أنطونيو سيلفستر
فبراير 27, 2025 • 5 min read
في الرعاية الصحية في حالات الطوارئ، كل ثانية مهمة. يمكن أن تلعب حلول البرمجيات المخصصة دوراً محورياً في معالجة الثغرات في الرعاية الصحية الطارئة. فهي توفر أدوات مبتكرة تعمل على تحسين نتائج المرضى وتقليل زمن الاستجابة.
تتناول هذه المدونة أربع طرق يمكن للتكنولوجيا من خلالها إحداث ثورة في مجال الرعاية الصحية في حالات الطوارئ. تدعم الدراسات التي تمت مراجعتها من قِبل الأقران (مرتبطة أدناه) هذه الادعاءات.
في الرعاية الصحية في حالات الطوارئ، الوقت أمر بالغ الأهمية. يمكن أن يحدد الحياة أو الموت. تُعد القدرة على جمع البيانات في الوقت الفعلي وتحليلها تقدمًا رائدًا في هذا المجال. فمع الأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة إنترنت الأشياء والبرمجيات المخصصة، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية معرفة المزيد والاستجابة بشكل أفضل للمرضى.
أصبحت الساعات الذكية وأجهزة تعقب اللياقة البدنية وأجهزة المراقبة الصحية الطبية جزءًا من الاستجابة لحالات الطوارئ. يمكن لهذه الأجهزة تتبع العلامات الحيوية باستمرار، بما في ذلك معدل ضربات القلب وتشبع الأكسجين. تتضمن بعض الأمثلة الرئيسية ما يلي:
فيما يتعلق بالرعاية الصحية بشكل عام دراسة محكَّمة ومفتوحة الوصول على مرضى سرطان الغدة الدرقية الصينيين وجدت انفتاحاً كبيراً على الأجهزة القابلة للارتداء.
بينما يمكن أن توفر الأجهزة القابلة للارتداء بيانات قيمة في الوقت الفعلي. إلا أن دمج هذه المعلومات أمر حيوي للاستجابة الفعالة لحالات الطوارئ. يمكن أن تكون حلول البرمجيات المخصصة ضرورية لضمان جمع البيانات في الوقت الفعلي و تُستخدم بفعالية.
The challenge can lie in integrating data from multiple sources—such as wearables, IoT devices, and electronic health records (EHRs)—into a single, actionable platform.
ميزات برنامج مخصص فعال في رعاية الطوارئ:
غالباً ما تكون حالات الطوارئ بطبيعتها غير متوقعة. ولكن ماذا لو ساعدت التكنولوجيا في التنبؤ بها؟ إن التحليلات التنبؤية، المدعومة بالتطورات في مجال البيانات الضخمة والتعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI)، أصبحت أداة أساسية في الرعاية الصحية في حالات الطوارئ.
من خلال تحليل البيانات التاريخية وتحديد الأنماط، تمكّن التحليلات التنبؤية أنظمة الرعاية الصحية من التنبؤ بحالات الطوارئ المحتملة، وتقسيم الموارد بشكل أكثر فعالية، بل وحتى منع بعض الأحداث الحرجة. يستكشف هذا القسم الدور التحويلي للتحليلات التنبؤية في إعادة تشكيل التأهب لحالات الطوارئ.
في جوهرها التحليلات التنبؤية مجموعات البيانات الكبيرة والخوارزميات المتقدمة والنماذج الإحصائية للتنبؤ بالأحداث المستقبلية. في الرعاية الصحية الطارئة، غالبًا ما ينطوي ذلك على تحليل سجلات المرضى وبيانات المراقبة في الوقت الفعلي والعوامل الخارجية (مثل الظروف البيئية أو تفشي الأمراض) لتوقع حالات الطوارئ الطبية.
وباستخدام السجلات الصحية الإلكترونية، يمكن للأنظمة التنبؤية أن تحدد المرضى الأكثر عرضة للإصابة بحالات خطيرة ومهددة للحياة. على سبيل المثال، نشرت دراسة في لانسيت لانسيت ديجيتال هيلث (2024) وجد أن يمكن لخوارزمية التعلم الآلي أن تقلل إلى حد كبير من نسبة المرضى الذين يعانون من الحماض الكيتوني السكري.
لم تعد التحليلات التنبؤية مجرد مفهوم نظري. حيث يتم تطبيقها بالفعل في إعدادات الرعاية الصحية الطارئة في العالم الحقيقي. فعلى سبيل المثال، يعمل مهندسو الطب الحيوي وأخصائيو القلب في جامعة جونز هوبكنز على سبيل المثال, طورت خوارزمية يمكنها التنبؤ بالسكتة القلبية لدى مرضى كوفيد-19 قبل 18 ساعة من حدوثها، وجلطات الدم قبل ثلاثة أيام.
تنطوي التحليلات التنبؤية على إمكانات هائلة. ومع ذلك، هناك العديد من التحديات التي يجب على أنظمة الرعاية الصحية معالجتها:
على الرغم من هذه التحديات، فإن مستقبل التحليلات التنبؤية في مجال الرعاية الصحية في حالات الطوارئ واعد. فمع تقدم التكنولوجيا واعتماد أنظمة الرعاية الصحية لممارسات أكثر تطوراً في مشاركة البيانات، يمكننا أن نتوقع تحسينات أكبر في التأهب والاستجابة لحالات الطوارئ.
يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحديد أولويات المرضى في أقسام الطوارئ، وتحسين إدارة الموارد واستخدام نقل البيانات في الوقت الفعلي. وفقًا لـ مراجعة منهجية في عام 2024 في مجلة BMC للصحة العامة ذات الوصول المفتوح، حسّنت خوارزميات الذكاء الاصطناعي مثل OpenPose و YOLO من الكفاءة في حوادث الإصابات الجماعية.
ووجدت المراجعة أن أنظمة الفرز الإلكتروني تسمح بالمراقبة المستمرة للعلامات الحيوية والفرز الأسرع.
في حالات الطوارئ مثل السكتة القلبية، يمكن أن تكون مساعدة المارة أمراً بالغ الأهمية. تطبيقات الهاتف المحمول للمارة (أو المواطنون أول المستجيبين) تمكّن الأشخاص العاديين من تقديم الإنعاش القلبي الرئوي الرئوي المنقذ للحياة قبل وصول المساعدة الاحترافية.
على سبيل المثال, PulsePoint الاستجابة هو متاح على جوجل بلاي. في حال تعرض شخص ما لسكتة قلبية، يقوم هذا التطبيق بتنبيه المستخدمين المدربين على نظام الإنعاش القلبي الرئوي القريبين منه. كما يخطرهم بمواقع أجهزة مزيل الرجفان الخارجي الآلي (AED).
مراجعة منهجية نُشرت في الإنعاش في عام 2020 يشير إلى أن تنبيه المواطنين كأول المستجيبين في حالة توقف القلب خارج المستشفى قد يحسن نتائج المرضى.
لم تعد التكنولوجيا لاعباً مسانداً في مجال الرعاية الصحية في حالات الطوارئ، بل أصبحت قوة دافعة تعيد تشكيل هذا المجال. من مشاركة البيانات في الوقت الفعلي إلى اتخاذ القرارات القائمة على الذكاء الاصطناعي، تساعد الأدوات المبتكرة في إنقاذ الأرواح وتحسين النتائج.
يمثل الدخول في مجال تطوير البرمجيات المخصصة للرعاية الصحية الطارئة فرصة لإحداث تأثير ملموس. نحن نعمل بالفعل في مجال الرعاية الصحية، ويمكنك اعرف المزيد عنا هنا. من خلال التصدي لتحديات محددة بحلول مصممة خصيصًا، يمكنك المساهمة في مستقبل لا تضيع فيه أي ثانية في إنقاذ الأرواح.
أنطونيو سيلفستر
