مع استمرار تطور قطاع الرعاية الصحية بوتيرةٍ متسارعة، أصبح تحليل البيانات أداةً ضرورية للأطباء ورواد الأعمال الذين يتطلعون إلى تحسين المخرجات الصحية للمرضى وزيادة كفاءة تقديم الرعاية الصحية. وسنناقش في هذا المقال فوائد تحليل البيانات في القطاع الصحي، والتقنيات المختلفة المستخدمة في تحليل البيانات الصحية، والتحديات المرتبطة بها، وبعض دراسات الحالة الناجحة لها، وفرصها المستقبلية.

يتضمن تحليل البيانات في قطاع الرعاية الصحية عمليات جمع وتحليل وتمثيل وتفسير أنواعٍ مختلفةٍ من البيانات المتعلقة بالصحة لتحديد الاتجاهات والأنماط والرؤى، لتُستخدم هذه المعلومات بعد ذلك لاتخاذ قراراتٍ مدروسةٍ تستند على البيانات لتحسين نتائج المرضى الصحية، وتبسيط تقديم الرعاية الصحية، وتحسين الجودة الشاملة لخدمات الرعاية الصحية.

● تحسين النتائج الصحية للمرضى: أتاح تحليل البيانات لمقدمي الرعاية الصحية اكتساب رؤى عميقة حول سلوكيات المريض، مما يسمح لهم بتطوير خطط علاجية أكثر دقة. ومن خلال تحليل السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs)، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية تحديد الأنماط في بيانات المرضى التي يمكن أن تساعدهم في تشخيص الأمراض في وقتٍ مبكرٍ وبدقةٍ أكبر. وهذا يمكن أن يؤدي إلى تدخل مبكر ونتائج صحية أفضل للمرضى. كما يمكن لمقدمي الرعاية الصحية باستخدام التحليلات التنبؤية، والتنبؤ بالمرضى الأكثر عرضةً للإصابة بحالات خطرةٍ أو أمراضٍ معينة، ما يسمح بالتدخل مبكراً لمنع تطور الحالة تماماً.

● إدارة النظم الصحية وزيادة الكفاءة: خلال فترة جائحة كوفيد-19، أدى استخدام وزارة الصحة السعودية لأدوات تحليل البيانات إلى تقديم رعايةٍ صحيةٍ أكثر كفاءةً، وتوفير التكاليف، وتحسين تجارب المرضى. فمن خلال تحليل بيانات المرضى والمشافي من حول المملكة، يمكن لمقدمي ومنظمي الرعاية الصحية تحديد المجالات التي يمكن فيها تبسيط العمليات أو ترشيد استهلاك الموارد بشكلٍ أفضل، ويمكن أن يؤدي ذلك إلى تقليل أوقات الانتظار للمرضى، واستخدامٍ أكثر كفاءةً لوقت مقدمي الرعاية الصحية والموارد.

● تعزيز الوقاية الصحية ودعم سياسات الصحة العامة: تساعد المتابعة الدورية والتحليل المستمر للبيانات المتعلقة بالصحة المجتمعية على معرفة الحالة الصحية العامة للمجتمع، ومتابعة حالة الأمراض غير المعدية والشائعة على المستوى الوطني، ونقاط تمركزها، ومدى تأثرها بالتغيرات السلوكية للمجتمع والمبادرات المتعلقة بالصحة العامة، بالإضافة إلى متابعة ورصد انتشار الأوبئة المعدية ومصادر ظهورها. ويساعد هذا متخذي القرار على صياغة التنبؤات الخاصة بالحالة الصحية العامة (Forecasting) والحد من انتشار الأمراض المعدية والدعم في السيطرة على الأوبئة، وذلك عبر استخدام البيانات المتاحة لصياغة سياسات وإجراءات ذات منهجية محوكمة وكفاءة تشغيلية ومالية عالية.

وهناك العديد من الأمثلة الواقعية لكيفية استخدام تحليل البيانات لتحسين نتائج المرضى والكفاءة التشغيلية في صناعة الرعاية الصحية، وإن أحد الأمثلة على ذلك هو العمل الذي تقوم به منصة مايو كلينيك (Mayo Clinic)، والتي تستخدم تحليل البيانات لتحديد المرضى المعرضين لخطرٍ كبيرٍ وتزويدهم برعايةٍ مخصصةٍ أكثر. ومثال آخر هو العمل الذي يقوم به نظام غايزينغر الصحي (Geisinger Health System)، والذي يستخدم التحليلات التنبؤية لتحديد المرضى المعرضين لخطر الإصابة بمرض السكري، حيث تمكن النظام من تحديد المرضى المعرضين لخطر الإصابة بمرض السكري وتزويدهم بالرعاية الوقائية، ما منع تطور المرض. كما تجدر الإشارة إلى نهج وزارة الصحة السعودية في دعم استخدام وتحليل البيانات الصحية، حيث أطلقت في نهاية العام 2022 مبادرة "البيئة الآمنة للابتكارات الصحية الرقمية (sandbox)"وذلك لتحفيز المبتكرين من الأفراد والشركات لتقديم الحلول في مجال الصحة الرقمية والذكاء الاصطناعي عبر ربطهم بالبيانات الخاصة بمستشفى (صحة) الافتراضي في بيئة تجريبية محوكمة وآمنة.

هناك ثلاث تقنيات أساسيةٍ لتحليل البيانات في القطاع الصحي، وهي: التحليلات الوصفية التي تحلل البيانات التاريخية لتحديد الاتجاهات والأنماط، والتحليلات التنبؤية المستخدمة في عمليات التنقيب عن البيانات وتعلم الآلة والنمذجة الإحصائية لعمل تنبؤاتٍ حول النتائج المستقبلية، والتحليلات التقادمية التي تأخذ الأمور خطوةً إلى الأمام من خلال تقديم توصيات للعمل بناءً على تحليل البيانات.

يمكن أن يوفر فهم تقنيات تحليل البيانات لرواد الأعمال في القطاع الصحي رؤىً حول كيفية استخدام البيانات لتوجيه قرارات العمل. فعلى سبيل المثال، يمكن لشركةٍ ناشئةٍ في مجال التطيبب عن بُعد استخدام التحليلات التنبؤية لتحديد الحالات الطبية الأكثر شيوعاً بين المرضى، مما يسمح لهم بتصميم خدماتهم لتلبية احتياجات مرضاهم بشكلٍ أكثر فعالية.

● الخصوصية والأمان: أحد أكبر التحديات في تحليل البيانات الصحية هو ضمان خصوصية بيانات المريض وأمانها. وقد تتعرض بيانات المريض للخطر مع زيادة كمية البيانات الصحية التي تُجمع وتحلل، مثل سرقة الهوية أو الابتزاز وغيرها. حيث يجب على مؤسسات الرعاية الصحية اتخاذ خطواتٍ لضمان حماية بيانات المريض، والحرص على تحديد الأفراد المصرح لهم فقط هم من يمكنهم الوصول إلى هذه البيانات. ولقد ضمن "نظام حماية البيانات الشخصية" الصادر في عام 2021 حق المريض في حماية بياناته.

● جودة البيانات: فيمكن أن تؤدي البيانات غير الكاملة أو غير الدقيقة أو القديمة إلى استخلاص استنتاجاتٍ غير صحيحة، مما قد يؤدي إلى اتخاذ قراراتٍ سيئةٍ ونتائج سلبية للمرضى. لذا يجب أن تضمن مؤسسات الرعاية الصحية أن البيانات التي تقوم بتحليلها عالية الجودة، وأن لديها عملياتٍ قائمةً لتحديد ومعالجة مشكلات جودة البيانات.

● عدم وجود معيارٍ موحدٍ: يمكن أن تستخدم مؤسسات الرعاية الصحية المختلفة طرقاً أو تعريفاتٍ مختلفةً لجمع البيانات، مما يجعل من الصعب مقارنة البيانات عبر المؤسسات المختلفة. ما يجعل من الصعب استخلاص استنتاجاتٍ ذات مغزىً من البيانات التي يتم تحليلها، وهو ما يحد من إمكانية اتخاذ القرارات المبنية على البيانات. ولعلاج هذه المشكلة، أصدر الملجس الصحي السعودي "نظام الترميز الطبي بالمملكة" لتوحيد المعايير على المستوى الوطني، وذلك باستخدام أحد الأنظمة الدولية المعتمدة مثل ICD 10 أو ICD11 أو ACHI.

مع استمرار تطور تقنيات قطاع الرعاية الصحية، يبدو مستقبل تحليل البيانات الصحية واعداً. وأحد أهم التطورات هو استخدام تقنيات إنترنت الأشياء لجمع بيانات الرعاية الصحية والذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة لتحليلها. فباستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية تحديد الأنماط والعلاقات المعقدة في بيانات الرعاية الصحية، مما يؤدي إلى تشخيصاتٍ أكثر دقةً ونتائج علاجيةٍ أفضل. وفي الكفة الأخرى، أتاحت الأجهزة القابلة للارتداء لمقدمي الرعاية الصحية أن يجمعوا البيانات الصحية بسرعة وكفاءة غير مسبوقين. إذ يمكن لهذه الأجهزة جمع مجموعةٍ واسعةٍ من البيانات المتعلقة بالصحة، بما في ذلك معدل ضربات القلب وضغط الدم ومستويات الجلوكوز في الدم، مما يسمح لأخصائيي الرعاية الصحية بتقديم خطط علاجٍ أكثر تخصيصاً ودقة.

[1] Team, R. (2021, November 18). Benefits of data analytics in Healthcare. Repustate. Retrieved April 9, 2023, from https://www.repustate.com/blog/data-analytics-in-healthcare/ [2] Mayo Foundation for Medical Education and Research. (2022, March 23). Mayo Clinic launches its first Platform Initiative - Mayo Clinic News Network. Mayo Clinic. Retrieved April 9, 2023, from https://newsnetwork.mayoclinic.org/discussion/mayo-clinic-launches-its-first-platform-initiative/ [3] Geisinger health system controlling diabetes across an ACO Network. (n.d.). Retrieved April 9, 2023, from https://www.cerner.com/-/media/cerner-media-united-states/landing-pages/aco/2238916819-ehi-geisinger-case-study-v1.aspx [4] What's the difference between descriptive, predictive and prescriptive analytics? USF Health Online. (2022, September 16). Retrieved April 9, 2023, from https://www.usfhealthonline.com/resources/healthcare-analytics/whats-the-difference-between-descriptive-predictive-and-prescriptive-analytics/ [5] Current big data challenges in hospitals and Healthcare. Norwich University Online. (n.d.). Retrieved April 9, 2023, from https://online.norwich.edu/academic-programs/resources/data-challenges-in-healthcare

توصيات

من أين تنتج البيانات الضخمة؟

إنفوجرافيك

عرض
عالم البيانات

إنفوجرافيك

عرض
الذكاء الاصطناعي وخصوصية البيانات

ورشة مسجلة

عرض
لقاء ذكاء: منهجية DSRP لقيادة المشاريع البحثية في علم البيانات و تطبيقاتها

ورشة مسجلة

عرض