基于公共数据集构建案例驱动的跨学科医学模拟教学系统：推动"医学+X"深度融合的创新实践

本研究针对医学教育中跨学科实践不足的痛点，创新性地整合TCGA、GEO和UK Biobank三大公共数据集，构建了包含数据建模、差异分析、生存分析等模块的"数据-案例-模拟"三位一体教学系统。通过痛风、胃炎等5个典型病例的实证分析，验证了该系统在培养医学生数据素养和跨学科思维能力方面的卓越效果，SUS评分达80.77分，为医学教育改革提供了可复制的数据驱动范式。

　　

在人工智能与大数据技术迅猛发展的当下，医学教育正面临前所未有的转型挑战。传统以单一专科培养为主的教学模式，已难以适应现代医学对复合型人才的需求。尽管虚拟仿真、标准化病人等技术手段丰富了医学实践教学，但普遍存在"重操作轻逻辑"的弊端，特别是缺乏系统化的跨学科整合方案。如何打破学科壁垒，让医学生掌握运用生物信息学工具解决临床问题的能力，成为当前医学教育改革的关键命题。

华中科技大学同济医学院的研究团队敏锐捕捉到这一需求，创新性地提出基于公共数据集的案例驱动式教学模式。这项发表在《BMC Medical Education》的研究，通过整合癌症基因组图谱(TCGA)、基因表达汇编(GEO)和英国生物银行(UK Biobank)三大权威数据库，构建了首个覆盖"数据建模-生物信息分析-临床预测"全流程的跨学科模拟教学系统。该系统不仅解决了传统虚拟仿真平台与真实临床数据脱节的问题，更开创了"医学+生物信息学"深度融合的教学新范式。

研究团队采用模块化分层设计技术路线，关键技术包括：1)从TCGA获取6类肿瘤样本(2006-2024年)的基因组和临床数据；2)筛选GEO中人类物种的矩阵型疾病样本数据；3)提取UK Biobank中37项临床指标建立机器学习模型；4)运用R语言进行差异分析(DESeq2/edgeR/limma算法)和生存分析(Kaplan-Meier法)；5)采用Python构建随机森林等预测模型。所有分析均在华中科技大学超算云平台完成，配置双路20核CPU和512GB内存的虚拟化服务器为海量数据分析提供算力保障。

【案例驱动的跨学科模拟实践架构】
研究创新性地设计了由数据模型、处理模型和呈现模型组成的系统架构。数据模型整合TCGA的癌症样本、GEO的基因表达矩阵和UK Biobank的临床指标；处理模型包含差异分析、富集分析等标准化流程；呈现模型则通过火山图、热图等可视化形式动态展示分析结果。这种分层设计实现了从数据预处理到结果展示的闭环实践，学生可完整掌握生物信息学分析的全流程逻辑。

【以痛风为例的差异分析与富集分析】
系统提供疾病分类分析模式，选取痛风数据集GSE160170进行示范。当设置差异倍数阈值log₂FC>1且P值<0.01时，通过DESeq2等算法筛选出显著差异基因。基因本体(GO)富集分析显示，这些基因显著富集于嘌呤代谢等生物过程(BP)，而京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析则揭示了与尿酸转运相关的关键通路。这种分析使学生能直观理解痛风发病的分子机制。

【痛风进展为胆管癌的生存分析】
在癌症分类模式下，系统调用TCGA-CHOL胆管癌数据进行生存验证。通过Kaplan-Meier曲线和Cox回归分析发现，性别分组的生存差异P值为0.51，这与文献报道的痛风与胆管癌关联性相互印证。这种"良性疾病-恶性肿瘤"的系列分析，帮助学生建立疾病进展的整体认知框架。

【高尿酸血症的机器学习建模】
研究从UK Biobank提取1088例样本的37项指标，包括BMI、CRP等临床参数。随机森林模型显示，尿酸与肌酐(r=0.82)、AST(r=0.79)等指标存在强相关性。通过比较线性回归、支持向量机等算法性能，学生能掌握不同建模方法的适用场景，培养基于多模态数据的临床预测思维。

【跨学科模拟实践系统的评估】
采用改良版系统可用性量表(SUS)对71名临床医学生进行评估。系统获得80.77分的优异成绩(标准差7.34)，远超68分的行业基准。特别是第3题"系统易于使用且有助于跨学科框架构建"获得高度认可，证实该平台在降低技术门槛的同时，有效提升了学生的数据整合能力。

这项研究通过"数据-案例-模拟"三位一体的教学模式，成功搭建了连接生物信息学与临床医学的教学桥梁。其创新价值主要体现在三方面：首先，首次系统整合三大公共数据集，创建了标准化的跨学科分析流程；其次，通过痛风等5个典型病例的系列分析，实现了从分子机制到临床预后的全景式教学；最后，模块化设计使系统具备良好扩展性，可灵活融入新兴分析算法。尽管存在数据集有限、Python学习曲线陡峭等局限，但该研究为医学教育数字化转型提供了可复制的实践范式，对推动"医学+X"深度整合具有重要借鉴意义。未来结合生成式AI技术，该系统有望进一步发展成为智能化的医学教育分析平台。