高等职业教育的目的是培养生产和管理一线的高素质技能型专门人才和劳动者，因此高职教育的基本特点是培养目标的实用性，专业设置的职业性，教学过程的实践性和办学体制的地方性。而医学类高职教育是一类特殊的高等职业教育，具有以下特征：医学类高职教育是培养面向基层卫生服务第一线的应用型人才，具有“下得去，用得上，留得住”的特点。因而理论知识应以“必需、够用”为度，专业技能应熟练掌握基层医疗工作中常用的技能，不必强调“高、精、尖”。所学的内容不能是本科内容的“压缩饼干”，应根据职业岗位的要求按需施教，并着眼于行业发展、基层卫生服务的需求调整、补充、更新教学内容，重点培养学生的实践技能、社会生存能力等，使学生“上手快、适应性强”。
2医学类高职教育实践教学的现状及存在的问题
实践教学贯穿于教学的全过程，它可以使学生将课堂上所学的理论和技能知识在社会实践中得到具体运用，感知社会，认识社会，从而从“已知”“会说”变为“会做”田。徐善荣在“论高职教育的实践性教学环节”中说：“通过实践性教学，使高职学生一入学就处于一个模拟实际工作的环境中，所接触的设备、工作实践氛围、流程都与今后工作岗位十分相似”，“实验的根本作用是培养学生的动手能力。”p实践性教学就是通过一定理论指导下的实践活动，使学生获得知识和技能。实践教学是相对于理论教学而言的，实践性是实践教学最本质的特征。实践教学在医学教学中有着特殊而重要的意义，然而目前注：本文系全国第三届“人卫社杯”卫生职业教育教学改革征文获奖论文许多医学类高职院校的实践教学多是沿袭本科医学院校的模式，成为本科的浓缩和精简，与高职学生的培养目标有着明显的差距。
(1)实验教学被固定的模式所束缚，内容陈旧、方法呆板，且大都是些验证性的实验，学生在实验中对实验原理、步骤、操作方法的理解基本上按照教师设计好的方案或课本上的内容“照方抓药”；学生按实验指导按部就班地操作；实验报告按照固定的格式填写；这样的实验缺乏对学生实验操作技能的训练和系统科学方法的培养。不利于学生实验技能的获得。此外，每门课的实验均按照自身内容编排单独开设，实验内容有时会重复。同时把实验当成理论教学的“附属品”，导致实验课时和开设时间依附于理论课程，课时数得不到保证。
(2)学生的见习和实习均偏重于临床，且多在城乡二级以上的医院，由于这些医疗卫生机构专业化分工过细、服务对象不固定、服务手段过分依赖先进仪器设备，加上多为专科病人、危重症和疑难病人，学生真正能动手的机会不多。特别是现行的《最高人民法院关于确定民事侵权精神损害赔偿责任具体问题的解释》规定，未经病人或家属明确同意，就将病人作为教学对象的行为，严重侵犯了病人的医疗隐私权，这在不同程度上限制了学生的临床操作练习。另外，这类医院也很少接触到康复、预防、保健等内容，这与他们今后的目标定位，职业岗位相距甚远，使学生毕业后不能很好地适应岗位工作的需要。
3医学类高职教育实践教学模式的改革与实践
医学类高职学生应具有较强的实践操作能力，并以专业技术应用能力见长，他们这种独到的能力来源于教师的指导，学校的强化训练和培养，所以学校应在教学的各个环节加强对学生实践操作能力的培养。近年来，我校采取了如下措施。
3．1提高认识，转变观念，加强对实践教学的投资
要突出实践教学，必须切实建立以能力为本的教学理念，只有认识到技术训练和实践教学是高职教育最重要的环节，关系到高职教育培养目标的实现和成败的关键，才能把实践教学作为学校最重要的也是最基本的工作来抓，在教学中把实践教学放在突出位置。因此，我们首先通过加强学习，提高了认识，从而坚持以高职教学目标为宗旨，以适应培养技术型、应用型、实用型的专门人才的要求为依据，来制订实施新的教学计划、教学内容、教学方法和考核办法，保证实践教学的时间和质量(实践教学在教学计划中不少于教学活动总学时的40％～50％)。其次，实行了向实践教学倾斜的投资政策，充实和改进实验室设施，添置了大批新型的适用性、仿真性、操作性极强的训练设施，如RM系列多道生理信号采集处理系统、仿真病人(可进行各种护理操作，如注射、插管等)、仿真急救病人(可进行心肺复苏、心电除颤、心电监护等)以及孕妇腹部触诊模型、会阴切开术训练模型等，创建了仿真病区，设有护士站、抢救室、治疗室、ICU，还有仿真手术室等。扩大实践场所和基地，同时增加实验室的开放时间，让学生能利用课余和双休日进行实验，为他们提供反复实践锻炼的机会。
3．2基础学科的实舱散学
以往基础学科的实验存在着“示教多、实验小组人数多、学生观看多、动手少”的现象。要提高学生独立操作的技能，就必须让学生亲自动手做实验，才能真正得到锻炼。因而我们改变了教师先演示，学生跟着做的传统模式，把主动权交给学生。有时教师仅给学生布置一个实验课的总题目，然后由学生自己去完成，如配置试剂，做预实验、查阅资料等。从以简单重复实验、单纯验证实验、模仿操作实验为主的实验方式向以培养创新素质为核心的模块化实验教学、实验内容、实验手段转化，形成了基础性实验，综合性实验两个模块的教学形式。
(1)基础性实验模块即利用现代实验手段，修改所保留的经典验证性实验，通过这部分实验来巩固和加强理论教学的效果，以利于学生实验操作技能的培养和训练，并使之熟练掌握。如生理学实验中的坐骨神经标本制作等实验。
(2)综合性实验模块是指实验内容多、涉及面广、时间长的实验。如将生理学、病理生理学、药理学等实验，根据其实验方法和技术手段的共性特点及相互有联系的内容重新整合成几项综合性实验。如以血压为指标的实验，首先观察正常血压，描记动脉血压曲线的变化；其次观察生理神经体液的调节；然后通过放血形成失血性休克的病理模型；最后给予药物处理，观察药理的抗休克升压药的作用。这样将3门学科的实验和知识在一个实验中有机地结合起来，使学生在一个实验中就观察到家兔的正常生命活动、疾病状态和药物的治疗作用，这不但减少了重复、压缩了学时，又节省了动物和实验耗材，更重要的是能培养学生综合运用知识和分析问题的能力，有利于实验教学质量的提高。
3．3拓宽实践场所。开展社区实践活动
在医学职业教育中，毕业前的生产实习具有时间长、实践性强的特点，是实践教学的重中之重，是对学生进行实际工作能力综合训练的关键时期，也是医学教育质量高低的集中体现。针对医学类高职教育的培养目标，我们将临床实习做了较大的改革，除安排40周在二级以上的医院进行实习，还安排81O周到社区综合实习。随着生活水平的不断提高，疾病谱的变化，加上老龄化社会的到来，使得老年病、慢性病的治疗、护理、康复工作不可能集中在医院进行，社区、乡村、家庭医疗护理及卫生保健工作已不可避免地成为医疗护理工作的新内容。而在乡村、社区从事医疗护理工作与在大医院有许多不同点，如其服务对象相对比较固定，不仅是病人，还包括整个社区的人群；服务的内容不仅是诊治疾病，还有预防、保健、康复、健康教育、计生技术指导等；服务的方式也有别于“坐院待诊”，必须深入到每个家庭；所提供的也不是一时的阶段，而是一种连续、便捷、综合性的服务。此外基层的医疗卫生机构，人员的专业化分工不明显，如儿科医生除做诊疗外还兼做儿童保健工作等；服务手段除必备的仪器设备外，主要靠卫生技术人员现场直接操作等。由于医学类高职学生毕业后绝大部分要在乡村、社区工作，因此必须让学生尽早地去了解、熟悉他们未来的工作天地。所以安排学生到社区见习、实习不仅有利于学生运用所学的知识解决实际问题，增强他们的实践能力，还缩短了学生毕业后的岗位适应时间，使学生在校学习与今后的基层医疗工作接近于零距离，为今后的工作奠定了坚实的基础。
3．4加强和宽善实践教学的考掇
关键词：数据挖掘；医学数据；神经网络；关联规则
中图分类号：TP274文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)15-3495-03
Summary of Medical Data Mining
WANG Ju-qin
(Department of Computer Technology, Wuxi Institute of Technology, Wuxi 214121, China)
Abstract: Medical data mining is necessary for improving the management level of medical information, providing scientific decision-making for the diagnosis and treatment of disease, and promoting the development of medicine. This paper mainly introduces the characters of mining medical data, the application and methods used in medicine, and also the application prospect medical field is outlined.
Key words: data mining; medical data; neural network; association rules
1 数据挖掘的产生
1.1 产生背景
在当今信息化和网络化的社会条件下，随着计算机、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，各行各业都开始采用计算机以及相应的信息技术进行管理和运营，由此积累了大量的数据资料；另外，互联网的发展更是为我们带来了海量的数据和信息。但是，这些存储在各种数据媒介中的数据在缺乏强有力的工具的情况下，已经超出了人的理解和概括能力，导致收集在大型数据库中的数据变成了“数据坟墓”，并带来了一大堆问题：比如信息过量，难以消化；信息真假难以辨识；信息安全难以保证；信息形式不一致，难以统一处理，等等[1]。而激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，决策者的决定往往不是基于数据库中的有用信息，而是凭直觉，因为决策者缺乏从海量数据中提取有价值知识的工具。数据和所需信息之间的鸿沟要求系统地开发数据挖掘工具，将数据坟墓转化成知识的“金块”，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来挖掘数据堆中的有用信息。
1.2 可行性
近十余年来，计算机和信息技术有了长足发展，产生了许多新概念和新技术，如更高性能的计算机和操作系统，因特网，数据仓库，神经网络等等。这使得数据挖掘技术在具备了市场需求的条件下，同时也具备了技术基础。在这样的背景下，数据挖掘技术就应运而生了。
2 医学数据概述
2.1 医学数据的内容
计算机信息管理系统在医疗机构的广泛应用促进了医学信息的数字化, 同时电子病历和病案的大量应用、医疗设备和仪器的数字化，使得医学领域数据的内容不断扩大，涵盖了医疗过程和医学活动的全部数据资源。医学数据资料主要来源于统计报表、医疗卫生工作记录、专题实验或者调查记录、专题性的资料等三个方面[2]，其中主要包括完整的人类遗传密码信息，大量关于病人的病史、诊断、检验和治疗的临床信息，药品管理信息、医院管理信息等。
2.2 医学数据的特点
1）模式的多态性。首先表现为表达格式的多样性。医学信息包括纯数据（体征参数，化验结果），信号（脑电信号，机电信号），图像（B超，CT等医学成像设备的检验结果），文字（病人的身份记录，症状描述），以及动画、语音和视频信息。其次，数据表达很难标准化，对各种病例状态的描述也比较模糊，没有统一的标准和要求，不使用完全相同的专有名词，甚至对临床数据的解释都是用非结构化的语言，等等[3]。模式多态性是医学数据区别于其他领域数据的最根本和最显著的特性，同时这种特性也在一定程度上加大了数据挖掘的难度和速度。
2）不完整性。医学数据不可能全面地反映任何一种疾病的全部信息，因此也不可能通过挖掘，针对某一种疾病获取完整可靠的治疗和解决方案。这首先是因为医学数据相关信息（例如病例等）的记录存储还不是很完备和充分，还不能够达到完全总结出待挖掘规律的数量[3]。同时，即使记录在案的信息，其本身的表达方式就比较模糊，不可能通过精确值等方法来呈现，因此这些原因形成了医学数据的不完整性。
3）时间性[3]。一般情况下针对病人医疗活动的记录信息都具有一定的时间特性，并且会随着时序环境的变化而产生不同的表达效果；另外诸如医学检测的波形图像等信息也都是以时间函数为基础进行表达的。
4）冗余性。医学数据信息中有大量的相同部分被重复记录下来，比说一些常见疾病，病人的症状表现一般都比较相似，检查和化验的结果以及最后的治疗措施等绝大部分也因此而相同。因此即使病人的个人信息等存在较小差异，其记录的大部分医学数据都表现为完全相同或者大部分相同，这就体现为冗余性[3]。这种数据特点不但迅速增加了此类数据本身的数量，同时也给挖掘操作带来了更大的困难，应该在此之前就对这些冗余信息进行清理和过滤，去除不必要的重复部分，以简化挖掘操作的实现过程。
5）隐私性[8]。显然，记录的医学信息中，许多有关病人个体的信息涉及到社会伦理，法律以及个人所有权等，具有一定的隐私性，从社会，医学以及病人本身等方面来说都必须进行保护，不能外泄。但是当数据存储系统受到一些不可预料的侵入时，或者当其隐私保护的要求和挖掘操作的开放共享要求等产生矛盾时，势必会带来隐私性、安全性和机密性方面的问题。这就要求在进行医学数据挖掘时，必须严格以保护数据隐私为基础，
2.3 医学数据挖掘的可行性和必要性
2.3.1 必要性
众所周知，庞大的医学数据中蕴含着许多非常有价值的信息资源，这些资源对于相关病例的诊断治疗以及医学方面的研究发展都具有非常重要的意义。但是从目前的状况来看，大多数医学机构和人员对这些存储数据的利用还远远没有达到预期的目标和效果，仅局限于一些低端的操作和使用，比如简单的数据录入，数据的查询、修改、删除等，而并没有对收集的数据进行系统的分析研究，以从中得出适用于一般的规律特点，所以无法对相关病例的后继诊断提供科学的决策辅助，对医学学科的研究工作也没有起到相应的促进作用[4]。针对这些情况，在数据挖掘技术已经日渐成熟的背景下，将数据挖掘理论应用于医学，通过对海量的医学数据进行分析，总结各种医治方案的疗效，提取隐含在其中的有价值有意义的信息，更好地为医院的决策管理、医疗、科研和教学服务，对于医生明确诊断、治疗病人及促进疾病和健康的研究都具有极其重要的意义。
另一方面， 随着人们生活水平的提高，保健意识的增强以及我国医疗体制改革的深入，基于计算机技术、通信技术的远程医疗和社区医疗，已经逐渐成为各大医院的另一个潜在市场。如何对医学数据库进行自动提升和处理， 使其更好地为远程医疗和社区医疗提供全面的、准确的诊断决策和保健措施，已成为促进医院发展、提高服务质量而必须解决的新问题。而这显然也是和数据挖掘技术有着密不可分的联系。
2.3.2 可行性
数据挖掘技术在经过多年的发展之后已经形成相对成熟的技术体系，比如在数据挖掘设计、数据抽取以及联机分析处理技术等方面都有一定的进展[4]。同时，数据挖掘技术已经在各个国家的电信、制造、零售、金融等各个领域得到了较为深入的应用。这些成功的应用也提供了可借鉴的宝贵经验。
同时国家对医院信息化发展也给予了高度重视，提供政策、经济和技术上的大力支持，为医学数据挖掘技术的发展应用奠定了物质基础和技术保障。
3 医学数据挖掘的发展状况
3.1 发展现状
自20世纪80年代开始至今，数据挖掘技术产生至今有十几年的时间，在商业以及工业生产中已经得到了较为广泛的应用，也取得了比较显著的经济效益和社会效益，但是数据挖掘技术在医学领域的应用还处在起步阶段[5]。同时，医学数据挖掘也是一门涉及面广、技术难度大的新兴交叉学科，不但需要具有相关信息处理能力的技术科研人员，还需要相关的医务工作者和医疗机构提供医学数据信息和专业医疗活动支持，并且要在此基础之上实现医学信息资源和挖掘技术的整合，实现技术上的突破。
3.2 应用领域
1）医疗活动辅助诊断。通过对历史数据的处理和挖掘，能够发现出针对特定病例的典型规律。一方面数据量内容庞大，范围广泛，所以这些规律具有较好的普遍性；另一方面，根据患者全面的指标记录和数据信息可以得到比较客观的诊断结论，排除了人为因素的干扰，能够更加有利于提高医学治疗活动的有效性。比如将粗糙集理论和算法应用于中医类风湿和实体性肺病的诊断，基于人工神经网络理论以及模糊逻辑开发的心血管疾病诊断工具[6]，都大大提高了诊断的正确率。
2）医学信息处理。医院信息主要包括医院等医疗机构的内部管理信息（设备，药械，财务）以及以患者为中心的信息（临床病例、诊断、治疗过程）。在初级操作阶段的基础上，通过对信息的数据关联性分析，能够预测未来发生发展趋势和辅助诊断信息，比如药品的使用频率，某种疾病的发生和治疗规律等。例如应用粗糙集理论预测早产，可以将准确率从人工预测的17~38%提高到68~90%[6]。
3）医疗质量管理。医疗机构的服务要求在不断提高，质量效率问题也越来越被重视。医疗质量的核心是数据、标准、计划，这些都可以用不同的数据指标来衡量。通过数据挖掘技术，可以发现新的指数规律，检验其有效性，并提炼调整质量方案。例如年龄因素和治疗方法的关系延长了标准住院时间，可以考虑修改治疗方案等。可以很明显地发现，数据挖掘技术可以帮助发现有关提高临床服务效率以及质量潜力的证据。
4）医药研发技术支持。在新药的研究开发过程中，关键环节是先导化合物的发掘，其中一种基本途径就是随机筛选与意外发现。但是很显然这种技术实现的周期比较漫长，肯定提高时间成本和经济成本。而在数据挖掘技术的支持下，可以通过数据信息的归纳总结，确定药效信息，大大缩短新药的研发周期[6]。
5）生物医学（DNA）。人类24对染色体的基因测序已经全部完成，标志着人类基因研究已经进入新的发展阶段。接下来要完成的重要任务就是对分析DNA序列模式。比如，遗传疾病的发生和人体基因密不可分，要掌握基因代码的微观结构，就需要对DN段进行细致的了解和测序，也就是要从大量的DNA数据中找到具有一般规律的组合序列。目前,使用数据挖掘技术已经在很多方面对DNA的分析作出了很多贡献，例如，DNA序列间相似搜索和频度统计，可以识别带病样本和健康样本中基因序列的差异[6]；关联分析可以帮助确定在样本中同时出现的基因种类，有利于更全面地发现基因间的交叉联系和致病规律；路径分析能够发现不同阶段致病基因的作用规律，从而提高药物治疗的效率。
6）医学图像应用。主要应用于目组织的特征表达，即图像特征自动提取和模式识别。例如，CT，PET，SPECT等诊断工具在医学领域应用越来越广泛，而在数据挖掘技术的帮助下，医学图像分析的功能也越来越强大[6]。运用基于贝叶斯分类的数据挖掘模式对心肌SPECT图像能够进行高质量的分析和分类诊断。
7）其他方面的应用。数据挖掘还应用于毒理学方面以及药物副作用研究方面。
4 医学数据挖掘的方法技术
4.1 关键问题
1）数据预处理。如前所述，海量的医学原始数据中包含大量的冗余、模糊以及不完整信息，必须首先进习惯清理和过滤，以确保数据的一致性和完整性。
2）信息融合技术。因为医学信息的格式繁多，包括文字，数据，图像，语音，视频等等，因此需要针对不同类型的信息采用不用的处理技术，并且在需要的时候可以对结果进行综合和分析。
3）快速的、鲁棒的挖掘算法[7]。医学数据的挖掘面向海量的存储信息，处理的时间和技术要求都比较高，因此如何提高效率非常重要。同时基于数据类型动态变化，要求挖掘算法具有一定的容错性和鲁棒性。
4）提供知识的准确性和可靠性。在保证挖掘算法的处理结果具有较高准确率和可靠性的前提下，所得到的信息才能够为医疗活动和管理提供科学客观的决策帮助，在实际中得到很好的应用。
4.2 主要技术实现
1）自动疾病预测趋势和行为。通过数据挖掘技术，对有关人体病例的体征数据进行分析对比，并从中分析出相应的关系和规律，从而对疾病的预防、发生等进行预测。采用的主要技术有线性、非线性和广义的回归模型，以及神经网络和模糊控制技术[8]。其中，人工神经网络技术是一种模仿生物神经网络的、以人工神经元为基本运算单位的互联分布式存储信息的智能信息处理系统，具有很强的自组织性、鲁棒性和容错性。利用相关理论技术，能够找出服用抗精神药物与心肌炎发作的关系，对危及生命的心律失常进行归类，动态检测病人的麻醉深度和控制剂用量等；而模糊系统是建立在模糊数学基础上的一种推理方式，经常与神经网络或最近邻技术联合起来应用，可以实现从心跳中鉴别心室过早收缩，分析肝脏超声图像等功能。
2）关联分析。简单地说，关键就是两个或者多个变量的取值之间存在的某种规律性。关联技术的目的是通过多维数据分析技术找出其中隐藏的关联规则。有时并不知道或者不确定数据中的关联函数，因此关联分析生成的规则带有可信度[8]。最著名的APRIORI关联规则发现算法中，首先就是识别所有的频繁项目集，也就是不低于用户最低支持度的项目集，然后再从频繁集中构造不低于用户最低信任度的规则。在此基础之上，又出现了动态项目集技术DIC算法，发现频繁项目集的划分算法―分治法等。在实际情况下，关联规则还需要进一步泛化，以发现更有用的价值。目前在医学上，关联分析是糖尿病数据库分析课题中应用最广泛和有效的工具。
3）聚类分析。把数据库中中的记录划分为一系列有意义的子集成为聚类，包括统计方法，机器学习方法，神经网络方法，面向数据库的方法，对于采集到的医学信息进行处理的一个重要步骤就是聚类分析。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学，例如决策树归纳，贝叶斯分类，神经网络技术，基于知识的案例推理，遗传算法，粗糙集等[8]。其中，粗糙集理论的出发点是根据目前已有的对给定问题的知识将问题的论域进行划分，然后对划分的每一组成部分确定其对某一概念的支持程度，用“肯定支持此概念”，“肯定不支持此概念”，“可能支持此概念”进行描述，并表示为正域、负域和边界三个近似集合，同时用二维的决策表来描述论域中的对象。目前在中医类风湿证候的诊断、肺部良性和恶性肿瘤诊断等领域发挥了重大作用，被认为可能是最理想的动态工具。
4）偏差检错与控制。数据库中的数据存在一些异常记录，需要我们将其检测出来。偏差包括很多潜在的知识，例如分类中的反常实例，不满足规则的特例，观测结果与模型预测值的偏差，量值岁时间的变化等。偏差检测的基本方法是，寻找观测结果与参照值之间有意义的差别[8]。目前在人工辅助仪器研究和药物疗效的生理实验研究方面都有相关研究报道。
5）进化计算。进化计算法是由生物进化规律而演化出的一种搜索和优化的计算方法，包括遗传算法，进化规划，计划策略和遗传编程[8]。可以通过从任意一个 出示的群体出发，通过随机选择、交叉和变异等过程，使群体进化到搜索空间中越来越好的区域。
4.3 医学数据挖掘过程
因为医学数据挖掘和普通的数据挖掘之间差异较大，所以其过程是很难定义的。一些研究者定义了一系列的步骤，从而为此提供了一个框架，目的在于为各种数据挖掘方法在不同领域的应用提供指导，这些框架可能在步骤上略有不同，但同样适用于医学数据挖掘。一般都涉及下列6个应用领域[9]：
1）理解数据。初步理解需要挖掘的数据属性，从原始数据库中小规模采样，进行初步挖掘实验，将结果与挖掘目标进行对照，必要时更新数据属性。
2）准备数据。由于医学数据的冗余性和多样性，使得我们需要对数据进行采样以消减数据量，同时要针对各种类型的数据采取相应的数据预处理方法。通过数据的准备，可以将原始数据转换为特定数据挖掘方法所需要的数据形式。
3）数据挖掘。这一步包括建模技术的选择，训练与检测程序的确定，模型的建立与评估。实现的方法包括前面讲到过的粗糙集理论，神经网络，进化计算，决策树等。挖掘方法与研究目标的匹配程度很大程度上决定了挖掘结果的精确度。
4）评估知识。对挖掘结论进行医学解释，并再次同最初目标进行比对。如果需要，寻找挖掘过程中存在的错误和不合理步骤并加以解决，或者对挖掘算法进行优化，提高运行效率。
5）应用知识。在应用的过程中要注意有计划地实施和控制，及时发现应用过程中的问题，并对实际情况进行阶段性的总结分析，使得挖掘成果能够更加完善。
5 医学数据挖掘的发展展望
医学数据挖掘是计算机技术、人工智能、统计学等和现代医学信息资源相结合的一门交叉学科，涉及面广，技术难度大。随着数据库、人工智能等数据挖掘工具的不断进步，关联规则等理论研究德不断发展，以及大型数据库和网络技术的普及应用，必然还会有更加多的各种格式的医学数据出现。同时，医学数据库包括电子病历、医学影像、病理参数、化验结果等，而目前数据挖掘技术主要应用于以结构化数据为主的关系数据库、事务数据库和数据仓库，对复杂类型数据的挖掘尚处在起步阶段[9]。这些情况说明了医学数据挖掘技术的发展，充满着机遇和挑战，需要广大计算机、信息技术人员和医务工作者通力合作，结合医学信息自身具有的特殊性和复杂性，选择适合医学数据类型的数据挖掘工具，并解决好数据挖掘过程中的关键技术，尽可能大的发挥数据挖掘技术在医学信息获取中的价值。更好的服务于医学、受惠于患者。随着理论研究的深入和今年亦不的实践摸索，数据挖掘技术在疾病的诊断和治疗、医学科研与教学以及医院的管理等方面必将会发挥越来越大的作用。
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关键词：图像分割；区域生长；聚类；水平集；图割
1 概述
图像分割是图像处理和计算机视觉领域的基础。分割结果直接影响着后续任务的有效性和效率[1]。图像分割的目的就是把目标从背景中提取出来，分割过程主要基于图像的固有特征，如灰度、纹理、对比度、亮度、彩色特征等将图像分成具有各自特性的同质区域[2]。医学图像分割是医学图像进行后续操作的必要前提，学者通过大量的研究得到了很多自动快速的分割方法。
2 图像分割方法分类
医学图像有各种成像模态，比如CT、MRI、PET、超声等。由于医学图像本身的复杂性和多样性，如灰度不均匀、低分辨率、弱边界和严重的噪声，准确分割是个相当棘手的问题，分割过程中在目标区域里出现的一些问题都将导致图像分割结果不准确。近年来，众多图像分割方法中没有任何一种算法能适用于所有图像。图像分割方法一般是基于图像的，即利用图像梯度、亮度或者纹理等就能从图像中获得信息进而对图像进行分割，主要有聚类法、区域生长、水平集、图割等算法。
2.1 聚类法
聚类算法简单的包括K-Means算法和Fuzzy C-Means（FCM）。
K-Means算法是基于距离的硬聚类算法，通常采用误差平方和函数作为优化的目标函数，定义误差平方和函数如下：
其中，K代表聚类的个数，Cj（j=1，2，…，K）表示聚类的第j类簇，x表示类簇Cj中的任意一个数据对象，mi表示簇Ci的均值。从公式中看出，J是数据样本与簇中心差异度平方的总和，K个类聚类中心点决定了J值的大小。显然，J越小表明聚类效果越好。
K-Means算法的核心思想为：给定一组含有n个数据对象的数据集，从其中S机选取K个数据对象作为初始中心，然后计算剩余的所有数据对象到各个初始中心之间的距离，根据最近邻原则，把所有数据对象都划分到离它最近的那个初始中心的那一类簇，再分别计算这些新生成的各个类簇中数据对象的均值，以此作为新类簇的中心，比较新的中心和初始中心的误差平方和函数J的大小，上述过程反复迭代，直到J收敛到一定值算法就结束，此时每个簇中的中心点和均值也不再发生改变。
Fuzzy C-Means即模糊C均值，此算法是硬聚类的一种改进，很适合应用于存在不确定性和模糊性的图像聚类。模糊聚类就是让数据集的隶属度在[0，1]之间取值，一个数据样本可能同时属于好多类，最后结果都是通过计算隶属度的大小来分类的。该算法类似K-Means，也是先给初始聚类中心，更新一次结果后再分别计算各个类别的聚类中心，还有其他像素点属于这些聚类中心的隶属度，然后计算目标函数，直到目标函数收敛到给定值为止。
2.2 区域生长
区域生长是一种基于传统的区域生长机制、利用区域内像素的相似性进行图像分割的图像处理算法。区域生长的算法思想是，对于给定的区域，我们选取一个或者多个像素作为种子点，以4邻域或8邻域的方式遍历种子点周围的像素点，把那些与种子点相似的像素合并到该种子点所在的区域，接着把那些新加入种子点所在区域的像素作为新的种子点继续进行上述过程，直到所有相似的像素都合并到种子区域为止，这样区域生长的过程就完成了并停止生长。区域生长的特点就是初始化简单、执行速度快，执行过程中可以人工参与调节，终止易控制，适用于灰度均匀的目标区域提取。但是该算法对噪声敏感，需要人工指定种子点，并且对于复杂图像很可能产生过分割和欠分割。
2.3 水平集
水平集算法是一种隐式的表示曲线的方法，就是低维目标用比它高一维的水平集函数的零水平集表示，在图像分割方面主要用于活动轮廓模型的求解。算法的主要思想是将平面闭合曲线隐含地表达为三维连续函数曲面？准（x，y，t）在？准=0时的同值曲线集合，称为零水平集，？准=0为水平集函数。给定水平集函数满足的发展方程，水平集函数将进行演化或迭代，对应的零水平集也随之发生变化，即三维连续函数表示的曲面发生运动，则平面闭合曲线也跟着产生形变，直到曲线演化到理想状态就停止。
2.4 图割
图割是基于图论的能量优化算法，它在目标分割领域应用比较广泛。图是由边和顶点组成，在图割中构建的图有两个终端顶点：源点S和汇点T，分别表示目标和背景。算法的主要思想是将一幅图像映射到一幅加权图上，图像的像素点看作是图的普通顶点，相邻像素之间的关系作为图的边，而相邻像素之间的相似性或差异性作为边的权值；每个像素都会与源点S和汇点T相连，形成另一类边，表示像素点与图像目标和背景之间的联系；设定能量函数，最后对能量函数求最小解，此时就是图像分割的最优解。Boykov和Jolly最先把图割应用到图像分割领域，他们对图像标记为A={A1，A2，…，Ap}， 任意一个Ap是目标或者背景，定义图割的能量函数[3]为：
区域项与像素点属于目标或者背景有关，即像素属于标签Ap的概率。因为最好的分割结果是像素p分配到其概率最大的那个标签Ap，并且能量又是最小，所以概率公式定义如下：
3 结束语
通过上文的分析，把几种算法结合起来，或者是对算法进行改进，改变函数中参数或系数，都将可能得到更精确的分割结果。医疗在人们的生活中必不可少，研究图像分割算法对提高计算机辅助诊断和治疗的精度与效率有重大意义。
参考文献
[1]Sang Q， Lin Z， Acton S T. Learning automata for image segmentation.[M].Internet of Things， Smart Spaces， and Next Generation Networks and Systems. Springer International Publishing， 2015：211-219.
[2]王梅，李玉h，全笑梅.图像分割的图论方法综述[J].计算机应用与软件，2014（9）：1-12.
国内外医学人文素质教育综述
目前，世界各国都十分重视医学人文素质教育，以适应现代医学模式的转变，注重把基础医学和医学人文素质教育，医学人文教育培训和医师人文执业技能培训有机地结合起来，培养适应现代医学模式的医学人才。
1 国外医学人文素质教育状况
许多国家医科院校对人文素质教育十分重视，将医学专业、医学人文精神和文化素质教育融为一体。美国大多数医科院校把医学人文课程与医学本科专业课程融合，使医学人文素质教育贯穿医学教育的全过程，医学人文素质教育的内容深度逐年加深，广度逐年拓展。英国高等医科院校对医学生的人文素质教育要求很高，实现医学人文社会科学与医学自然科学相互包容渗透，交叉融合教育。法国高等医学院校的医学人文素质教育，一直贯穿于医学专业大学六年的学习过程中，使人文素质教育渗透医学生在校的学习全过程，以坚定医学专业思想、提升医学人文素质。日本大多数医学院校对医学人文素质教育有明确规定，医学生在校期间医学人文素质必修课低于规定学分，就不予毕业。国外医学院校对人文素质教育与医学专业教育同等对待，要求较为严格。
1、选题和收集资料
1.1 选题 医学文献综述并不是文献的简单罗列和组合，而是一个全新的创作。综述的选题必须建立在客观需要、自我优势的基础上来选定题名。选题要新颖，要选择进展较快、知识尚未普及、原始报道积累较多、意见不一致而存在争论的新课题，一般是自己熟悉的专业课题。另外，综述的题名要准确地反映文章的内容，要恰如其分地反映学科研究范围和学术深度。
1.2 收集资料 主要通过平时积累和突击收集这两种方法。平时积累也就是人们平日阅读文献时的随手而记，比较广泛、分散而零碎，但有"汇流成河"的意义；突击收集是在选定题目后，短时间内集中精力突击查找资料，比较专一，针对性强。搜集资料总的要求是齐全、规范、可靠（最好是知名杂志的第一手资料），并严格挑选、不断更新。
2、资料整理和组成文稿
2.1 资料整理 运用逻辑和统计方法对广泛收集到的资料进行筛选、鉴别、分类、归纳等处理。通过阅读题录、文摘，浏览标题、作者、出版单位、附录文献来识别文献资料与本综述选题的相关性和可靠性，以确定具有实用意义的资料。分类的目的是使资料内容单元化，可从大到小逐层逐级地划分。归纳的意义是使资料内容系统化并产生初步的判断，可依时间顺序、价值属性等不同情况分别进行统计。科学合理的文献检索、有序的整理好资料，就等于完成了编写任务的一半。
2.2 组成文稿 这是撰写综述的中心环节，是运用技巧把经过处理的资料编撰成文的过程。一般从历史背景、目前状况、发展趋势3个方面加以叙述。通常分为两步走，第1步是撰写提纲，第2步是按编写提纲将素材成文。如何把素材有机的组织起来，是写好综述的关键，有3种素材的撰写方法可供参考：①以时间顺序为经，以个例事实为纬，由远而近概括介绍课题研究的发展经过和概况，条理十分清楚；②以学科领域为纲，以研究成果为目的的方法适宜于撰写交叉学科、专业技术应用等方面的课题；③以不同研究方向或不同层次为线，以研究单位（国家、机构或个人）、方法、结果及结论为珠，由浅入深，纵横汇合，串成一体，要注意整篇文章的完整连贯，事实之间的过渡要确保自然，语意流畅，使全文富有生气。
3、参考文献
参考文献是综述性文章的重要组成部分。因为综述的基础是参考文献，读者阅读综述的目的在于按图索骥，在综述所列的参考文献指引下去查找原文，以便做进一步研究。若参考文献标写不规范或有缺项就会造成查找困难。参考文献的列入只限于作者亲自阅读过并在论文中引用过、而且是正式发表的出版物或专利文献。私人通信、内部讲义及未发表的著作一般不宜作为参考文献著录。参考文献的著录格式可参照我国文献工作标准化技术委员会制订的国家标准GB7714－87《文后参考文献著录规则》进行著录。
1、选题和收集资料
1.1 选题 医学文献综述并不是文献的简单罗列和组合，而是一个全新的创作。综述的选题必须建立在客观需要、自我优势的基础上来选定题名。选题要新颖，要选择进展较快、知识尚未普及、原始报道积累较多、意见不一致而存在争论的新课题，一般是自己熟悉的专业课题。另外，综述的题名要准确地反映文章的内容，要恰如其分地反映学科研究范围和学术深度。
1.2 收集资料 主要通过平时积累和突击收集这两种方法。平时积累也就是人们平日阅读文献时的随手而记，比较广泛、分散而零碎，但有"汇流成河"的意义；突击收集是在选定题目后，短时间内集中精力突击查找资料，比较专一，针对性强。搜集资料总的要求是齐全、规范、可靠（最好是知名杂志的第一手资料），并严格挑选、不断更新。
2、资料整理和组成文稿
2.1 资料整理 运用逻辑和统计方法对广泛收集到的资料进行筛选、鉴别、分类、归纳等处理。通过阅读题录、文摘，浏览标题、作者、出版单位、附录文献来识别文献资料与本综述选题的相关性和可靠性，以确定具有实用意义的资料。分类的目的是使资料内容单元化，可从大到小逐层逐级地划分。归纳的意义是使资料内容系统化并产生初步的判断，可依时间顺序、价值属性等不同情况分别进行统计。科学合理的文献检索、有序的整理好资料，就等于完成了编写任务的一半。
2.2 组成文稿 这是撰写综述的中心环节，是运用技巧把经过处理的资料编撰成文的过程。一般从历史背景、目前状况、发展趋势3个方面加以叙述。通常分为两步走，第1步是撰写提纲，第2步是按编写提纲将素材成文。如何把素材有机的组织起来，是写好综述的关键，有3种素材的撰写方法可供参考：①以时间顺序为经，以个例事实为纬，由远而近概括介绍课题研究的发展经过和概况，条理十分清楚；②以学科领域为纲，以研究成果为目的的方法适宜于撰写交叉学科、专业技术应用等方面的课题；③以不同研究方向或不同层次为线，以研究单位（国家、机构或个人）、方法、结果及结论为珠，由浅入深，纵横汇合，串成一体，要注意整篇文章的完整连贯，事实之间的过渡要确保自然，语意流畅，使全文富有生气。
3、参考文献
参考文献是综述性文章的重要组成部分。因为综述的基础是参考文献，读者阅读综述的目的在于按图索骥，在综述所列的参考文献指引下去查找原文，以便做进一步研究。若参考文献标写不规范或有缺项就会造成查找困难。参考文献的列入只限于作者亲自阅读过并在论文中引用过、而且是正式发表的出版物或专利文献。私人通信、内部讲义及未发表的著作一般不宜作为参考文献著录。参考文献的著录格式可参照我国文献工作标准化技术委员会制订的国家标准GB7714－87《文后参考文献著录规则》进行著录。
评价实验的类型一般有：建立、证实、确认和验证四种不同的类型，每一种类型的使用场所也是不同的。建立实验重要是产品研发阶段用来描述产品操作性能的；证实实验主要产品制造商用来验证产品的性能是否能够满足用户的；证实实验主要是制造商来显示产品的一些特殊性能规格和满足的规格；验证试验主要是医学部门用来验证新系统性能是否可以达到预期的效果。不同类型的实验所决定实验评价方案是截然不同的。医学检验部门主要是采用验证实验，然后建立科学、合理的评价方案；但是制造商的建立、证实和确认实验需要大型的、复杂的实验方案才能够确定评价试验的方案，是不适合医学检验部门进行检验检测工作的。
二、性能评价试验的评价方案
1、精密度的评价：精密度是指系统的随机误差，常用的精密度测量包括批间和总分析精密度的估计。在对精密度的评价时，主要根据精密度指数的大小来评价。当精密度指数的值小于1时，说明仪器的随机误差在可以控制的范围内，证明实验可以得到证实，如果精密度指数的值大于1，则说明仪器的随机误差不在可控制的范围内，需要重新进行实验验证。
2、准确度的评价：准确度主要是用来反映真值与检测平均值之间一致性的，也称之为系统误差。在医学检验过程中必须要通过具有代表性的患者的样本建立比较实验来确认。在进行实验时，不需要像建立、证实、确认实验那样复杂，可以通过检测校准品和控制品、已经检测且具有检测结果的患者样本来确定系统误差，进而验证准确度。
3、总误差的评价：总误差能够真实的反映出检验人员对检验检测系统性能评价的结果，同时也是判断检测系统是否满足性能要求的重要参数。如果检验实验结果反映出的总误差低于临床允许的误差值，检验人员就可以认为检测系统是可以应用到临床上的。
4、分析灵敏度的评价：分析灵敏度就是检测系统能够检测的最低分析物浓度，分析灵敏度可以通过阴性样本的分析来检测，然后在经过相关的计算得出最低分析物浓度。如果选取的样本不同，得出的结果也是完全不一样的。为此在选择分析样本的时候需要注意这个方面的问题，这样才能够有准确的评价结果。
5、分析特异性：所谓的分析特异性就是潜在的分析干扰，因为一台仪器在使用的过程中还会受到其他因素的干扰，这样也会影响到检测的结果。在进行分析特异性评价的时候需要建立计量———响应曲线，通过对图像的分析得出干扰的浓度，进而准确的进行分析特异性的评价。
三、结束语
摘要：教师师德是个亘古不变又常新的话题，社会各界不乏真知灼见，不少学者对教师职业道德作了深入又系统的研究，国家也出台了相关文件对中职学校教师职业道德作了具体规定。而医药卫生学校教师的职业道德又具有自己的独特性，不少学者也对其进行了相关研究。
关键词：卫生学校；教师职业道德；综述
“其身正，不令而行，其身不正，虽令不从”，教师不但传授给学生知识和技能，更以自己的人格魅力时刻影响着学生并且通过影响学生，进而影响着整个社会，所以，教师的职业道德即“师德”这个重要的话题，也是社会各界永恒关注的话题。在学术界，学者们不仅对教师职业道德的重要性、具体内容、影响因素、实现途径等方面作了深入而系统的研究，对不同类别教师师德也有许多真知灼见及著名论著，课题组就收集整理的相关资料，现对医药卫生学校教师应具备的职业道德进行了简要综述。
一、关于教师应具备的职业道德的研究
作为一名教师，无论是公办学校教师，还是民办学校教师；无论是中小学教师，还是高等学校教师，都应该遵守“教师的职业道德”，所以，在对医药卫生学校教师应具备的职业道德进行研究综述时，必须论述“教师应具备的职业道德”。
儒家思想创始人孔子，作为教育家，作为中国教育的先驱，其不少思想在历史上产生了极大的影响。其一，“仁”作为孔子及其儒家思想的核心，体现出孔子要求教师对学生要充满爱心，这是所谓的“仁者爱人”；其二，孔子创办私学，广招学生，弟子多达三千人，贤人72人，这也身体力行了他“有教无类”的思想；其三，孔子认为如果教师自身不正，就不配当教师，正所谓“其身正，不令而行；其身不正，虽令不从”；其四，《论语》中记载，孔子在回答子路和冉有问的同一个问题时给予了不同的回答，充分凸显了孔子“因材施教”的思想；另外，孔子的“己欲立而立人，己欲达而达人，己所不欲勿施于人”“克己复礼”等思想对师德也产生了深远的影响。
许多思想家、教育家在孔子思想的基础上作了继承与发扬。如孟子提出“教者必以正”“教不倦，仁也”；董仲舒认为“善为师者，既美其道又慎其行”；韩愈在《师说》中提出的“师者，所以传道授业解惑也”是对教师职责的划定，同时提出“弟子不必不如师，师不必贤于弟子，闻道有先后，术业有专攻，如是而已”显示了师生在“道”面前的平等性；柳宗元更是提出了“以师为友”的民主平等的“师友”关系；王夫之的“讲习君子，必恒其教事”是要求教师要安心并热爱教育工作；另外，黄宗羲还提出教师要关心国家大事，不能“两耳不闻窗外事”等。
蔡元培作为民国首任教育总长，开创了“学术”与“自由”之风，以他为代表的一代教育家如蔡元培、陶行知、徐特立都提倡自由教育要求教师做到：关心、爱护、尊重儿童，师生平等、热爱教育事业、做学生的模范和榜样等。
自新中国成立以来，我国相继出台了相关法律法规及规章制度来规范教师的职业道德。如《宪法》《刑法》《未成年人保护法》《教育法》的相关规定体现了教师与学生在法律面前平等的社会地位；《中华人民共和国教师法》第8条规定“教师要关心爱护全体学生，尊重学生人格”；《中小学教师职业道德规范（2008年修订）》要求教师要“爱国守法、爱岗敬业、关爱学生、教书育人、为人师表、终身学习”。
不少学者或从伦理学、教育学的角度，或从相关制度出发，或在前人论点的基础上对师德进行了研究，他们在研究视角、研究方法上不尽相同，在研究内容上也各有侧重，但他们大都认为教师的职业道德应该是：在对待教育职业上，要热爱教育事业，做到爱岗敬业；在教书育人上，要做到爱生如子，因材施教，尊重学生个性；在为人处事上，要为人师表，以身作则；在对待同事关系上，要尊重团结同志，顾全大局；在学术科研上，要有创新精神，并且做到诚实守信，避免学术泡沫，等等。
二、关于中职学校教师应具备的职业道德的研究
当前，用于规范中等职业学校教师职业道德基本要求的最权威文件是《中等职业学校教师职业道德规范（试行）》，它要求中等职业学校教师应做到：坚持正确方向、热爱职业教育、关心爱护学生、刻苦钻研业务、善于团结协作、自觉为人师表。
《教育部关于“十五”期间加强中等职业学校教师队伍建设的意见》（教职成〔2001〕10号）指出：高举邓小平理论伟大旗帜，以同志“三个代表”重要思想为指导，加强教师队伍的思想政治工作，增强针对性、实效性和时代感。引导教师树立正确的教育观、质量观和人才观，增强实施素质教育的自觉性，促使教师自觉履行《教师法》规定的义务与职责。教师要热爱党、热爱社会主义祖国，忠诚于人民的教育事业，遵守教师职业道德规范，不断提高思想政治素质和业务素质，教书育人，为人师表。认真贯彻实施《中等职业学校教师职业道德规范（试行）》，把教师职业道德作为教师工作考核和职务聘任的重要依据。
《教育部关于“十一五”期间加强中等职业学校教师队伍建设的意见》（教职成〔2007〕2号）指出：各地要认真贯彻落实《中等职业学校教师职业道德规范（试行）》（教职成〔2000〕4号）、《教育部关于进一步加强和改进师德建设的意见》（教师〔2005〕1号），紧密围绕全面实施素质教育、全面加强未成年人思想道德建设的目标要求，密切结合社会主义荣辱观教育，把爱岗敬业、创新进取、关爱学生、为人师表作为师德建设的重要内容，广泛开展形式多样、富有时代感的师德教育活动，激励广大教师树立正确的职业理想，热爱职业教育事业，不断提高思想政治素质和职业道德水平。
《教育部关于“十二五”期间加强中等职业学校教育队伍建设的意见》（教职成〔2011〕17号）提出，将职业理想教育与推动教师专业成长紧密结合起来，通过大力宣传职业教育、树立先进人物典型、引导职业生涯发展等综合措施，使教师坚定职业方向、爱岗敬业、热爱学生，增强从事职业教育的荣誉感、使命感，以人格魅力和学识魅力感染学生，做学生健康成长的指导者和引路人。
学术界大都是在上述相关文件的基础上对中职教师师德重要性、师德存在的问题、影响师德的因素、师德评价体系以及师德具体内容进行研究。
三、关于医药卫生学校教师应具备的职业道德的研究
课题组通过查阅大量资料发现，在法律制度上没有专门对“医药卫生学校教师职业道德”作出规定的，也没有专门研究“医药卫生学校教师职业道德”的论著，只是有相关研究散见于一些作品中。
王静元的《加强师德建设培养学生的医德修养》指出：师德建设与医德修养的目标是一致的，也就是为人民服务。在此教师必须做到：严于律己，为人师表；学科渗透，循序教育；从小处着手，言传身教。
苟英的《浅议医学教师双重职业道德与教学的必然联系》指出，作为从事医学教育的教师不仅要有教师的师德，而且应有医务人员的医德，即具备师德和医德这样的双重职业道德。
王晓燕的《关于卫校“双师型”教师队伍建设的思考》指出，作为新时期职业教育的教师必须树立职教新理念；注重知识整合，强化实践技能，符合社会需求，学会反思性教学。
梁文丽的《护理专业临床教师的选拔》中要求护理专业临床教师具有较高的思想政治素质：即热爱护理专业、勤恳敬业，全心全意为人民服务。具有良好的职业素质：同情、敏锐、冷静、严肃、开朗、无私、勤快、求实。具有较高的科学素质：对工作要有严谨的科学性，不仅要掌握熟练的护理知识和技能，还要掌握许多护理学科以外的科学知识和技能及良好的人际沟通能力。
宫丽娅、韦运杰、苏秀宁写的《浅谈临床带教教师的影响力》指出：临床带教教师应具有较强的责任意识、职业意识，端正教态；带教教师的言谈举止都要充分体现对该专业的热爱；举止得当，谈吐文雅，仪表端庄，宽厚待人，知识渊博；带教教师应为人师表，应具有严谨、认真、求实、创新、勤快、责任心强的工作作风，和蔼、端庄、乐观、开朗及富有同情心和爱心，使学生体会到可信、可靠、安全。学而不厌，勇于创新。
张益兰的《专业课教师应扮演多重角色》指出：专业课教师在学习上应是学生的导师；在思想上是学生的朋友；在品德上应是学生的楷模；在心理上应是学生的监护医生；在生活上是学生的父母。
宫鲜静的《谈卫生学校的道德教育》，卫生学校的道德教育重点应放在教师的“爱岗敬业”“诚实守信”“办事公道”“服务群众”“奉献社会”以及“患者至上”“一切以患者为中心”的培养上。另外，教师要有爱岗敬业的奉献精神；教师要以身作则，为人师表；教师对学生要做到严爱统一；要学而不厌，诲人不倦。
戴善东的《卫校临床教师“医师”素质培养之管见》指出，唤起教师的主体意识，增强教师的社会责任感；培养崇高的职业道德观念；树立正确而适宜的价值观和经济观，同时又要提倡顾全大局、诚实可信、互助互爱的精神；另外要注意不同层次的要求。
山东师范大学张古泉的硕士学位论文《医学院校临床教师师德现状和对策研究》一文指出，临床教师应具备的师德：爱岗敬业，严谨治学，教书育人；热爱学生，无私无隐；谦虚合作，注重风度和仪表，强化自身教育；科研独立，廉洁自律；医德高尚，全心全意为病人服务。
可以看出，有部分学者认识到了，作为医药卫生学校教师不仅要具有师德，还应具有医德，并且指出师德和医德是相通的。在具体要求上，大都认为医药卫生学校教师应具有爱心，爱学生，爱教育事业，有责任感，有团队意识，有全心全意为人民服务的精神，做到廉洁自律，注重仪表风度。同时，还应有职教意识，树立职教新理念等。
综上所述，目前大量关于“师德”问题的研究，形成了许多值得借鉴的理论成果。但对于“医药卫生学校教师应具备的职业道德”的研究还有待加强，特别是在医疗纠纷日益突显，医患矛盾日益激化的今天，在强烈呼吁提高医生医德的今天，培养医生的这些老师的师德问题，就更应提上议事日程。
参考文献：
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