لقد انتشر تحليل البيانات في مجال الرعاية الصحية في السنوات القليلة الماضية بشكل كبير، فقد ولّد قطاع الصحة كميات هائلة من البيانات. بالتّالي ارتفعت تكاليف العلاج الطبي عالمياً، كما لا تقتصر المشكلة على الحجم الهائل فقط، إنما امتدت إلى التنوع غير المسبوق له من حيث الأنواع وتنسيقات البيانات. بالتّالي اقتضت الحاجة إلى وجود آلية معينة لتقليل تكاليف الأعمال وتنظيم تلك البيانات ثم تحليلها والاستفادة من النتائج. نستعرض أدناه مفهوم تحليل بيانات الرعاية الصحية وأنواعه فوائده وأبرز تطبيقاته، كما نسلّط الضوء على أبرز التحديات التي قد تواجه تلك العملية.
مفهوم تحليل البيانات في قطاع الرعاية الصحية
يقصد بتحليل البيانات في قطاع الرعاية الصحية العمل على البيانات الأولية في مجال الصحة وتحليلها لإيجاد الأنماط والاتجاهات المخفية لتوفير التحسينات لكل من المريض وآلية العمل. إذ تُستخدَم مختلف الأدوات لجمع تلك البيانات منها السجلات الصحية الإلكترونية EHRs، ومؤشرات المرضى الرئيسية MPIs، وتطبيقات الهاتف المتعلقة بالصحة، وغير ذلك. مما يساعد في اتخاذ قرارات مستنيرة تعتمد على تلك البيانات، كما يساعد في توفير تجربة علاج شخصي للمرضى. إذ تدلّ بيانات الرعاية الصحية على كلّ من بيانات المريض ومرافق الرعاية الصحية كالسجلات الطبية، وتقارير المسح والاختبار، وسجلات المستشفى، وأنواع أخرى من بيانات الصحة فما هي تلك الأنواع؟
أنواع البيانات في قطاع الرعاية الصحية
تصنّف البيانات في مجال الرعاية الصحية إلى عدة أنواع مختلفة وفق المصادر التي يتم جمعها منها تتجلّى فيما يلي:
- البيانات السريرية: أي البيانات التي يتم جمعها من السجلات الطبية الإلكترونية، وأنظمة معلومات المستشفيات، ومراكز الصور، والمختبرات، والصيدليات وغير ذلك من المنظمات التي تقدم الخدمات الصحية. إضافة إلى البيانات الصحية التي ينشئها المريض، والملاحظات النصية للأطباء، والبيانات الجينومية، وبيانات المراقبة الفسيولوجية.
- البيانات البيومترية: أي البيانات التي يتم جمعها من الأجهزة التي تراقب الوزن والضغط ومستوى الجلوكوز وغير ذلك.
- البيانات المالية: أي البيانات التي تشكل سجلاً كاملاً للعمليات الاقتصادية التي تعكس النشاط الممارس.
- بيانات أنشطة البحث العلمي: أي البيانات التي يتم جمعها من نتائج البحوث كأبحاث الأدوية وتصميم الأجهزة الطبية وطرق العلاج الجديدة.
- البيانات المقدمة من قبل المرضى: كمستوى الرضا، والمعلومات من أنظمة المراقبة الذاتية لنشاطهم: التمارين، والنوم، والوجبات المستهلكة، وغير ذلك.
- البيانات من وسائل التواصل الاجتماعي: نحصل على هذا النوع من البيانات من المرضى والمنظمات والمؤسسات، ومختلف أنواع أجهزة المراقبة أو أجهزة الاستشعار أو الأدوات.
تُخزًّن البيانات التي تم إنشاؤها حتى الآن في قطاع الرعاية الصحية على شكل ورقي ورقمي. بالتّالي، فإن جوهر وخصوصية عملية تحليل البيانات هو حاجة المنظمات إلى مواجهة التحديات التكنولوجية والتنظيمية الجديدة.
فوائد تحليل بيانات الرعاية الصحية
الفائدة الرئيسية لاستخدام تحليل البيانات في قطاع الرعاية الصحية هي الاستفادة من البيانات الموجودة في مختلف الأماكن. فهي تهدف بشكل أساسي إلى تقليل تكلفة عمليات الرعاية الصحية، بالتّالي تكاليف علاج المرضى، كما يوفر فوائد أخرى تتجلّى فيما يلي:
- تحسين نتائج المرضى: يساعد تحليل البيانات مقدّمي الرعاية الصحيّة في تطوير خطط علاجيّة مخصّصة وفق تاريخ المريض الطبي ونمط حياته والتّركيب الجيني. ممّا يوفر علاجات أفضل وأكثر فعاليّة، بالتّالي تحسين نتائج المرضى.
- زيادة الكفاءة: يساعد تحليل بيانات المرضى مقدّمي الرعاية الصحية في تحسين عملياتهم لتحقيق أكبر قدر ممكن من الكفاءة. فهو يقلّل فترات الانتظار، ويخفّض التّكاليف، ويعمل على استخدام الموارد بشكل أفضل.
- الكشف المبكر والوقاية: يساعد تحليل البيانات في تحديد المرضى المعرضين للخطر والتنبؤ بالمشكلات الصحية المحتملة قبل حدوثها. مما يسمح لمقدمي الرعاية الصحية بالتدخل المبكر، بالتالي الحد من الحاجة إلى علاجات أكثر تكلفة مستقبلاً.
- بحث وتطوير أفضل: إذ يساعد تحليل بيانات التَّجارب السريريّة والدّراسات البحثية مقدّمي الرعاية الصحية في الحصول على رؤى حول فعاليّة وسلامة العلاجات الجديدة. ممّا يساعد في تسريع تطوير علاجات جديدة وتحسين رعاية المرضى بشكل عام.
الآن لفهم كيف يمكن الاستفادة من فوائد تحليل البيانات في قطّاع الرعاية الصحيّة دعنا نلقي نظرة على التّطبيقات.
تطبيقات تحليلات بيانات الرعاية الصحية
لقد ساعد تحليل البيانات متخصّصي الرعاية الصحية في رعاية مرضاهم، كما قلّل التكاليف التّشغيلية ووفّر الوقت من خلال التَّطبيقات التي استخدم بها ومن أبرزها:
إدارة عملية بالتوظيف
أحد الاهتمامات الرئيسية التي تقلق مرافق الرعاية الصحية هو تخصيص الممرضات والموظفين الآخرين لمريض ما خلال فترة زمنية محدّدة. حيث إنَّ تخصيص عدد كبير من العمال يزيد من تكاليف العمالة. في حين يساعد تحليل بيانات على التَّخصيص الفعّال وإدارة الموظفين من خلال التنبؤ باسم العامل والمكان والوقت الذَّي سيتم تخصيصه به.
السجلات الصحية الإلكترونية EHRs
تعتبر السجّلات الصحيّة الإلكترونية وسيلة لتخزين بيانات المريض بشكل منظّم، فهي كالسجّلات الرقمية يمكن الوصول إليها في أي وقت من قبل المعنيّين بعلاج المريض. إذ تقوم السجّلات الصحية الإلكترونية بتخزين البيانات كالتاريخ الطبي السابق، والحساسية، ونتائج المختبر، وتشخيصات الأطبّاء، وغير ذلك. في حين تقوم تحليلات بيانات الرعاية الصحية أو السجلات الصحية الإلكترونية بإرسال تذكيرات حول الفحوصات الصحية المنتظمة، وغير ذلك.
تخطيط استراتيجي
ساعد تحليل البيانات المؤسسات بما فيها مرافق الرعاية الصحية في اتّخاذ القرارات الإستراتيجية. إذ يسمح بإدارة مرافق العلاج بشكل فعّال وخدمة أكبر عدد ممكن من المرضى بمساعدة التّخطيط الاستراتيجي القائم على البيانات. فهي تساعد المدراء في وضع تنبؤات تتعلق بتوافر الموارد، ومرافق العلاج، والفحوصات، وغير ذلك. ممّا يساعد على تعزيز اتخاذ القرارات الاستراتيجية، وثقة المرضى وإيمانهم بالعلاجات الطبية.
الحد من الاحتيال
يساعد تحليل بيانات الرعاية الصحية في أمن البيانات عبر تحديد تغييرات النمط في حركة مرور الشبكة، والتنبؤ بالانتهاكات المحتملة، وتحديد نقاط الضعف.
تحسين التوزيع والخدمات اللوجستية الطبية
تعتبر سلسلة التوريد بمثابة العمود الفقري لصناعة الرعاية الصحية، فحالة واحدة من تأخير التسليم أو سوء إدارة الخدمات اللوجستية قد تودي بالأرواح. لذا من الضروري وجود منهجية لإدارة توزيع الأدوية وأجهزة الرعاية الصحية على المرافق. هذا ما قامت به عملية تحليل البيانات، فقد ساعدت في التخطيط الفعال للعمليات وتقليل التباين في سلسلة التوريد.
التحليلات التنبؤية
تستخدم التحليلات التنبؤية في قطاع الرعاية الصحية لتحديد المرضى المعرضين لخطر الإصابة بأمراض معينة. إضافة إلى التنبؤ باحتمالية إعادة القبول، وتوقع احتياجات التوظيف.
دعم القرار السريري
يستخدم تحليل البيانات في دعم القرار السريري بهدف تزويد المهنيين الطبيين بتوصيات قائمة على الأدلة لرعاية المرضى. فقد يشمل ذلك تنبيهات بشأن التفاعلات الدوائية المحتملة، وتذكيرات بالتطعيمات اللازمة، وتوجيهات بشأن خيارات العلاج.
إدارة صحة السكان
يستخدم تحليل البيانات في إدارة صحة السكان في تحليل بيانات المرضى لتحديد الاتجاهات وتطوير التدخلات المستهدفة. يشمل ذلك تحديد المرضى المعرضين للخطر لحالات معينة وتطوير برامج الوقاية.
الطب الدقيق
يحتاج الطب الدقيق استخدام تحليل البيانات لتطوير خطط علاجية مخصصة تعتمد على التركيب الجيني للفرد وأسلوب حياته وتاريخه الطبي. قد يشمل ذلك تطوير علاجات مستهدفة لمرضى السرطان أو تحديد الدواء الأكثر فعالية لمريض معين.
تقييم وتطوير الممارسين
يساعد تحليل بيانات المرضى المتعلّقة بتجاربهم مع الأطبّاء بالكشف عن مجالات التحسين. فقد أجريت استبيانات قيَّم فيها المرضى أطبائهم على مقياس مدى تعاطفهم معهم أثناء الزيارات، ثم تم تدريب الأطباء على التعاطف، بهدف زيادة سلامة المرضى وتقليل عدد ادعاءات سوء الممارسة.
توقع تفشي المرض
يساعد تحليلات البيانات في التَّنبؤ باتجاهات انتشار المرض، ممّا يسمح لمكاتب الأطباء والمستشفيات والمدارس والأفراد بالاستعداد بشكل مناسب. فعند دراسة البيانات حول حالات المرض المُبلغ عنها لأكثر من عقد من الزمن يمكن استخدامها للمساعدة في التنبؤ بخطورة المواسم المستقبلية بالتّالي يساعد على اتخاذ القرارات والممارسات لحماية الأفراد.
التطبيب عن بعد
تقوم الأجهزة القابلة للارتداء بجمع البيانات الصحية للمرضى بشكل مستمر وإرسال هذه البيانات إلى السحابة. مما يسمح للأطباء بمقارنة تلك البيانات في سياق اجتماعي واقتصادي وتعديل استراتيجيات التسليم. كما يستخدم لتوفير خطط العلاج الشخصية ومنع دخول المستشفى أو إعادة القبول، يمكن للأطباء بالتنبؤ بالأحداث الطبية الحادة مقدمًا ومنع تدهور حالة المرضى. مما يساعد على تقليل التكاليف وتحسين جودة الخدمة، فهو يلغي الانتظار في الطوابير، ولا يضيع الأطباء وقتهم في الاستشارات والأوراق غير الضرورية. كما يحسن توافر الرعاية إذ يسمح بمراقبة حالة المرضى والتشاور معهم في أي وقت ومكان.
إدارة المرافق المالية
تتبع المؤشرات المالية بما يتضمن: تكاليف الأدوية، ومعدلات رفض المطالبات، ومعدلات السداد، وغير ذلك. لذا تستثمر المؤسسات في البرامج لجمع بياناتها وترتيبها وتحليلها لضمان مراقبة الموارد المالية وبقاء المنشأة مربحة مع توفير أفضل رعاية.
تطوير علاجات وابتكارات جديدة
يساعد تحليل البيانات في قطاع الرعاية الصحية باستخدام مزيج من المقاييس التاريخية الحالية والتنبؤية مع مزيج متماسك من تقنيات تصور البيانات، في تحديد نقاط القوة والضعف المحتملة في التجارب أو العمليات. كما يساعد تحليل المعلومات الجينية المستندة إلى البيانات والتنبؤات الرجعية لدى المرضى في تطوير أدوية جديدة رائدة وعلاجات تقدمية.
المساعدة في إدارة وتتبع الأمراض الجماعية
يساعد تحليل البيانات المتقدمة خبراء الصحة في تتبع كيفية انتشار فيروس مباشرة، ومدى سرعة تحوره في ظل ظروف مختلفة، وتأثيرها على اقتصادات العالم المختلفة.
تحسين عمليات وصف الأدوية
يسمح جمع الخصائص السريرية والسلوكية للمرضى وتحليلها على التنبؤ بسيناريوهات هامة، كاكتشاف من يصبح مدمنًا على دواء ما أو من لا يلتزم بعلاجه. فعند حدوث ذلك، ترسل الشركة على الفور تدخلات ودعمًا شخصيًا للتأكد من التزام الأشخاص بالعلاج الموصوف لهم.
منع الخطأ البشري
تستفيد الشركات من البيانات والتنبؤات لتحديد ومنع الخطأ البشري، إذ يستطيع الخبراء اكتشاف أخطاء الوصفات الطبية قبل حدوثها. مما يسمح للأطباء ومقدمي الرعاية بالثقة في التكنولوجيا لاتخاذ قراراتهم، كما يوفر للمرافق مبلغًا كبيرًا من المال مع توفير أفضل رعاية.
الجدير بالذكر أنَّ استخدام تحليل البيانات في فترة تفشّي وباء كورونا Covid-19 كانت أحد أبرز تطبيقات تحليل البيانات في قطّاع الرّعاية الصحية، فكيف تم الاستفادة منه؟
تطبيق تحليل البيانات في تفشي مرض كوفيد-19؟
نجحت المستشفيات والمؤسسات الصحية في الاستفادة من فوائد تحليل البيانات لمعالجة وباء كوفيد-19 بعدة طرق منها:
التوقع
لقد أذهب وباء كوفيد-19 بالكثير من الأرواح في البداية نتيجة عدم توفر معلومات حول تأثيرات أو مستويات خطورته. لكن فيما بعد توفر قدر جيد من البيانات حول الأعراض والظروف الصحية الخطيرة وأيام دخول المريض المستشفى وغير ذلك. ساعدت تلك البيانات الباحثين في إنشاء تحليلات تنبؤية للتنبؤ بخطورة المرض وفرص بقاء المصاب على قيد الحياة. فقد بنى محلّلو البيانات نماذج تعتم على مجموعة من المعلمات كعمر المريض والحد الأدنى لتشبع الأكسجين ونوع حالة كوفيد-19، فنفذتها عدة مستشفيات ونجحت في إنقاذ عدة أرواح.
تخطيط الطلب
في بداية الأمر، كانت المستشفيات تواجه ارتفاعًا في عدد المرضى يومياً، بالتّالي أصبح هناك حالات تأخير في قبول المرضى، وعدم توفر الأطباء، وسوء إدارة إمدادات الأدوية والمستلزمات الطبية الأخرى. مما استدعى وجود حل فتم تطبيق تقنيات تحليل البيانات فساعدت على إيجاد حلول لتلك المشكلات كثيرًا. فقد صمم محللو البيانات نماذج تنبؤية تستطيع التنبؤ بتوفر الأسرة وجداول الأطباء وإمدادات الأدوية وجداول خروج المرضى وغير ذلك. إذ يستخرج النموذج البيانات المدخلة في النظام كتفاصيل المريض وجداول الطبيب وتخصيصات الأسرة، مما ساعد المرافق الصحية تخصيص أكبر قدر ممكن من وقتهم لعلاج المرضى.
تتبع الفيروسات ورسم الخرائط
في بداية انتشار الفيروس لم تكن تعرف الحكومات ومنظمات الرعاية الصحية ما تفعل للحدّ من انتشاره وتقليل عدد الوفيات. في حين قام الباحثون بتحليل مجموعات كبيرة من البيانات المتعلقة بكوفيد-19 لتحديد الاتجاهات والأنماط المتعلقة بانتشاره. بما يتضمن: المناطق المحتملة بالتأثر، ومعدل الزيادة في الفيروس، وعدد حالات الوفيات اليومية المحتمل وغير ذلك.
في حين يوفر تحليل البيانات العديد من الفوائد لقطاع الرعاية الصحية، لكن هناك بعض التحديات تحول دون تنفيذ تلك الأدوات بفعالية، نستعرضها في الفقرة التالية.
تحديات تنفيذ تحليلات البيانات في الرعاية الصحية
تتراوح تحديات تحليل البيانات بين دقة البيانات والأمان والتكاليف إذ يمكن تلخيصها في النقاط التالية:
- جودة البيانات وتكاملها: يعتبر التأكد من دقة وصحة وتكامل البيانات أحد أكبر التحديات في تنفيذ عملية تحليل البيانات في قطاع الرعاية الصحية. إذ يجب أن يكون مقدمو الرعاية الصحية قادرين على دمج البيانات من عدة مصادر للحصول على رؤية شاملة لتاريخ المريض الطبي.
- الخصوصية والأمن: تعد الخصوصية والأمان من أهم الأمور في تحليل بيانات الرعاية الصحية، كما هو الحال مع استخدامات بيانات المرضى. إذ يجب التأكد من حماية بيانات المرضى من الوصول غير المصرح به وأنها تتوافق مع اللوائح ذات الصلة. كما يقع على عاتق المتخصص الطبي مسؤولية الحفاظ على أمان معلومات المرضى إلى جانب تحسين صحتهم ورفاهيتهم.
- كشف التحيزات: يكتب الناس الخوارزميات، لذا قد يظهرون تحيزًا بشريًا، كما يساهم العرق والجنس والحالة الاجتماعية والاقتصادية والعوامل الجغرافية في عدم المساواة في الوصول إلى الرعاية الصحية. بالتالي قد لا تتلقى الخوارزميات بيانات من مجموعات أقليات معينة وتولد استنتاجات غير دقيقة وربما تكون ضارة. لذا من الضروري اكتشاف التحيزات في الخوارزميات وتصحيحها عند تحليل البيانات للحصول على نتائج صحيحة وشاملة. كما يجب التَّأكد أنَّ البيانات تمثّل عيّنة حقيقية تتألف من مختلف المجموعات السكانية قبل استخلاص النتائج.
- تخصيص التكلفة والموارد: يحتاج تنفيذ عملية تحليل البيانات في قطاع الرعاية الصحية استثمارا كبيرا في كل من الأجهزة والبرمجيات والموظفين. لذا يجب على مقدمي الرعاية الصحية الموازنة بين تكلفة تلك الاستثمارات والفوائد المحتملة لنتائج المرضى والكفاءة الشاملة.
أخيراً، يمكن القول إن مجال تحليل البيانات في قطاع الرعاية الصحية يحتوي الكثير من الإمكانات تساعد في تحسين واقع العمليات الصحية. فقد عاد بنتائج رائعة في المجال بما يتضمن: تقليل تكاليف الأعمال، وتوفير الوقت والجهد، اتخاذ القرارات، التنبؤ بالأمراض، والعلاج الشخصي. لكن الجدير بالذكر أنه يجب الوقوف عند العوائق ومعالجتها والتغلب عليها للحصول على أفضل النتائج الممكنة.
المصادر
