البيانات الموزعة تعيق تحسين نظام الرعاية الصحية
إن إحدى "العوائق" التي تواجه صناعة الرعاية الصحية اليوم هي البيانات المجزأة. تتضمن مكونات البيانات المنفصلة السجلات الطبية الإلكترونية، وأنظمة استدعاء الممرضات، وحالة السرير، والبيانات التشغيلية (مستودعات الأدوية والإمدادات الطبية، والتحولات، وأنظمة إدارة خدمة المرضى، وأنظمة إدارة المباني، وما إلى ذلك)، والبيانات من أجهزة استشعار إنترنت الأشياء، وما إلى ذلك.
غالبًا ما يتم تخزين هذه البيانات في أنظمة منفصلة غير متزامنة مع بعضها البعض، مما يجعل من المستحيل على المستشفيات استغلال قيمتها الكاملة على الرغم من امتلاكها لكمية هائلة من البيانات. ونتيجة لذلك، أصبحت العمليات التشغيلية مثل إدارة الأسرة، وجرد الأدوية، ومعالجة طلبات التمريض، وما إلى ذلك، متداخلة وغير فعالة. يتعين على العاملين في مجال الرعاية الصحية قضاء بعض الوقت في البحث عن البيانات أو تحديثها على العديد من المنصات المختلفة.
وعلى المستوى الطبي، قد يؤدي الافتقار إلى البيانات المحدثة في الوقت الفعلي إلى أخطاء محتملة في وصف الأدوية أو العلاج أو مراقبة الحالات الطبية. ولم يتم إصدار تحذيرات مبكرة بشأن المخاطر الصحية في الوقت المناسب، مما جعل الاستجابة الطبية سلبية. بالنسبة للمرضى، تصبح تجربة الفحص الطبي والعلاج مرهقة أيضًا عندما يتعين عليهم الإفصاح عن المعلومات عدة مرات في أقسام مختلفة.
ويؤدي الفشل في دمج البيانات أيضًا إلى زيادة التكلفة والأعباء على الموارد البشرية للمستشفيات. تتطلب العمليات اليدوية المزيد من القوى العاملة، مما يؤدي إلى زيادة تكاليف التشغيل دون تقديم القيمة المقابلة. وعلاوة على ذلك، قد تفقد مرافق الرعاية الصحية فرص تحسين الكفاءة الداخلية وتعزيز جودة الخدمة بسبب الافتقار إلى قدرات التحليلات الشاملة ومصدر البيانات المركزي لاستخراج رؤى قيمة.
الذكاء الاصطناعي - الحل لنظام بيئي موحد لبيانات الرعاية الصحية
لقد فتح التطور السريع للذكاء الاصطناعي إمكانات لا حدود لها في العديد من المجالات، بما في ذلك الرعاية الصحية والعلاج الطبي.
بفضل القدرة على جمع البيانات وربطها وتحليلها، يمكن للذكاء الاصطناعي جمع كل البيانات من أنظمة مختلفة في مركز بيانات موحد. ومن هناك، يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على تحليل السلوك وتحسين العمليات وتوفير التحذيرات المبكرة للعاملين في مجال الرعاية الصحية.
يساعد هذا النهج مرافق الرعاية الصحية على الانتقال من نموذج "الإدارة السلبية" إلى نموذج "الإدارة الاستباقية". على سبيل المثال، من خلال بيانات العلاج، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد المرضى الذين على وشك الخروج من المستشفى وإطلاق سلسلة من المهام ذات الصلة على الفور: إعداد أوراق الخروج، وإخطار نظام النقل بنقل المريض إلى المنزل، وتنسيق فريق تنظيف الغرفة، وإرسال الوصفات الطبية إلى قسم التوزيع، وتحديث الأسرة الشاغرة، وجدولة العلاج بعد الخروج ... كل ذلك يحدث بسلاسة، مما يقلل من وقت الانتظار ويحسن الموارد.
وقد قامت شركة شنايدر إلكتريك، الشركة الرائدة عالمياً في مجال التحول الرقمي لإدارة الطاقة والأتمتة، بنشر مثل هذه الحلول في العديد من المستشفيات حول العالم .
في مستشفى جامعة ليل (فرنسا)، وهو مجمع يخدم حوالي 1.4 مليون مريض، تساعد منصة EcoStruxure Power Monitoring Expert من Schneider Electric في تقييم استهلاك الطاقة الإجمالي بدقة وبالتالي التنبؤ باستراتيجيات الصيانة. وعلى وجه الخصوص، سيتم ضمان إمدادات الطاقة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع وسيتم خفض استهلاك الطاقة بنسبة 15%، وبالتالي خفض تكاليف الطاقة.
في هذه الأثناء، في جناح مستشفى جامعة بنسلفانيا (الولايات المتحدة الأمريكية)، يسمح حل البناء المتكامل من شركة شنايدر إلكتريك للمرضى بضبط الإضاءة ودرجة الحرارة والستائر ذاتيًا من خلال التكنولوجيا التلقائية. ويؤدي هذا إلى تحسين تجربة المريض مع تخفيف العبء على الممرضات.
تتمثل القيمة الأساسية للحلول التي تسعى شركة Schneider Electric إلى تحقيقها في الارتباط بين تكنولوجيا المعلومات (IT) وتكنولوجيا التشغيل (OT). إن المزامنة بين طبقات البيانات، من السجلات الطبية إلى الأنظمة التقنية، هي الأساس لكي تكون الذكاء الاصطناعي فعالاً حقًا في النظام البيئي للرعاية الصحية الحديثة.
في عصر الذكاء الاصطناعي، يعتبر إنشاء مركز بيانات موحد شرطًا أساسيًا لتطوير الصناعة الطبية بشكل مستدام وفعال ومرن وخدمة المرضى بشكل أفضل. هذا هو نموذج المستشفى المستقبلي.
المصدر: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/ung-dung-ai-trong-co-so-y-te-de-hop-nhat-du-lieu/20250526084413436
تعليق (0)