في مجال التحليلات التنبؤية، تقف الرعاية الصحية أمام فرصة كبيرة لتحسين جودة الرعاية ونتائج المرضى. فمن خلال الاستفادة من البيانات التاريخية، توفر هذه التحليلات رؤية للأنظمة الصحية حول كيفية تطور الأمور في المستقبل سواء على مستوى العمليات أو القرارات السريرية للأطباء.
تُفيد هذه المهارات بشكل خاص المؤسسات الصحية التي تُطبق مفهوم "القيمة في الرعاية"، حيث إن معرفة النتائج المتوقعة قبل حدوثها تساعد أصحاب القرار على تحديد أوجه القصور في استراتيجياتهم الحالية والعمل على معالجتها.
ويكتسب هذا أهمية بالغة في مجالات مثل تصنيف المخاطر وإدارة الأمراض المزمنة، حيث يمكن للتنفيذ الفعال أن يقلل من النتائج السلبية ويخفض التكاليف بشكل كبير.
التحليلات التنبؤية هي أحد فروع تحليل البيانات التي تعتمد بشكل أساسي على النمذجة والتنقيب في البيانات والذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم الآلي. يتم استخدامها لتقييم البيانات التاريخية والآنية من أجل التنبؤ بالنتائج المستقبلية.
في الرعاية الصحية، تُعنى التحليلات التنبؤية بتحليل البيانات الطبية الحالية والتاريخية مما يسمح للمهنيين الصحيين باكتشاف الفرص التي تساعدهم على اتخاذ قرارات تشغيلية وسريرية أكثر كفاءة وفعالية، والتنبؤ بالاتجاهات، وحتى إدارة انتشار الأمراض.
تشمل البيانات الصحية أي نوع من المعلومات المتعلقة بصحة الفرد أو السكان، سواء كانت مستمدة من السجلات الطبية والإدارية، أو المسوح الصحية، أو سجلات المرضى، أو قواعد بيانات المطالبات التأمينية، أو السجلات الصحية الإلكترونية. وتُعد هذه التحليلات أداة يمكن لأي طرف في القطاع الصحي الاستفادة منها: المستشفيات، الأطباء، الصيادلة، شركات الأدوية، علماء النفس، وحتى صانعي القرار.
مع التطور التكنولوجي، بات بإمكان التحليلات أن تُحدث أثراً عميقاً في صناعة الرعاية الصحية. إذ يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي استخدام البيانات لتشخيص الأمراض، وتحديد أفضل طرق العلاج لكل حالة، وأكثر من ذلك. فيما يلي الأهداف الرئيسية التي تستفيد منها المؤسسات الصحية:
واحدة من أبرز الفوائد تكمن في إتاحة البيانات بجميع أنواعها، مثل التاريخ الطبي والديموغرافيا والحالة الاقتصادية والأمراض المصاحبة. هذا الكم الهائل من المعلومات يمنح الأطباء فهماً أعمق يساعدهم على اتخاذ قرارات أكثر دقة وذكاء، مما يؤدي إلى تحسين رعاية المرضى.
كانت الطبابة تقليدياً عامة على معظم المرضى، حيث تُختار الأدوية وفقاً لبيانات محدودة أو إحصاءات عامة. لكن بفضل التحليلات التنبؤية والاختبارات التشخيصية الحديثة، أصبح من الممكن توجيه الأطباء إلى العلاج الأكثر ملاءمة لكل مريض وفق حالته الفريدة.
تُستخدم التحليلات أيضاً على نطاق أوسع عبر إدارة صحة المجموعات السكانية. فإذا كان لدى مؤسسة صحية بيانات عن الأعراض والأدوية والسجل الطبي، يمكنها تحديد مجموعات فرعية معرضة لخطر انتشار مرض معين واتخاذ التدابير الاستباقية.
يمكن للتنبؤات أن تكشف المرضى الأكثر عرضة للمضاعفات، ما يتيح التدخل المبكر. على سبيل المثال، التنبؤ بالمرضى المهددين بدخول المستشفى بسبب أمراض القلب، استناداً إلى العمر والأمراض المزمنة والالتزام بالعلاج.
الأمراض المزمنة مثل السكري والسرطان وأمراض القلب تُشكل ٧٥٪ من الإنفاق الصحي سنوياً. التحليلات التنبؤية تساعد الأطباء على اتخاذ قرارات مبنية على البيانات، ما يُعزز فعالية العلاج ويُخفض التكاليف.
كما في الصناعة، يمكن استخدام التحليلات للتنبؤ باحتياجات الصيانة للأجهزة الطبية مثل أجهزة الرنين المغناطيسي، مما يقلل من الأعطال المفاجئة ويُبقي الخدمة الطبية متاحة دون انقطاع.
بفضل الرقمنة، يمكن للمرضى استخدام أجهزة قابلة للارتداء لمتابعة صحتهم في أي وقت، مثل أجهزة قياس السكر المتصلة بالهاتف المحمول.
يساعد تحليل البيانات في كشف الأنماط غير الطبيعية التي قد تشير إلى عمليات احتيالية مثل الفواتير المزورة أو وصف الأدوية غير الضرورية.
من خلال تقليل حالات الدخول غير الضرورية للمستشفى وإدارة الموارد بكفاءة، تُساهم التحليلات في خفض التكاليف على المرضى والمؤسسات الصحية.
بفضل البيانات الفورية والدقيقة، يمكن تنبيه الأطباء لتجنب الأخطاء الطبية التي قد تكون مميتة.
تُنتج صناعة الرعاية الصحية كماً هائلاً من البيانات، لكنها تواجه صعوبة في تحويلها إلى رؤى قابلة للتطبيق. التحليلات هنا تُمثل الأداة الأساسية لتحسين الرعاية، التنبؤ بتفشي الأمراض، خفض تكاليف العلاج، ودعم القرارات السريرية والإدارية.
أبرز المجالات التي تُحدث فيها التحليلات التنبؤية أثراً ملموساً:
الأبحاث السريرية
تطوير علاجات جديدة
اكتشاف الأدوية
التنبؤ بالأمراض والوقاية منها
دعم القرار الطبي
تسريع التشخيص
رفع نسب نجاح العمليات والعلاجات
أتمتة العمليات الإدارية
حساب أدق لتكاليف التأمين الصحي
