مدربي الصحي

يعمل ”مدربي الصحي“، الذي يعمل بشكل متكامل مع أنظمة السجل الصحي الشخصي (PHR)، على تحليل البيانات الصحية الإلكترونية (EHR) للشخص في هذه الأنظمة والبيانات الصحية لعائلة الشخص باستخدام خوارزميات ذكاء اصطناعي مختلفة. يساعد هذا الحل المبتكر لإدارة الصحة على الوقاية من الأمراض من خلال تحديد المخاطر الصحية قبل حدوثها بناءً على نتائج التحليلات وإرسال توصيات وتنبيهات صحية مخصصة للعلاج المبكر.

  • مشروع TÜBİTAK

الميزات والفوائد

يقوم مدربي الصحي بتحليل البيانات مثل الحالة الديموغرافية والأمراض الحالية والسابقة والأدوية والإجراءات السابقة مثل التنظير الوعائي إلى جانب الحالات الأخرى الخطرة مثل زيادة الوزن وارتفاع ضغط الدم وارتفاع نسبة السكر في الدم أثناء الصيام والتدخين والتاريخ العائلي. وتماشياً مع هذه التحليلات، يتم تحديد عوامل الخطر الفردية لارتفاع ضغط الدم والسكري وأمراض القلب والسمنة وغيرها من الأمراض. يوفر النظام، الذي يقيّم المخاطر الصحية من خلال تحليلات متعددة للتعلم الآلي، للمستخدمين إشعارات وتوصيات خاصة بالمستخدمين حول الأمراض المحتملة والعواقب المحتملة وطرق الوقاية منها وعمليات العلاج الحالية وتحسين جودة الحياة. في نطاق الخدمات الصحية الوقائية، يهدف هذا النظام، الذي يحدد عوامل الخطر ويديرها في المراحل التي تسبق حدوث الأمراض، إلى الوقاية من المشاكل الصحية للأفراد ويقلل من العبء الاقتصادي وضغط القدرات على النظام الصحي.

الإخطارات الصحية المخصصة

يقوم مدربي الصحي بتحليل السجلات الصحية الشخصية (EHR) والمعلومات الديموغرافية والشخصية مثل العمر والجنس والوزن والبيانات الصحية لأفراد الأسرة باستخدام خوارزميات ذكاء اصطناعي مختلفة ويقدم إشعارات صحية مصممة خصيصًا لكل مستخدم. تساعد هذه الإشعارات المستخدمين على تحديد المخاطر الصحية مبكراً والوقاية من الأمراض وتحقيق الأهداف الصحية الحالية. يهدف النظام من خلال هذه الإشعارات إلى مساعدة الأفراد على تطوير عادات الحياة الصحية وتحسين جودة حياتهم.

التعلم المعزز وتحليل الرسم البياني تقييم المخاطر باستخدام التعلم الآلي

يقوم ”مدربي الصحي“ بتحليل سلوك المستخدم باستخدام خوارزميات التعلُّم المعزز وتحسين خوارزمياته باستخدام حلقات التغذية الراجعة. يرسل النظام إشعارات للمستخدمين حول المخاطر الصحية والتوصيات، ويقوم بتنبؤات أكثر دقة للمخاطر من خلال تقييم ردود أفعال المستخدمين. بالإضافة إلى ذلك، مع تحليل الرسم البياني، يمكن ربط بيانات المستخدم بأفراد الأسرة الذين لديهم عوامل خطر مماثلة، مما يتيح التشخيص المبكر لاحتمالية الإصابة بأمراض مختلفة والإدارة الصحية الاستباقية.

الإدارة الصحية الاستباقية

تعمل الإشعارات الذكية في النظام على تسهيل تحقيق الأهداف الصحية المختلفة من خلال توجيه المستخدمين إلى التشخيص والعلاج المبكر مع اتباع نهج الطب الوقائي. تسهّل هذه الإشعارات على الأفراد الوصول إلى أهدافهم الصحية وتقلل من التدخلات الطبية غير الضرورية من خلال تمكين اتخاذ الاحتياطات اللازمة قبل حدوث مشاكل صحية خطيرة. يمكّن النظام المستخدمين من إدارة حالتهم الصحية بفعالية أكبر وتجربة رحلة صحية أكثر كفاءة.

ردود الفعل مع التقنيات القابلة للارتداء

يعمل النظام على تحسين نفسه باستمرار من خلال تحليل ملاحظات المستخدمين والبيانات الواردة من التقنيات الصحية القابلة للارتداء مثل الساعات الذكية والأساور الذكية وعدادات الخطى وغيرها. يتم استخدام البيانات المستمدة من القياسات البيومترية في الوقت الفعلي لتحسين توقيت الإشعارات وتقديم محتوى فعال للمستخدمين في أنسب وقت. تساعد هذه البيانات في تحديد المخاطر الصحية المحتملة في عمليات التشخيص المبكر والعلاج الوقائي، مع زيادة قدرة خوارزميات التعلم المعزز.

خصوصية البيانات وأمنها

يقوم النظام بإخفاء الهوية ومعالجة وتخزين البيانات الصحية للمستخدمين وأفراد أسرهم بشكل آمن. يضمن إخفاء الهوية وتشفير البيانات أعلى مستوى من خصوصية المستخدم وسرية البيانات. تم تصميم جميع العمليات وفقًا للوائح القانونية المعمول بها والمعايير الدولية لأمن البيانات، ويتم الوصول إلى البيانات الشخصية وإدارتها على المستويات المصرح بها فقط.

إدارة الأمراض المزمنة

يحلل النظام عوامل الخطر المرتبطة بالحالات المزمنة مثل السكري وأمراض القلب وارتفاع ضغط الدم والسمنة ويدعم عمليات التشخيص المبكر والعلاج الوقائي. يعمل النظام على تحسين جودة الحياة من خلال تزويد المستخدمين بمعلومات مخصصة لإدارة الأمراض والوقاية منها. وبهذه الطريقة، يمكن للمستخدمين اتخاذ قرارات أكثر استنارة وفعالية في رحلتهم الصحية.

نصائح حول نمط الحياة

يقوم النظام بتحليل البيانات الديموغرافية والسجلات الصحية (EHR) وبيانات نمط الحياة لتقديم توصيات مخصصة للنظام الغذائي والنشاط البدني وإدارة الإجهاد وأنماط النوم. تدعم خوارزميات الذكاء الاصطناعي التغييرات المستدامة في نمط الحياة، مع مراعاة الحالة الصحية الحالية للمستخدم وأهدافه. تساهم هذه التوصيات في تحسين الصحة البدنية والنفسية للمستخدمين.

الإدارة الصحة السكان القائمة على البيانات

يحلل النظام البيانات الصحية الفردية والعائلية لتحديد الاتجاهات الصحية وعوامل الخطر على مستوى السكان. تعمل خوارزميات التعلم الآلي على تحسين الكشف المبكر عن الأمراض الشائعة وإدارة المخاطر. يساهم النظام في الوقاية من الأمراض في مرحلة مبكرة من خلال دعم الخدمات الصحية الوقائية. يقلل هذا النهج من العبء الاقتصادي وضغط القدرات على النظام الصحي ويدعم السلطات الصحية في وضع سياسات فعالة قائمة على البيانات.

الفوائد التي تعود على المرضى:

يُمكِّن ”مدربي الصحي“ المستخدمين من التعرف على المخاطر الصحية مبكراً واتخاذ خطوات استباقية ضد هذه المخاطر. يوفر النظام فرصاً للكشف المبكر والوقاية من الأمراض المزمنة مثل داء السكري وأمراض القلب. كما أنه يساعد على تعزيز العادات الصحية من خلال توصيات مخصصة لتغيير نمط الحياة. من خلال اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن حالتهم الصحية، يحسن المستخدمون من جودة حياتهم ويتبنون أسلوب حياة أكثر صحة.

فوائد للمهنيين الصحيين:

بفضل ”مدربي الصحي“، يمكن لأخصائيي الرعاية الصحية تحديد الأفراد المعرضين للخطر بشكل أسرع وتخصيص عمليات العلاج الخاصة بهم. يوفر النظام تحليلات مفصلة لحالة المرضى، مما يسرع من عمليات اتخاذ القرار ويقلل من عبء العمل. بفضل الإشعارات الذكية التي يوفرها النظام، يمكن للأطباء العمل بكفاءة أكبر لمنع المضاعفات واغتنام فرص التدخل المبكر. بالإضافة إلى ذلك، يعمل النظام على تحسين التواصل بين المريض والمهنيين الصحيين ويزيد من معدلات الامتثال للعلاج.

فوائد للأنظمة الصحية ومقدمي الرعاية الصحية والسلطات الصحية:

يعمل مدربي الصحي على تخفيف الضغط على القدرات والعبء الاقتصادي على الأنظمة الصحية من خلال زيادة معدلات التشخيص المبكر. يحصل مقدمو الرعاية الصحية على إمكانية الوصول إلى المزيد من المرضى مع تحسين رضا المرضى من خلال زيادة الكفاءة. ويساهم النظام في صياغة سياسات الصحة العامة بشكل أكثر دقة وفعالية من خلال تحليلات البيانات باستخدام خوارزميات التعلم الآلي المختلفة. من خلال مراقبة الاتجاهات الصحية على مستوى السكان، يمكن للسلطات الصحية وضع تدابير وقائية وإدارة المشاكل الصحية الشائعة بشكل أكثر فعالية.