医学工程学科的发展趋势与社会需求、以及各高校的教学和科研优势，理工科院校设置的生物医学工程专业本科的课程体系，既存在共性，又各具特色。其中，理论教学部分，主要包括公共基础课、学科基础课和专业领域课，实践部分，包括实验课程、课程设计、认识实习、工程实习、生产实习和毕业实习等。各理工院校生物医学工程专业本科培养计划中的公共基础课颇为相似，主要有政治类课程、大学英语、大学物理、大学化学、数学(微积分、线性代数、概率论与数理统计)、工程制图、大学体育，以及人文、社会和技术类通识教育课程；学科基础课程，大多数高校以生物医学电子与信息为主，包括电路、数字电子技术、模拟电子技术、信号与系统、数字信号处理等主干课程，并设置解剖生理学、临床医学概论、普通生物学、生物化学与分子生物学等重要基础课程；各校的生物医学工程专业本科课程的差别，主要体现在专业领域课，同时也最能体现其专业特色。一般以其优势学科方向开设不同的专业必修或选修课程，如浙江大学按数字医学信息、生物传感器与医学仪器、定量与系统生理学三个方向设置专业课程，东南大学则分生物传感与生物电子学、生物信息学、生物医学材料与纳米技术、医学信息工程等四个方向，上海交通大学包括生物医疗仪器、神经科学与神经工程、医学成像与图像处理、生物材料与纳米生物医学等几个方向课程；清华大学按学科方向分为医疗仪器、神经工程、医学影像和微纳医学等四个主要方向，分别设置不同的专业课程。
华中科技大学则包括按生物医学光子学、医学影像学、生物信息学、纳米生物材料和组织工程等方向的专业课程；华南理工大学生物医学工程专业的本科课程，主要涵盖了医学电子仪器、医学影像、医学信息、生物力学和生物医学材料等五个方向，分别开设了医学传感器、医疗仪器设计、生物医学测量、医学超声学、生物医学信号处理、医学成像技术、医学图像处理、医院信息系统、远程医疗、生理系统仿真建模、生物力学、生物医学材料等重要课程。
实践环节主要包括综合实验、课程设计、临床实习、金工实习、电子工艺实习和毕业实习等。其中综实验包括工程生理学、生物医学工程、医学仪器与信息工程3门综合实验课程，设置了数字电路、微机原理与应用、医学仪器等3门课程设计。由于广东省医学资源和生物医学工程产业具有较强的特色和优势，尤其在医疗仪器行业拥有一批实力雄厚的企业，华南理工大学充分利用这种地域的产业优势，知名企业联合建立了本科实习基地，和具优越医疗资源的医院建立了良好合作关系，为本科生的临床实习与毕业实习提供强有力的支持。此外，华南理工大学积极鼓励学生参与“暑期实习计划”，即由老师或学生自行联系实习单位，经院系和老师推荐，学生有机会在暑期到相关高校或科研院所实验室、企事业单位实习。
在双语课程、全英语课程、新型课程和特色课程方面，华南理工大学生物医学工程专业也正在积极进行建设，如《医学图像处理》和《医院信息系统》已经实行双语教学，正在为全英文授课做准备；不定期地邀请国内外有影响的专家和企业负责人进行专题讲座或创业教育；为新生开设《生物医学工程概论》课程，计划进一步开展新生研讨课、系列专题研讨课。
总结
生物医学工程学科具有鲜明的交叉与复合特性，它对解决人类生命与健康中的问题具有十分重要的作用，生物医学工程学科与相关产业发展亦极为迅速，如何培养适应学科发展需求和符合社会需要的专业人才，是各高校生物医学专业面临的重要问题。理工科院校在电子、计算机、信息、生物、材料、制造等学科具有一定的优势，充分利用理工科的资源优势，培养研究与应用兼顾的高级专业人才，亦是理工科院校本科教学的重要目标。
华南理工大学生物医学工程本科专业，经过近十年的教学实践，逐渐形成以生物医学电子、医学信息工程、生物力学为主导的培养体系，十分注重学生的实验能力和创新能力的培养，并充分利用广东省的医学资源和生物医学工程产业的地域优势，努力培养适应社会需求的专业人才。近年来，华南理工大学生物医学材料方向发展迅速，先后成立了国家人体组织工程重建工程中心、特种功能材料教育部重点实验室、广东省生物医学工程实验室，在生物医学材料方面取得了一系列成果。为此，华南理工大学正在为利用生物医学材料方面的优势，加强生物医学材料方向的本科专业人才的培养，积极地进行探索。
关键词：计算机应用；中文信息处理；生物信息学；文本挖掘；信息抽取；机器学习
中图分类号：TP391 文献标识码：A
1 引言
当前，生物医学领域的研究正在飞速发展，大量的生物医学知识以非结构化的形式存在于各种形式的文本文件中。国际上生物医学领域的权威数据库MEDLINE(Medical Literature Analysis and Retrieval System Online)的文献总数目前已达到1600万篇，近年来年均发表文献超过60万篇。如何才能有效地利用这些文本中所蕴含的生物医学知识无疑对分析海量的生物医学数据是非常重要的。常用方法是通过关键词在MEDUNE中或者互联网上进行检索，但是这只能从大量文档集合中找到与用户需求相关的文件列表，而不能从文本中直接获取用户感兴趣的事实信息。因此，提供从大规模生物医学文献中自动获取相关知识的有效工具是一项迫在眉睫的任务。
文本挖掘技术在文本知识自动获取中起到了重要作用。文本挖掘通常包括信息检索、信息抽取、数据挖掘三个步骤。其中信息检索(Information Retrieval，IR)用于识别相关文本，信息抽取(Information Extraction，IE)用于识别实体、关系、事件等信息，数据挖掘(Data Mining，DM)则从结构化信息中识别出相互间的关联。生物医学文本挖掘的研究重点主要由信息抽取和数据挖掘两方面的研究组成。具体来说，包括生物医学领域命名实体识别、同义词和缩写词识别、关系抽取、利用推理进行关系抽取的假设生成、文本分类以及上述工作的集成框架等。该领域研究的主要方法是通用的机器学习方法、领域知识、面向任务的前处理和后处理技术的相互结合。
文本挖掘在生物医学领域中的应用，可以提高生物医学信息建设和管理的效率。生物医学数据库的建设是最早推动生物医学文本挖掘的动力。通过信息抽取技术可以建设以疾病诊断、药物设计为目的的专用蛋白质作用关系数据库。例如建设特定疾病如乳腺癌、老年痴呆症的蛋白质作用关系相关数据库。通过数据库描述的蛋白质作用网络，将极大地有利于疾病诊断、药物设计，促进相关生物医学研究的进展。近年来文本挖掘技术在生物医学领域中的应用多是通过挖掘文本发现生物学规律，例如基因、蛋白质及其相互作用的关系，进而对大型生物医学数据库进行自动注释。例如：现有研究成果已经可以对蛋白质数据库加注功能关键词，并利用这项功能发现大分子问的相互作用关系。使用标准词汇对实验数据统一标注，架起了生物医学文献与生物医学实验数据的桥梁。借助生物医学文本挖掘技术进行数据标注的方法，广泛应用在功能基因组学数据上。经过人手工核对，正确的标注信息将赋予实验数据，有效的文献信息也将作为标注依据链接到实验数据。
生物医学文本挖掘的更大意义在于可以通过对文本分析研究帮助人们发现在文本中隐含的知识，从文献中挖掘出来实验假设和实验建议，以便生物学家验证得到新的科学发现，从而提高人们对生物医学现象的认识。例如，运用分子生物学文献的信息抽取技术来分析海量的生物医学数据，可以帮助分子生物医学专业人员理解分子生物学实验数据，研究分析实验结果。
生物医学文本挖掘是生物信息学研究的分支之一，是生物学研究中不可缺少的环节，它汇集着具有不同专业背景研究者的共同努力，推动和促进了生物医学的发展，对实现疾病的辅助诊断、预防和治疗，新药的辅助发现等起到了重要的作用，为人类对生命的探索做出了重要贡献。生物医学为文本挖掘技术提供了大量的验证数据，对文本挖掘技术起到了反推动作用。这是一种跨学科性研究，涉及到自然语言处理、机器学习、生物信息学等方面的技术，非常具有挑战性。目前，该研究领域吸引了来自计算语言学、生物信息学、机器学习等方面研究者的广泛关注，本文侧重介绍生物医学命名实体识别、缩写词和同义词识别、生物医学实体关系抽取、建立相关资源以及技术评测等。
2 命名实体识别
生物医学文本挖掘的基本任务之一是生物医学命名实体识别(Biomedical Named：Entity Recognition，Biomedical NER)，其目的是从生物医学文本集合中识别出指定类型的名称，如蛋白质、基因、核糖核酸、脱氧核糖核酸等。这是进一步抽取关系和其他潜在信息的关键步骤。
生物医学领域的命名实体具有如下特点：新的命名实体不断出现，目前并不存在一个完整的包含各种类型的生物医学领域命名实体的词典，所以简单的文本匹配算法已经失去了作用；很多生物医学命名实体都是多词短语，有些有前置修饰语，例如：activated B cell lines，有些名称很长，例如：47kDa steroI regulatory element binding factor，这些特点给确定命名实体的边界带来了很大的困难；相同的词或者短语可以表示不同类别的生物医学命名实体，要依据上下文才能推断出来，例如：IL－2既表示蛋白质名称，又表示DNA名称；很多生物医学命名实体拥有多个不同的书写形式，例如：N－acetyl－cysreine，N－acetylcysteine，NAcetylCysteine等表示同一命名实体；很多生物医学命名实体是用“and”或者“or”连接的并列结构，它们共享同一个中心名词，例如：91 and 84 kDa proteins，这样的命名实体也很难正确识别；生物医学命名实体还存在着嵌套现象，例如：＜PROTEIN＞＜DNA>kappa 3＜/DNA＞binding factor＜/PROTEIN＞，因此还要解决候选命名实体的重叠问题；缩写词占有较高的比例，例如：IFN，TPA等等。很多缩写词的形成是没有规律可言的，并且缩写词还具有高度的歧义性，一般情况下，扩展形式比缩写词形式有更多的证据确定它的类别，缩写词形式和它的扩展形式相比更难分类。总之缩写词的识别很大程度上依赖于上下文，而不能依赖于现存的生物词典。因此，生物医学命名实体识别是富有挑战性的一项研究。
目前，生物医学命名实体识别的方法分为以下 三类：基于启发式规则的方法，基于字典的方法和基于机器学习的方法。基于规则的方法需要耗费大量人力建立识别规则库，而基于字典的方法存在着名称冲突和覆盖率受限的不足。目前研究的重点主要是基于机器学习的方法。
机器学习方法是从样例数据集合中统计出相关特征和参数，以此建立识别模型。目前已经有很多机器学习方法应用到生物医学命名实体识别当中，如贝叶斯模型、隐马尔可夫模型(HMM)、支持向量机(SVM)、条件随机场(CRFs)、最大熵(ME)等。基于机器学习的方法依赖于大量的标注语料，因此所面临的问题是如何获得廉价的大量训练数据。
支持向量机方法是一种比较有效的学习方法，已经成功应用到自然语言处理的多项任务中。Ka－zama等应用支持向量机来识别生物医学命名实体并使用GENIA语料作为训练语料。Lee等提出了一种基于支持向量机和查找字典的两阶段生物医学命名实体识别的方法，在第一阶段，使用SVM分类器识别命名实体并且用简单的字典查找作为后期处理来校正由SVM模型识别带来的错误；在第二阶段，把识别后的命名实体用SVM划分成语义类。该方法把任务划分成以上两个子任务，能够针对每一个任务选择更相关的特征，选择更为合适的分类方法，减轻了不平衡的类分配问题所产生的影响，提高了整体任务识别的精确率。AbGene系统是比较成功的生物医学命名实体识别系统之一，曾被多个研究者作为命名实体识别组件用于关系抽取研究当中。该系统使用7 000个手工标注命名实体类别的句子作为贝叶斯模型的训练语料，并采用手工统计规则作为后处理，同时使用命名实体所在的上下文来帮助校正识别错误。该系统达到了85.7％的精确率和66.7％的召回率。Chang等设计的GAPSCORE系统考虑到单词的出现次数、词形和上下文并以此为句子中每个词分配一个得分，然后使用基于词形和上下文等特征来训练N－gram模型，具有高分的单词更可能是基因和蛋白质名称。Zhou等人使用基于丰富特征集合的方法训练隐马尔可夫模型，他们在GENIA语料上获得了66.5％的精确率和66.6％的召回率。Yi－Feng Lin等使用基于特征的最大熵模型并结合后处理过程，在分类为23个实体类别的genia语料上获得了72.9％的精确率和71.1％的召回率。Tzong－hanTsai等使用条件随机域模型结合丰富的特征集合和后处理过程在BIONLP2004测试语料上获得了69.1％的精确率和71.3％的召回率。
近两年来，生物医学领域命名实体识别的研究不断扩展和深入。一是命名实体识别扩展到新的语义类型，如临床术语、化学名词语义类等。二是各种新方法的应用，如自动构建训练语料的bootstrapping方法，多分类器结果的重新排序(reranking)方法等。此外还有嵌套命名实体识别。
目前性能最好的生物医学领域NER系统的F测度已经达到80％以上，但与通用领域NER结果(90％以上)还存在一定差距，还需要研究人员的进一步努力。
3 缩写词和同义词的识别
很多生物医学命名实体存在多个名称和缩写形式，因此必须有效地识别这些同义词和缩写词，目前大部分研究工作都集中在未登录的基因名同义词和命名实体缩写词的识别上。
抽取生物医学命名实体缩写词及其全称形式，所用方法依赖于全称和缩写词的接近程度。一般而言，全称或者缩写词通常在括号里，因此，识别缩写词被简化为寻找最佳的缩写词和对应全称的对齐过程，这样的对齐过程在很大程度上依赖于上下文。
大部分缩写词的识别方法属于以下三种方法之一：首字母匹配法、首字母和其他字母匹配法、特定模式匹配法。首字母匹配法最简单，即匹配缩写词每一个字母和周围文本中若干词的首字母。第二种方法是放宽条件，即允许匹配首字母之外的其他字母，这种方法一般使用启发式规则进行识别。第三种方法是识别那些后面还添加一定模式的缩写词，这也需要手工建立一些规则。
Liu和Friedman在大量MEDLINE文本中统计缩写词和全称的搭配，以此作为规则来检测缩写词与全称的配对，取得了96.3％的精确率和88.5％的召回率。在应用手工规则识别缩写词和全称的研究中，Yu等获得了95％的精确率和70％的召回率，Schwartz和Hearst在1000篇MEDLINE摘要的集合上识别与酵母有关的缩写词，获得了96％的精确率和82％的召回率。Chang使用缩写词特征训练逻辑回归模型，并且用这些特征评价缩写词的候选全称形式，在Medstract语料上获得了80％的精确率和83％的召回率。就目前识别精度来看，在单篇文章中自动识别生物医学缩写词和相应全称的问题已经基本解决，上述识别系统都取得了较高的精确率和召回率。今后的研究将把缩写词识别与其他文本挖掘任务结合，并应用到实际的生物医学文本挖掘系统当中。
同义词识别是建立一个能自动更新的同义词词表的基础，具有重要的应用价值。虽然从在线数据库中能获得基因名称的同义词列表，但这些数据库中多数为基因的正式名称，因此相对于文献中的实际基因名称，其数据并不完整。为了建立出现在文献中有代表性的基因和蛋白质名称同义词列表，需要从生物医学文本中自动抽取基因和蛋白质名称同义词。
Yu等人结合了AbGene基因命名实体识别系统，采用统计方法、基于支持向量机的分类器、基于自动生成模式和手工生成规则等算法相结合，同义词识别的召回率为80％，精确率为9％。Cohen采用自动模式抽取方法对MEDLINE摘要进行同义词抽取，通过分析同义词共现网络结构选取最佳同义词模式，获得的精确率为23％，召回率为21％，该系统可以根据文本中出现的词间的明确逻辑关系来推断它们是否为同义词，与没有类似推断的系统相比，召回率提高了10％。
基因和蛋白质名称的同义词抽取研究结果的精度普遍还较低，因此更具挑战性。目前，一种新的基因蛋白质名称的标准化工作正在开展，其研究步骤是首先进行基因和蛋白质名称的识别，然后再进行基因名称的规范化(Gene Name Normalization)。此外，使用Ontology方法用于同义词识别也是最新的研究趋势。
4 关系抽取
生物医学文本中关系抽取的目的是从多个给定类型的命名实体如基因、蛋白质和药物名称等当中检测是否存在预先指定类型的关系，如蛋白质之间的抑制关系，实体之间的从属关系等。大多数生物医学命名实体关系抽取系统主要抽取特定命名实体之间的二元关系，即两类命名实体之间的关系。
生物医学文本中的关系抽取还存在相当的困难，主要原因包括：文本中陈述同一事实有多种不同的陈述方式；文本中并不仅仅是简单的语法类型； 文本中包括很多未登录命名实体；关系信息存在于多个句子之中；存在很多不能抽取出任何关系信息的句子。
目前生物医学领域命名实体关系的抽取主要使用了以下方法：共现方法、关键词方法、机器学习方法和自然语言处理方法。
共现方法认为离得越近的命名实体越可能相关，越经常一起出现的命名实体越可能相关。PubGene系统使用共现方法建立了一个包含基因和基因交互关系的数据库，实验结果达到了60％的精确率和51％的召回率。当仅考虑出现在5篇或5篇以上文章中的基因对关系时，精确率上升到72％。还有研究者在同一个短语中或者同一个句子中查找共现的基因对。Ding等做了一项全面的量化研究实验，发现用共现方法识别关系在同一摘要中得到的精确率为57％，召回率为100％；而在同一句子中精确率为64％，召回率为85％；在同一短语中精确率为74％，召回率为62％。
为了识别关系的类型，识别算法必须检验相关的信息。一种简单的推断方法是识别那些可以区分特定类型关系的关键词或者短语，这就是关键词方法，其具体应用是使用词模式。在此方法中，研究者给出了一些生物医学命名实体模式和区分特定类型关系的常用词。这些模式通常比较简单，不需要更多的词性信息或者复杂的语义信息，如＜protein A＞＜action＞＜proteinB＞，这里的＜action＞是由14个词及其变体组成的词表；Ono等的方法中则使用了20个模式。
在基于机器学习方法的关系识别中，把句子中的关系共现表示成向量空间模型，然后使用分类器给句子中可能存在的关系打分。Eskin和Agichtein使用SVM算法和基因序列kernel来预测蛋白质在细胞质中的位置，其性能达到87％的精确率和71％的召回率；而预测蛋白质在过氧化物酶体中的位置，其精确率为44％，召回率为21％。JuanXiao等使用基于特征的最大熵模型识别蛋白质的交互作用关系(Protein－Protein Interaction，PPI)获得了88.0％的精确率和93.9％的召回率。Ameet SoniC343使用条件随机域模型识别PPI并和基于规则的系统作了对比，实验证明基于CRFs的系统比基于规则的系统识别性能有很大的提高。
用于关系抽取的自然处理方法一般要使用领域Ontology和句法结构分析。简单的方法可以只考虑词性，如在识别蛋白质和蛋白质的关系中，句子中的蛋白质名称都必须是名词。Thomas等仅使用词性作为是否存在关系的评分标准。句法分析器是生物医学文本中进行关系抽取的有利工具。如使用浅层句法分析器(Shallow Parser)确定已知动词的主语和宾语，使用完全句法分析器(Full Parser)确定句子中所有组成部分的关系。Park等使用句法分析器，使关系抽取结果达到了80％的精确率和48％的召回率。Zhongmin Shi等使用统计句法分析技术同时识别生物医学命名实体及其间的功能关系，通过使用有噪音标注数据的半指导学习方法获得了83.2％的F测度值。
Stephens等提出了使用向量空间模型从文本中识别基因对关系及其共现强度的方法，使用了TF－IDF计算公式和用户定义的阈值来挖掘命名实体之间的关系。文献中提出一种无指导的关系抽取方法，该方法使用了类似于互联网页面重要性评价HITS算法的思想，称为基于图的交互增强方法。
5 语料库建设和领域本体知识库
统计机器学习方法需要大量的已标注文本数据作为学习器的训练语料，所以，生物医学文献语料库的标注成为相关研究的基础。生物医学文本标注的内容主要包括命名实体、命名实体关系。目前国际上可以公开获取的生物医学文本挖掘的标注语料库有：GENIA语料库、GENETAG语料库(也是BioCreAtlve Task 1A的评测语料)、Medstract语料库、Yapex语料库、Protein Design Group(PDG)语料库和University of Wisconsin语料库等。表1中列出了每个语料的发行时间，语料内容的切分单位(以句子或摘要为单位)，语料的大小(以词为单位)。表2中列出了各个语料可以应用的文本挖掘任务。
GENIA语料库是标注规模最大、语义分类最多、应用最广泛的标注语料库。该语料库标注包括词切分、句子切分、词性标注。语料中标注了关于人类血细胞转录因子领域的基因和基因产物命名实体，由2000篇MEDLINE摘要组成，共有18545个句子，39373个命名实体，36个语义类。它也是JNLPBA语料库的母语料库。需要指出的是：PDG和Wisconsin语料库中只列出所包含的命名实体，但没有指出所在文本中的位置，无法实现正确的评价，因此较难应用于一般的命名实体识别任务。Medstraet是这些语料中唯一有指代消解标注的，并且给出了缩写词的扩展形式。
上述语料库的原始语料皆出自国际权威的生物医学数据库MEDLINE，信息检索和文本挖掘研究主要集中在该数据库上。MEDLINE中生物医学文献数量目前已超过1 600万篇文献，其中超过300万篇文献是近5年内出版的。美国国立医学图书馆的Entrez－PubMed提供了免费的MEDLINE检索服务，是世界最著名和使用最广泛的MEDLINE网上检索系统，于1995年7月推出，已经成为科研人员获取医学文献信息的首选。PubMed提供了主题词检索和自由词检索。
MeSH(Medical Subject Headings)是美国国家医学图书馆(NLM)用以分析生物医学期刊文献等资源的主题内容的控制语汇表，也是NLM出版的MEDLINE数据库主题检索的索引词典。MeSH由22 995个主标题(Descriptors，main headings)组成，分为15个层次。MeSH主标题层级结构安排的目的是为信息检索提供服务。生物信息学中最具有权威性的本体论是基因本体论(Gene Ontology，GO)，由基因本体论协会建立。其目标是建立一套结构化的、精确定义的、通用的控制性词汇，使其在任何生物体内都能描述基因和基因的产物所表现的角色。GO构建了3个相对独立的本体，即生物过程(Biological Process)、分子功能(Molecular Function)和细胞成分(Cell)，它们是基因和基因产物的所有属性。
6 评测会议和相关学术会议
文本信息处理技术的评价通常包含两个部分：标准的评测数据集和评价标准。标准评测数据集一般由领域专家通过手工标注相关文本来获得，这样的数据集通常称为金标准(Golden Standard)。其中比较流行的金标准语料库是GENIA语料库。将 自动识别结果与标准数据集相比较，就可以评价某个文本挖掘技术目前所达到的水平。
生物医学文本挖掘评价标准与通常的文本挖掘评价标准类似，也是由精确率(Precision)，召回率(Recall)和F测度(F－score)来评价的。
近年来出现了很多公开评测生物医学文本挖掘算法的国际会议，对本领域研究的发展起到了重要推动作用。表3列出了当前国际上主要的评测会议。
在近年来举行的竞赛和评测中，最有影响力的是TREC Genomics Track，该评测由美国国家技术标准局(National Institute of Standards andTechnology)支持。Genomics Track从2003年开始，以后每年一次，评测任务主要为分子生物学领域的文本检索和分类。2004年有29个研究组参加，2005年有41个研究组参加。我国大陆有复旦大学、清华大学、大连大学等几家单位先后参加这两届评测。
JNLPBA/BioNLP 2004(Joint Workshop onNatural Language Processing in Biomedicine andits Applications)评测是与国际计算语言学会议同时召开的研讨会，其主要评测任务是生物医学命名实体识别，共有八个参赛系统参加评测。BioNLP 2007的评测任务是临床医学文本多标记分类，共有50个参赛系统参加评测。BioCreAtlve(Critical AssEssment of Information Extractionsystems in Biology)也是一个重要的生物医学文本挖掘评测会议，由西班牙国家癌症研究中心CNIO、美国MITRE公司、美国生物技术信息中心NCBI等5个机构负责组织。该评测包括两个任务：其一是识别文本中的基因和蛋白质名称，除了识别命名实体外，各参评系统还要识别出这些命名实体的同义词；其二是用GeneOntology codes注释蛋白质，识别出蛋白质的功能。目前该评测已经举行了两届，2004年评测包括多种文本挖掘任务，共有10个国家的27个研究组参加了此次评测。2006年评测的总结会议在ACL2007上进行。
KDD(Knowledge Discovery and Data Mining)挑战杯是一个公开评测数据挖掘算法的竞赛。尽管KDD的传统任务既和文本无关也和生物医学领域应用无关，但是从2002年已经开始了生物医学文本挖掘任务的评测，这也是最早的关于生物医学文本挖掘的评测。KDD竞赛包括两部分：第一部分是识别基因功能；第二部分是预测基因对信号传输路径的影响。第二个任务可以作为一个统计分类问题来处理，其中涉及到基因功能信息、蛋白质定位以及蛋白质交互等。参赛者所建立的系统用来帮助FlyBase数据库管理。
生物医学文本挖掘是一个跨学科的交叉领域，自然语言处理、生物信息学、机器学习领域都召开了关于这个主题的学术研讨会(Workshop)，在自然语言处理领域已经发展成为一个相对独立的研究分支。表4给出了各领域中相关学术会议情况。2000年以来，国际计算语言学界的两个主要学术会议ACL(Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics)和COLING(InternationalConference on Computational Linguistics)的每届会议都有相关文章发表；从2003年起，每届会议均设有一个相关主题研讨会(Workshop)。生物信息学领域与生物医学文本挖掘相关的学术会议主要有从1996年开始每年一月在夏威夷举行的Pacific Symposium on Biocomputing(PSB)会议和始于1993年Intelligent Systems in MolecularBiology(ISMB)年度会议。从PSB2000开始，该会议几乎每届都把文本挖掘作为会议主题之一；PSB2007则提出了“New Frontiers in BiomedicalText Mining”的主题。和PSB差不多同时，ISMB也在每届会议发表了这方面的文章，并且近几年把文本挖掘和信息抽取列为会议主题之一。国际生物信息学杂志Bioinformatics近年来开辟了数据和文本挖掘专栏，每期均有此类文章发表。
国际机器学习研究领域也对生物医学文本挖掘表现了很大兴趣，2005年国际机器学会ICML(International Conference on Machine Learning)的一个Workshop是LLL05(Learning Language inLogic)，其主题为：Challenge task：Extracting Relations from Bio－medieal Texts。会议为关系抽取提供了训练和测试语料、评测程序，有5个国家的6个研究小组参加了评测。
7 国内相关研究
目前国内在生物医学文本挖掘领域的研究相对还比较少，主要有清华大学和哈尔滨工业大学，均取得了一定成果。清华大学研究者在蛋白质关系抽取方面做了深入研究，其主要工作包括：基于动态规划算法的模式匹配方法，用于抽取蛋白质交互作用关系，取得了80％的召回率和精确率；在此基础上采用最小描述长度原理进行模式优化，进一步提高了抽取精度。他们还将模式匹配与浅层句法分析结合起来，通过句法和语义约束，很好地识别了生物医学文本中的同位和并列句，将原模式匹配方法的精确率和F测度提高了7％。哈工大研究人员主要致力于生物医学命名实体识别和关系的识别的研究，先后尝试了多种机器学习方法。先后应用SVM算法、Generalized Winnow、CRF等方法进行命名实体识别，在实现中选择了丰富特征并结合后处理过程，在相同测试集上取得了优于国际同类研究的结果。目前，他们在综合多种统计学习方法进行多分类器融合的研究上取得了一定的成果，进一步提高了生物医学命名实体识别的精确率和召回率。在关系识别的研究上主要应用基于特征的机器学习方法并取得了一定的成果。
8 结论与展望
1.国内外BME产业发展现状概述
BME产业是目削全球发展最快、贸易往来最活跃的产业之一。20世纪80年代以来，全球BME产业（医疗器械）销售额增长率一直保持在6%〜10%的水平。BME产品的国际贸易额以每年25%的速度增长，销售利润可达50%以上。因此，美国、日本、德国和法国等发达国家投入了大量的人力和财力发展BME高科技产业，抢占国际市场。全球范围内BME产业的主要产地在美国、欧洲和日本，美国是最大的生产、使用和出口国，其次是日本、德国和法国。
随着电子技术、计算机技术与生物材料科学的发展及BME学科的兴起，我国BME获得了进一步发展的理论基础和技术源泉，从而带动了整个产业的技术进步和新发展，走上了BME科技产业的道路，但与国际先进水平的差距仍然非常明显，主要表现为民族产业不强，高精尖的BME产品依赖进口现象严重，加快了医疗费用的高速膨胀；由于我国BME产品档次低、可靠性不高、缺乏创新能力等原因，难以与国外产品抗衡；BME产业虽然数量众多，但组织规模不大和产品档次低，难于参与国际竞争，但我国人口众多，BME产品和BME专业技术人员需求量又相当大。所以根据中国BME产业现状，改革中国的高等医科院校的BME教育和培养现有的BME技术人员，已经刻不容缓。
2.我国BME技术人才队伍建设基本情况
2.1 BME技术人员人才梯队建设现状
知识结构，我国BME技术人员从专业来说，绝大多数是改行的，而且多数为中专或无学历，主要靠自学或多年从事本职工作积累的实践经验，普遍缺乏计算机、电子类和机械类知识。近年来，部分本专科毕业生开始步入企业、医院工作，这是好的趋势。
年龄结构。各医院或BME产业从事BME技术的人员绝大多数为中老年一代，年轻人员所占比例少。
人数比例。据文献报道，我国县级以上医院有1400多所，共有BME技术人员约5万人左右，从人员数目配置水平上来看，发达国家300张床以上的医院配置工程技术人员5人，500~800张宋以上的医院要配置工程技术人员10~20人，而我国平均每个医院配置工程技术人员不足4人。
职称结构。在被调査的人中，职称晋升工程系列的人员主要是医科院校毕业的学生，中初级及其以下职称人数所占比例较大，职称结构不尽合理。
2.2 BME技术人员人才队伍管理现状
管理思路我国在医疗仪器设备正常运行的质量控制和质量保证方面既无国家具体法律规章制度，又无专门人才。许多医院还是过去的设备科，无医学工程科，工程技术人员编制少、整体素质差。
管理机制由于计划经济传统体制的影响，各医院领导对于投入的所有资产的地位、作用及管理的重要性认识不足，造成管理不善。
继续教育现有人才得不到应有的重视，使得他们在培训、进修、职称评定、经济收入等方面都不如临床科室。
人才流失由于工作环境、工作条件以及经济待遇等普遍较差的原因，使得本已缺乏的BME技术人才还在不断外流，特别是近几年来毕业的有较深厚专业基础的高层次人才更是难以留住。
3.我国医科院校BME本科教育现状及存在问题分析
我国BME作为一门专门学科开始于20世纪70年代末，主要集中在工科院校的信息技术类的BME专业教育，后来，一些医科院校相继开展了BME专业教育，并发展迅速。医科院校则注重医学与工程结合、工程技术在医学中的综合应用，但因为培养目标和课程设置上的原因，目前的医科院校BME专业本科应用型教育发展缓慢，其毕业生比较适合于进入医疗设备科研、生产单位工作或者继续进行深造，却未能有效提供医院大量需要的一线应用型人才，与国外相比仍有相当大的差距，还有许多需要我们进行改革的地方。
3.1 我国BME学科培养目标不能全面实现
主要表现在课程体系上，就是过分侧重工程科学知识，轻视工程实践训练；注重专业知识的传授，轻视综合素质与能力的培养，不重视社会人文、经济、环保等方面知识的作用。在教学方法上，基本上是一种“分析模式”，强调垂直思考、抽象学习、简化分解、追求确定性、个人独自工作等。培养模式单一，一刀切、趋同化现象严重。师资队伍普遍存在着重科研、轻本科教学；重理论研究、轻工程研究，教师本身缺乏生物工程实践经验和能力；学科间的交叉融合很少或者几乎是空白。教育内容侧重精英教育，经济、法律、环保、人文等教育要求偏低，这些对于BME专业本科教育目标的顺利实现是很不利的。
3.2 我国BME学科发展不平衡
在研究方面，引进、消化、跟踪研究多，创新性研究较少；理论方法等应用性基础研究多，取得自主知识产权的应用研究较少。在学科建设和发展方面，主要集中在信息技术型BME学科，对材料技术型BME学科、生物技术型BME学科和医疗器械型BME等学科几乎没有涉足。其根本原因在于医科院校BME学科，虽然理工和医学能够紧密结合，医学大背景深厚，能发现对医学发展有实际意义的研究课题，避免了完全跟踪国外研究，有助于形成有自主知识产权的成果和产品，但是工程力量相对薄弱，科研投入不足，严重地制约了学科发展的平衡性。
3.3 专业设置偏少
目前的BME本科教育的专业设置面比较集中在信息技术型BME专业，只有个别学校在培养目标中增加生物材料和人工器官方面的内容。医科院校以医学作为基底学科，植入某些工程学科知识，并以医学应用为目的建立相关课程体系，而对于生物学中涉及的细胞及分子生物学、神经生物学、发育生物学及生物技术；对于工程技术中诸如电子学、材料学、控制技术也均较少涉及，这些都不利于医科院校BME这一交叉学科的发展。各医科院校的研究生培养（科研方向）
基本以生物医学信号的检测处理、医学成像、医学图像处理、医学仪器研究为主，部分涉及到分子电子学、分子光子学、生物力学、生物医学材料、人工器官、组织工程等方向，只有少数大学比较集中在纳米材料、生物医学材料以及人工器官和生物医学图像处理。研究生培养的专业面相比本科生的专业面宽广。
3.4 医工结合不突出
由于受到认识和理论上的因素、文化心理上的因素、管理体制上的因素以及国家政策上的因素等方面的限制，工程与医学的有机结合在教学上体现的还很不够，综合院校往往具备更深的理工基础而缺乏医学背景，医科院校与临床结合紧密，但工程力量又显得薄弱。虽然近年来，不少医科院校与综合性大学合并，为BME专业工程背景的教育和研究提供了条件，但由于体制和教育模式的限制，学科的交叉和融合并没有得到根本解决。其原因主要有二：一是实践环节的学时数由于体制改革进程的不定性和教育投资的不足而受到消弱。二是有医学工程实践经验的教师不足，企业有经验的工程师难以进入人才培养的环节。
4.BME技术人才队伍建设的建议和思考
4.1 医院加强BME技术人才队伍建设
人才队伍建设。应在建立BME技术人员引进、培养、淘汰机制的基础上，加强建立BME技术人才梯队的文化内涵建设，提髙BME技术人员的医学文化修养，培养敬业精神，重视BME技术人员梯队培养和知识更新，逐步改变现有在职BME技术人员知识结构、年龄结构、人数比例以及职称结构。
人才队伍管理。医疗仪器设备是医院资产的核心，必须加强对医院BME技术人员队伍的领导与管理，发挥BME技术人员的作用，提高维修质量，降低维修成本，改变管理思路，结合单位情况制定科学规范的医疗仪器设备正常运行的质量控制和质量保证制度，组织制订或督促执行医疗仪器设备维修管理制度，组织审查维修机构工作规划并监督实施，审批维修开支等。另一方面，要健全管理机制，逐步改变BME技术人员工作环境、工作条件以及经济待遇等普遍较差的现状，改变“重医轻工”的传统观念。
继续教育。注重改变BME技术人员在培训、进修、职称评定、经济收入等方面都不如临床科室的状况。继续教育的方式可以采取自学为主，同时采取其他灵活多样的继续教育方式，鼓励广大在职人员注重收集各种相关信息，逐步改善在职人员的知识结构和专业技能。如扎实的基本理论知识、熟练使用必要的常用检测仪器及仪表、全面掌握各种基本元器件性能及其测试方法、熟练的原理图阅读和问题分析、自学以及熟练阅读外文资料的能力等。
4.2 我国医科院校BME高等教育的发展思考
学科培养目标。当前应突出强调的侧重点应该包括：工程实践能力；表达交流沟通能力与团队合作精神；终生学习能力，职业道德及社会责任；社会人文和经济管理、环境保护等知识。课程体系在继续保持教学与自然科学基础学习的基础上，更强调理论与实践结合、知识与能力结合，在内容上，着重强调加强工程实践训练，加强各种能力的培养，强调综合与集成，自然科学与人文社会科学的结合，工程与经济管理的结合；在教学观念和教学方法上，放手让学生去实践，鼓励创新，充分发挥学生学习的主动性；对于教师队伍，加强选拔和培养，向社会公开招聘，在学历和实践经验方面要求要严格，同时要十分重视每个教师的业务素质培养，为教师创造一些学习机会和培训条件等。
学科发展与专业设置。我国的BME高等教育首先要从社会需求的角度出发，拓展学科建设方向，逐步建立起适合于多学科合作发展的运行模式。其次要充分利用高等院校的科研优势设置课程体系，尽快从单一学科中解放出来，把握学科交叉、融合发展的必然趋势，做到优势互补，在培养人才素质上形成自己的特色，创出自己的名牌，用自己创造的特色和质量去参与竞争。美国BME课程特别是专业课程既能体现学科本身涉及面广的特点，又具有相当的灵活性，又能结合科研优势，突出重点，是很值得我们借鉴的。
医工结合与交叉复合型人才培养。BME是多学科的交叉学科，专业人员需要同时具备医学和工程技术两类知识和经验，靠以往的医生与工程师来组成专业技术人员队伍是无法适应学科发展需要的。所以必须从现在起，特别重视BME教育工怍，加强现有专业点的建设，提高教学质量，改革现有教材，制定科学的人才培养计划。首先，各学科的交叉和融合是我们必须牟牢记住的关键点。以医、工、理为基础，为实现多学科的交叉和融合奠定坚实的基础。其次，构建科学的教育体系结构。根据专业设置和学科研究方向确定知识结构的主干，同时注重拓宽知识范围，使学生既能有相应的BME专业知识又具备在其他领域中发展的基础，从而实现真正意义上的理工生物医学的交叉和融合。
法国的跨学科研究由来已久，但真正得到政府政策上的大力支持，形成制度化、规模化和职业化却是在20世纪90年代初。
1993年，第一个由法国研究部资助的国家级跨学科研究规划问世，确定生命科学、信息与传播学、环境科学、社会动力学、材料与技术和天文学六大学科为法国跨世纪跨学科研究的重点学科领域，同时批准了数十个课题项目。这些课题项目是政府、科研、教育机构和企业根据现实问题、社会需求和科学自身发展需要设立的，一般每隔一两年调整一次，每四五年彻底更新一次。
1993年以来，法国政府连续3次将跨学科研究列入国家科研规划，并作为国家科研发展战略的重点。特别是进入新世纪以后，重新修订了跨学科研究发展战略，大幅度提高了重点学科领域的科研经费。
新世纪初颁布的《2002年法国研究与发展预算》(注：Le projet du budget civil de recherche et développment(BCRD)pour 2002，recherche.gouv.fr/dis cours/2001/budget/bcrd.pdf.)继续将生命科学、宇宙科学、信息科学与环境科学列为国家重点投资的学科领域。
生命科学成为政府的重点投资对象 2002年的法国研究与发展预算总计90.36亿欧元(592.72亿法郎)，比2001年提高了2.9%。其中生命科学预算高居榜首，达到22.37亿欧元(146.73亿法郎)，占总预算的近1/4(24.8%)。
环境、能源与可持续发展问题引起特别关注
紧随生命科学之后的是对环境、能源与可持续发展问题的研究。2002年，该问题的研究预算首次跃居第二位，达到14.448亿欧元(94.78亿法郎)，比上一年提高了3.3%，占总预算的16%。
空间研究优势不减 2002年，法国研究部仍将空间开发与研究列为重点投资对象，把经费预算提高到14.286亿欧元(93.71亿法郎)，约占法国研究与发展预算的15.8%。
信息科学的研究经费仍保持增长势头 2001年，信息科学与信息技术经费预算的增幅最大，提高了15.7%。2002年虽然有所下降，但也提高了7个百分点，即增加了5470万欧元(3.59亿法郎)，总经费超过了54亿法郎。
新增经费主要投向三个方面：(1)支持建立计算机集成系统；(2)法国技术、教育与研究电信网从第二代升级到第三代，实现国家和私人研究机构与大学的联网，提高上网速度和服务质量，使用户能便捷上网；(3)2001年，法国研究部向“信息资源与数据全球化”项目投资1500万法郎，与教育部合作建立“数字大学”，发展远程高等教育。
二、新世纪的跨学科研究课题规划
鉴于法国国家科学研究中心(以下简称为“法国科研中心”)在法国的跨学科研究方面占有举足轻重的地位，承担了大部分国家级跨学科课题项目，是落实法国政府制定的全国科研规划的主要科研机构(在生命科学科研规划方面承担了28.9%的课题项目，在环境科研规划方面承担了28.5%的课题项目)，本文重点分析介绍该机构在新世纪的跨学科研究和课题规划情况。通过对该机构的分析介绍，管中窥豹，以了解全法国的跨学科研究状况。
1997～2000年，由法国“跨学科研究指导与协调办公室”确定并负责领导的跨学科研究领域有5个：生命及其核心问题、环境、社会发展动力、电信与认知和材料与技术。这5个领域共设立16项重点课题，其中半数课题项目已于2000年第三季度结项。(注：cnrs.fr/SHS/programmation/scientifique.htm.)
2000年5月16日，法国科研中心公布了《2000～2004年跨学科研究规划》。该规划与上一个跨学科研究规划的主框架基本相同，仍然围绕着5个学科领域，只是把“社会发展动力”换成了“物质”，同时又新增了7项课题：带脱氧核糖核酸的蚤(Puces à AND)，生物信息学，分子与治疗对象，环境与过去的气候：历史与演变，人类、言语和语言的起源，单个的纳米物体和天体粒子。(注：Programmes du CNRS:sept nouveaux programmes pour 2000～2004，CNRS-Info，n°386，septembre 2000.)
据法国科研中心科学委员会(2001年3月22日)和机构行政管理委员会(2001年3月29日)透露，2001年法国科研中心对课题规划再次进行了调整，新增了9项新的课题：生物链的活力与反应性，蛋白质学与蛋白质工程学，小动物拍摄技术，生物医学、健康与社会，信息社会，认知与信息处理，机器人技术与人造实体，非常环境的地理微生物学，生物技术对农业生态系统的影响。(注：Programme du CNRS:neuf nouveaux programmes pour 2001，CNRS-Info，n°396，septembre 2001，cnrs.fr/SHS/Pinfo/info.htm.)
2002年，为使各传统学科的边缘产生出更多的新学科，为应对科技、社会和经济的挑战和解决当代社会问题，法国科研中心根据法国新的科技政策方针和《2002年法国研究与技术发展预算》，在仍然坚持五大学科领域的基础上，对2001年的课题规划进行了又一次的调整和更新，使课题项目达到了17个。(注：Programmes du CNRS:sept nouveaux programmes pour 2000～2004，CNRS-Info，n°386，septembre 2000，cnrs.fr/Cnrspresse/n386/pdf/n386osl.pdf.)其中生命及其核心问题方面有8个，信息与认知方面有3个，环境与能源方面有3个，材料与纳米技术方面有2个，物质方面有1个。
从以上调整中我们可以发现，2000～2004年的跨学科课题规划与1997～2000年相比有了很大的变化，增减了不少课题项目。其中最值得关注的是：
技术科学成为研究热点 新技术层出不穷，科学工作者不断挑战技术极限和利用尖端技术支持商品生产和服务。在新世纪的跨学科课题规划中，我们发现技术科学的研究领域明显拓宽，有关生物技术、环境技术、信息和电子技术、化学与物理学工程和材料技术(纳米技术)的课题多得令人眼花缭乱。
认知科学成为前沿学科 认知科学是一门新兴的学科，从1997～1999年的课题规划中，我们发现，当时科研人员只是从理论上单纯地研究认知科学，但进入新世纪之后，情况发生了根本性的变化：认知科学与信息技术相结合，发展前景变得异常广阔，开辟出许多新的研究领域，如计算机视觉领域、脑认知成像领域、视感知觉领域、语言学领域、推理等高层次认知过程领域、认知神经科学等。随着新世纪的到来，法国把“认知与信息处理”、“机器人技术与人造实体”提上了跨学科研究日程。
环境与能源始终是焦点问题 在1997～1999年的课题规划中，有关环境的课题只有“环境、生命与社会”，2000～2004年的课题规划不仅重新调整了研究的重点，而且扩展了研究的范围，新增两项课题。新课题的最大特点是环境研究与生物技术挂钩，与历史上的气候联系在一起，从不同的角度探讨导致环境变化的因素。
生命科学研究异常火爆 新世纪的课题规划表明，生命科学引起法国科学界的高度重视，课题项目由1997～1999年的3个猛增到目前的8个，成为法国跨学科研究中最为火爆的一个学科领域。新世纪的生命科学不仅研究对象比过去显著增加，而且研究的问题更加贴近时代、社会发展和人类自身生存与发展的需要。
三、人文社会科学大显身手的三大跨学科研究领域
关于跨学科研究重点涉足的学科领域上文已作了介绍，下面分析探讨人文社会科学与自然科学相互结合最紧密、相互渗透最多、交叉范围最广和交互作用最明显，同时也是法国科研中心人文与社会科学部在其中发挥作用最突出的三个跨学科研究领域，它们是生命科学、信息与认知科学、环境科学。
1.生命及其核心问题
语言折射社会发展的轨迹。语言的发展与种族的扩增和社会变迁之间究竟存在着怎样一种对应关系?生物医学的发展对人的健康和社会发展将产生什么影响?这三者之间究竟存在着一种什么样的关系?为了探明这些问题，法国科研中心把“人类、言语和语言的起源”和“生物医学、健康与社会”列为重大科研项目。
(1)人类、言语和语言的起源
语言的起源对于我们来说一直是一个谜。最近几十年，随着遗传学、考古学和语言学数据和文献资料的快速积累，随着分子生物学、人类种群遗传学(génétique des populations)、考古学和语言学的相互交叉和渗透，随着新的研究方法和技术手段的不断进步，有关人类和人类交际起源的探索取得重大进展，我们终于看到了解开这个“世纪之谜”的曙光。
“人类、言语和语言的起源”是法国国家级重点科研项目，法国科研中心在这项研究中发挥着举足轻重的作用。鉴于这个问题与人文社会科学关系密切，又具有很强的跨学科性，法国科研中心将该课题交给人文与社会科学部主持，以便进一步突出人文与社会科学部的作用和促进该部各学科(语言学、生物人类学、古人类学、考古学)与生命科学部各学科(神经学、分子遗传学、种群遗传学)的相互交叉。该项目是人文与社会科学家参加人数最多，也是内容最丰富的一个项目，它包括语言与基因、语言与考古学或古考古学、语言与思想或大脑、语言与社会群体4个方面。年预算500万法郎，计划于2004年10月完成。
随着我国社会主义经济的不断发展，我国的药剂学事业也在不断发展和完善。药剂学，指的是研究药物配制的相关理论、生产技术以及对于质量控制等相关内容的综合性应用的技术学科。由于方剂调配和制剂制备的原理和技术操作基本相同，因此，将两部分合在一起论述的学科，被称之为药剂学。药剂学的基本任务指的是研究将药物制成合适的剂型，保证以优良质量的制剂来满足社会医疗卫生工作的需要。现代药剂学已经有了很大规模的发展，其中包括了物理药剂学和生物药剂学等。
近几年来，我国的现代药剂学发展迅速，新型制剂技术更是得到了迅猛发展。尤其是生物医学科学的进步，使各学科之间相互渗透，互相融入，起到了促进发展的作用。我国的药剂学在国际上也处于领先地位，虽然存在着一些问题，但在我国科研人员的共同努力下，问题在一步步的解决。就目前来说，主要问题有：药剂学基础理论研究还不够完善，药用制剂的新技术研究和新工艺创造的应用还存在着一些不足之处；药用辅料工业相对比较落后，我国还没有专业的辅料工业；药用制剂的科研队伍基础研究薄弱、队伍分散且不稳定、设备陈旧、经费缺乏及学术交流少、知识更新慢等问题。综上所述，这些就导致了我国的药剂学基础理论研究水平与国际上的发达国家存在这一些差距。尤其是我国在创新上缺少主动性和积极性，原始创新太少。
下面简要介绍下我国药剂学的一些技术发展。
1 固体分散技术
1.1 随着我国经济的不断发展，我国的药学发展更加注重为国家经济建设服务。近几年我国的药品安全性问题越来越多地引起全社会和其他国家的的关注和重视，药品不良反应病例报告数量和质量逐年成增加趋势，因此，我国加快了药品不良反应监测信息化建设，在此基础上，我们建立了全国药品不良反应监测信息的通报制度，只要出现药品不良信息反应，立即进行通报，把药品对人类的不良反应减少到最低，以适应我国社会的发展和群众的身体健康。
1.2 我国已经开始大力提倡全程化药学服务实践，深入开展医院临床药学工作，把这项工作当做日常工作进一步深入开展，建立健全医院药学信息系统建设，使药学服务信息化和智能化的进程加快脚步。首先，加快我国中药工业的现代化脚步，使中药制药工程在全国形成了广泛的技术协作网络，在全国先后建立了国家级中药工程技术中心、中试基地等相关机构。在此基础上，我国的一些中药工业基础研究取得了丰厚的成果，生化与生物技术药物学科得到了进一步的发展，增强了享有自主知识产权的新生化与生物技术药物的能力，并取得了一系列国际上的成功。药剂学与临床医学、生物学等各学科间互相渗透、互相融合，药物化学领域出现了新的领军人物和团队。药物分析技术在研究过程中发挥了他的重要作用。高内涵和高通量活性筛选技术在国内也已经作为活性天然产物发现的重要手段。在临床医学上，很多药物本身存在一些缺点，例如：有些药物难以快速溶解，口服生物利用度低，再加上药物本身对病人有刺激性，因此很大程度上很难被临床接受，病人接受度不高。在我国科研队伍的研究下，我们将难溶性药物分散在一种或两种无生物活性载体中得到药物—载体的固体分散体，即改善了上述的问题，再临床上得到了良好的口碑。
1.3 近几年，我国的药学学科发展相比过去，的确取得了一些新的进展与成果，但是从国际整体上来看，我国在创新药物研发方面与发达国家还有很大差距，与国际先进水平相比，还达不到国际标准，更是落后于发达国家。新药品的管理监督体制还没有严格建立，用药的不良反应在社会上普遍存在，但是却没有专门的部门对此进行监督与改良，药品不良反应瞒报、漏报现象普遍存在，个别人为了自己的利益导致大量禁止个人销售的药品在社会上广泛存在。针对这些现象，我们只有增大科研经费的投入，创新科研管理体制，制定相关的法律法规，才能使我国的药学研究长足发展，赶超西方发达国家，为人类缓解病痛。
2 脂质体技术
脂质体是指卵磷脂分散在水中，形成单层或多层双层磷脂膜的囊泡，分别称为单室脂质或多室脂质体。脂质体的作用很大，他作为药物载体，具备了降低毒性、靶向性、长循环作用、保护被包封药物等优点。但其中也存在着一些风险，只有稳定的脂质体促进药物吸收，降低副作用。
3 乳化技术
近几年来，我国的乳化技术取得了一些新的成果。高压乳匀机得到普遍应用。随着他的广泛应用以及新型的乳化剂、助乳化剂的问世，我国的乳化技术发展迅速，我国的药学工作者这方面的研究取得了长足发展。
微乳由油、水、乳化剂和助乳化剂四部分组成，并且乳化剂用量比较大，一般比例为用油量的百分之二十至百分之三十。它可增大一些难溶于水的药物的溶解度，提高易水解药物的稳定性。
4 微囊微球技术
微囊化剂型可使液体药物固体化，缓控释药物靶向化，掩盖药物的不良气味，在临床上提高了药物的使用度，并且提高药物的稳定性，提高依从性和固体化。这个技术的研究和发展给临床医学带来了新的发展前景。
一、人类基因组计划与基因组学
在荣膺1962年诺贝尔生理学医学奖的沃森(JamesDeweyWatson)、克里克(FrancisHarryComp?tonCrick)和威尔金斯（MauriceHughFrederickWilkins),于1953年发现DNA双螺旋结构之后。相继于1958年和1980年罕见地两次荣获诺贝尔化学奖的桑格（FrederickSanger),先后完整定序了胰岛素的氨基酸序列和发明很重要的DNA测序方法，这些划时代的杰出成就于20世纪后半叶完全“打开了分子生物学、遗传学和基因组学研究领域的大门”。于是20世纪80年代形成了基因组学，在随后20世纪90年代人类基因组计划实施并取得很大进展后，基因组学取得了惊人的长足进展。
基因（gene)是DNA(脱氧核糖核酸）分子上具有遗传特征的特定核苷酸序列的总称，系具有遗传物质的DNA分子片段。基因位于染色体上，并在染色体上呈线性排列。基因不仅可以通过复制把遗传信息传递给下一代，还可以使遗传信息得到表达。例如不同人种之间头发、肤色、眼睛、鼻子等不同，是基因差异所致。基因是生命遗传的基本单位，不仅是决定生物性状的功能单位，还是一个突变单位和交换单位。由30亿个碱基对组成的人类基因组，蕴藏着生命的奥秘。
基因组（genomes)是一个物种的完整遗传物质，包括核基因组和细胞质基因组。即基因组是生物体内遗传信息的集合，是某个特定物种细胞内全部DNA分子的总和。显然原先只关注单个基因是远远不够的，应当深入研究整个基因组，于是产生了基因组学。
基因组学（genomics)是专门从分子水平系统研究整个基因组的结构（以全基因组测序为目标）、功能（以基因功能鉴定为目标）以及比较（基于基因组图谱和序列分析对已知基因和基因的结构进行比较）的分支学科。基因组学着眼于研究并解析生物体整个基因组的所有遗传信息，突出特点是必须以整个基因组为研究对象，而不是只研究单个基因；同时还要研究如何充分利用基因在各个领域发挥作用。基因组学概括起来涉及基因作图、测序和整个基因组功能分析的遗传学问题。这门分支学科交叉融合了分子生物学、计算机科学、信息科学等,并以全新视角探究生长与发育、遗传与变异、结构与功能、健康与疾病等生物医学基本问题的分子机制，同时提供基因组信息以及相关数据系统加以利用，进而解决生物、医学和生物技术以及相关产业领域的有关问题[3]。基因组学的主要目标包括认识基因组的结构、功能及进化规律，阐明整个基因组所涵盖遗传物质的全部信息及相互关系，为最终充分合理利用各种有效资源，以提供预防和治疗人类疾病的科学依据。
人类基因组计划（humangenomeproject，HGP)的确立和实施极大地促进了基因组学的发展。人类基因组计划的提出，可追溯到寻求新方法解决日本广岛长崎原子弹幸存者及其后代的基因突变率检测低于预期问题。1984年12月美国能源部资助召开的环境诱变和致癌物防护国际会议,第一次提出测定人体基因和全部DNA序列，并检测所有的突变,计算真实的突变率。1985年6月，美国能源部正式提出了开展人类基因组测序工作，形成了“人类基因组计划(HGP)”的初步草案。历经几年酝酿与论证，1988年美国国会批准拨款，支持这一被誉为完全可以与“曼哈顿原子弹计划”、“阿波罗登月计划”并列相比美的宏伟科学计划。1990年正式启动后，陆续扩展成为美国、英国、法国、德国、日本和中国共同参加的国际性合作计划。2000年人类基因组工作框架图（草图）完成，是人类基因组计划成功的标志。
HGP这项规模宏大，跨国家又跨学科的大科学探索工程。旨在测定组成人类染色体（指单倍体）中所包含的30亿个碱基对所组成的核苷酸序列，从而绘制人类基因组图谱，并且辨识其载有的基因及其序列，达到破译人类遗传信息，解码生命奥秘，探索人类自身的生、老、病、死规律，揭示疾病产生机制以提供疾病诊治的科学依据。截至2005年，人类基因组计划的测序工作已经完成，但基因组学等研究工作一直在不断深人和扩展。例如，2006年启动了肿瘤基因组计划力求揭示人类癌症的产生机制以及癌症预防与治疗的新理念。当下已经迈进后基因组时代，从揭示生命所有遗传信息转移到在分子整体水平上对功能的研究（功能基因组学）。21世纪的生命科学以新姿态和新方法阔步向着纵深发展，同时有力推进了基础与临床医学、生物信息学、计算生物学、社会伦理学等相关学科的蓬勃发展。为促进这些相关学科及其应用的更好发展，尤其推动在人类健康与疾病、个性化医疗、农业、环境、微生物等诸多领域的广泛应用，自2006年以来巳经召开了十届国际基因组学大会（ICG)。第10届国际基因组学大会于2015年10月在中国深圳举行,特别就临床基因组学、生育健康、癌症、衰老、精准医疗、人工智能与健康、农业基因组学、合成生物学、生命伦理和社会影响、相关组学及生物产业等热点问题进行深人研讨，展现了相关组学的旺盛活力。
二、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等与基因组学相辅相成
基因组学作为研究生物基因组的组成，组内各基因的精确结构、相互关系及表达调控的科学，又必须从系统生物学角度与方法，着眼于整体出发去研究人类组织细胞结构、基因、蛋白质及其分子间相互作用，并通过整体分析研究人体组织器官的功能代谢状态，从而才能更有效地探索解决人类疾病发生机制及其诊治与保健问题。
虽然人类基因组图揭示了人类遗传密码，而对生命活动起调节作用的是蛋白质。基因组研究本身不能体现蛋白质的表达水平、表达时间、存在方式以及蛋白质自身独特活动规律等。因此，自从基因和基因组学问世以后，分子生物学的组学大家庭中，不断延伸分化形成了相互密切关联的转录组学（tmnscrip-tomics)、蛋白质组学（proteomics)、代谢组学（metabo-lomics),以及脂类组学（lipidomics)、免疫组学（lmmu-nomics)、糖组学（glycomics)、RNA组学（RNAomics)等,这些相互密切关联的组学构成丰富的系统生物学以及组学生物技术基础。
转录组学是一门在整体水平上研究细胞中基因转录情况以及转录调控规律的分支学科。也即转录组学是从RNA水平研究基因表达的情况。转录组即一个活细胞所能转录出来的所有RNA的总和，是研究细胞表型和功能的一个重要手段。可见在整体水平上研究所有基因转录及转录调控规律的转录组学，乃是功能基因组学研究的重要组成部分。
蛋白质组（proteome)是指一个基因、一个细胞或组织所表达的全部蛋白质。而蛋白质组学研究不同时间、空间发挥功能的特定蛋白质及其群体;从蛋白质水平上研究蛋白质表达模式和功能模式及其机制、调节控制及蛋白质群体中各个组分。蛋白质组本质上指的是在大规模水平上研究蛋白质的特征，包括蛋白质的表达水平，翻译后的修饰，蛋白与蛋白相互作用等，由此获得蛋白质水平上的关于疾病发生，细胞代谢等过程的整体而全面的认识。基因组相对稳定，而蛋白质组是动态的概念。研究蛋白质组学是基因组学研究不可缺少的后续部分,也即生命科学进人后基因时代的特征。
代谢组学的概念源于代谢组，代谢组是指某一生物或细胞在一特定生理时期内所有的低分子量代谢产物。代谢组学则是对某一生物或细胞在一特定生理时期内所有低分子量代谢产物同时进行定性和定量分析的一门新分支学科。代谢组学以组群指标分析为基础，以高通量检测和数据处理为手段，以信息建模与系统整合为目标的系统生物学的一个分支。继基因组学和蛋白质组学之后新发展起来的代谢组学，是借助基因组学和蛋白质组学的研究思想，对生物体内所有代谢物进行定量分析，并寻找代谢物与生理病理变化的相对关系。基因组学和蛋白质组学分别从基因和蛋白质层面探寻生命的活动，而实际上细胞内许多生命活动是发生在代谢物层面的。因此有研究者认为“基因组学和蛋白质组学告诉你什么可能会发生，而代谢组学则告诉你什么确实发生了”。所以，代谢组学迅速发展并渗透到诸多领域，例如疾病诊断、医药研制开发、营养食品科学、毒理学、环境学、植物学等与人类健康密切相关的各领域。
三、放射组学在交叉融合中应运而生
2015年是伦琴发现X射线120周年，正如简明不列颠百科全书所评价：X射线的发现“宣布了现代物理学时代的到来，使医学发生了革命”W。近40多年来计算机科学技术的交叉融合，以X射线透射开始并不断拓展许多种类型的医学成像技术，又经历了数字化革命而呈现出跨越式发展。数字化医学影像学已经成为现代医学不可或缺的重要手段和必不可少的组成部分。医学影像学在保健査体、疾病预防、疾病筛査、早期诊断、病情评估、治疗方法选择、康复疗效评价等，以及生命科学研究方面发挥了越来越大的不可替代作用。随着多排螺旋CT、双源CT、能谱CT、磁共振成像（MRI)、单光子和正电子计算机断层显像（SPECT与PET)、图像融合一体机成像(PET/CT等等）诸多影像医学新设备、新技术、新方法层出不穷，医学影像学巳经从结构成像发展到功能成像，又迈向分子影像学的新阶段。尤其进人21世纪后，分子影像学方兴未艾地蓬勃发展，已经成为分子生物学的重要手段。当前数字化医学影像学所形成的大数据又密切关联到相关基因组学，应运而生了放射组学（radiomicsV）。如果说20世纪驱动医学影像学的发展主要是依靠物理学和计算机科学技术、电子工程科学技术等，而21世纪则迫切需要与医学、分子生物学（包括基因组学等诸多组学）等相关学科进一步深人交叉融合相辅相成。
放射组学（亦有称之为影像组学）、分子影像学完全是与基因组学、蛋白质组学等相关组学彼此关联并相互促进而不断发展的。整合各种技术实现运用影像学手段显示人体组织水平、细胞和亚细胞水平的特定分子,并能反映活体状态下分子水平变化，从而对其生物学行为在分子影像层面进行定性和定量研究，无论在人体保健与疾病的诊断治疗，或者在药物研究开发，以及在基因功能分析与基因治疗研究等方面，都凸显了巨大优势和良好前景。
包含分子影像学的数字化医学影像学迅速发展，可提供越来越丰富的多层次医学影像数据资料，显然必须加以深度发掘并充分利用这些极其庞大的数字化信息。通过放射组学研究，解码隐含在医学影像信息中的因患者的细胞、生理、遗传变异等多因素共同决定的综合影像信息，并客观且定量化将其内涵呈现在临床诊治、预后分析的整个过程，这无疑会成为临床医学具有重大意义的革命。应运而生的放射组学，就是致力于应用大量的自动化数据特征化算法将感兴趣区域（regionofinterest,R0I)的影像数据转化为具有高分辨率的可发掘的特征空间数据。数据分析是对大量的影像数据进行数字化的定量高通量分析，得到高保真的目标信息来综合评价肿瘤的各种表型（phenotypes),包括组织形态、细胞分子、基因遗传等各个层次。例如近期文献报道，放射组学可揭示肿瘤预测性的信号，能够捕获肿瘤内在的异质性，并与潜在的基因表达类型相关联。
美国的国家癌症研究所（NationalCancerInstitu?te,NCI),已经建立量化研究网络（quantitativere?searchnetwork,QIN)，旨在共享数据、算法和工具，以加速影像信息量化的合作研究网络U5]。他们将放射组学的建设及应用框架分为5部分:①图像的获取及重建;②图像分割及绘制；③特征的提取和量化；④数据库建立及共享；⑤个体数据的分析。当然这些均是很有挑战性的工作。
放射组学通过标准化的图像获取以及自动化的图像分析等,能为疾病的诊断、预后及预测提供有价值的信息。近期的研究还提示放射组学能有效预测不同患者中的肿瘤基因异质性等，可见放射组学有着广阔应用前景。四、发展相关组学更好共促精准医疗
从基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等2直到新形成的放射组学，均是在相关学科交叉融合中，当条件与时机发展到一定程度而瓜熟蒂落催生。
这些相互关联的组学全部都兼备着学科分化以及整合的特色。学科交叉融合根据发展需要分化催生出4新分支，而所有这些组学分支学科又都从系统生物学角度出发，注重对形成的分支学科自身整体开展研I究。正是如此辩证统一的现代科技发展特点，如同DNA的螺旋结构一样在不断深化中而螺旋式上升，7推动科学技术向更深层次和更高水平发展。
信息可视化在生物医学领域中的应用
信息可视化在基础医学中的应用高雪等［12］从WOS数据库中，以1995～2010年为检索年限共检出30970条有关蛋白质组学的文献，使用CiteSpaceⅡ软件对检索到的数据进行分析。结果发现目前蛋白质组学的研究前沿为:质谱技术为蛋白质鉴定技术核心;蛋白质组分析已逐渐发展从定性分析向定量分析转变;蛋白质翻译、修饰和相互作用为当前国际研究热点之一;蛋白质组分析已由静态的单纯对研究结果描述转向对蛋白质的动态研究开发。张明华等［13］开展了基于知识图谱的认知神经科学前沿与演化的研究，在WOS数据库中检索1986～2009年间的1193条记录，对该数据的分析结果表明，美国在认知神经科学研究领域的产出居于优势地位。其中以前额叶皮质、大脑、活化为主的神经科学从较小的子系统水平进行物质活动层面的研究;以记忆、注意力为主的认知科学则侧重于相对复杂的整体水平，它们分别从两个方向展示了认知神经科学研究的研究热点。刘晓婷等［14］对WOS数据库收录的国际肝干细胞研究文献进行可视化分析，得出该领域的研究前沿有肝干细胞的识别和移植后鉴定、参与肝再生机制、诱导分化、外源基因的表达等。信息可视化在中医医学中的应用赵蓉英等［15］以WOS为数据来源，对国内外有关中医医学研究的文献进行可视化知识图谱分析，揭示近些年来中医研究的热点领域，探索当前国际上中医研究的发展趋势。结果显示，目前国际上多个国家和地区均在对中医进行研究，其中中国大陆地区的有关文献最多，远远高出其他国家和地区的相关发文量。按研究结构排名，中国大陆地区和香港地区开展中医研究的大学和科研机构最多。发表中医文献最多的期刊分别为:《民族药理学期刊》、《药用植物》、《生命科学》和《生物与药学通报》，这4本期刊构成了该领域的核心期刊。中医研究的热点主要集中于中医的基础理论研究、中西医结合、基因技术在新药研制方面的应用等。黄卓泳等［16］开展了国际中医药领域演进路径研究热点与前沿的可视化分析，将1990～2009年WOS数据库中收录的中医药类研究论文数据作为研究对象，应用CiteSpace知识可视化软件绘制文献共被引网络图谱，分析国际中医药领域研究演进过程中的关键节点文献，并应用关键词聚类和膨胀词探测功能分析了研究热点与研究前沿。结果发现中国数量最多，为4323篇，其次为美国和日本。在20年前，国外学者已开始从微观分子生物学水平分析中医药的药理作用。2000年以前，国内学者在国际发表的中医药文献较少，这可能与中国学者对英文刊物不熟悉有关。在1990～1999年期间，中医药的研究重点为对中医药的各种药理作用分析，到2000年以后，中国人发表的英文文章逐渐增多，研究也更多地集中在中药作用的物质基础。信息可视化在其他医学领域中的应用赵玉鹏等［17］运用知识图谱原理以及CiteSpaceⅡ工具软件绘制出美国《医学与哲学杂志》(TheJournalofMedicineandPhilosophy)的知识图谱，从知识图谱中显示出，最近10年来，《医学与哲学杂志》研究的前沿问题是由“脑死亡”、“干细胞研究”、“生物学伦理”、“预防原则”、“临床均势”等组成的七个知识群，同时分析出高引用的引文，并且揭示出《医学与哲学杂志》研究的演化路径。雷二庆［18］分析了有关美国军事医学(MilitaryMedicine)的2966条文献记录，发现美国军事医学与普通医学联系密切;美军各军事医学研究机构的分工较为明确，任务有一定交叉重叠但不特别明显;美国一些国家级机构和军队机构以及部分专家是美国发展军事医学的坚实基础;军事医学关键文献可被直观展示。王宁等［19］分析1994～2010年以来1872条有关生物安全领域的研究热点及学科发展等信息。结果表明，随着时间的推移和技术的进步，生物安全研究领域的研究热点不断变化，研究的范围也不断地向外拓展，与其他学科进行交叉融合，并与一些重大的生物安全时间紧密相连。研究的范围涵盖了转基因动植物、基因及生物工程技术、新发动植物传染病、食品安全、生物实验室安全以及反生物恐怖等内容。目前与生物安全相关研究集中在3个主要领域，分别是:(1)DNA重组技术、转基因技术、合成生物学等生物技术两用性;(2)人畜共患病或新发传染病;(3)微生物实验室安全及生物恐怖威胁。
信息可视化的不足尽管信息可视化分析
在多个领域均取得了积极的成果，但该技术仍存在一些缺点，主要表现在:(1)知识图谱中出现的节点-链接较多，且存在多个节点重叠或是图谱中缺少相应的标识，使研究人员较难理解图谱的含义或容易漏过某些重要的信息［20～22］。因此，未来的可视化图谱应提高知识图谱的可读性，以更友好的界面、更清晰明了的标识，让阅读者更容易地看到知识图谱和发现其中内在的关系，从而获得有用的信息。(2)不同的可视化分析软件采用的算法不同，得出的知识图谱也不同，研究人员容易对这些不同的结果产生迷惑;此外，对于理解和掌握知识图谱反映出来的信息，也需要有一定的相关知识，从而限制了可视化研究的广泛开展［23，24］。(3)目前使用的可视化分析软件大部分都是采用国外数据库作为源数据，而没有针对国内数据库开发的、得到公认的分析软件，因此，对国内有关领域的可视化研究较少［25］。
结语
总之，信息可视化知识图谱技术能够深层次地挖掘包括医学领域在内的多个学科的研究热点和研究前沿信息，以可视化知识图谱的形式更直观、更有效地揭示医学研究的内在联系和隐藏的重要信息，为研究人员把握医学领域研究热点和发展前沿提供了新的手段。
作者：黄鑫 胡榜利 邓莉 杨光业
