Table of Contents

دور السجلات الرقمية للصحة في تيسير البحوث الكبيرة للبيانات المتعلقة بمرض السكري

وقد بلغ معدل انتشار مرض السكري على الصعيد العالمي أبعاداً وبائية، مما أثر على أكثر من 537 مليون شخص بالغ في جميع أنحاء العالم وفقاً للاتحاد الدولي لسكري، وتتطلب إدارة هذا الاضطرابات المعقدة في الداء الأيض رصداً مستمراً، وتسويات علاجية شخصية، وفهماً عميقاً للتقدم في الأمراض عبر مختلف السكان، وفي هذا السياق، ظهرت السجلات الصحية الرقمية كأداة أساسية - ليس فقط للرعاية السريرية وإنما أيضاً كمصدر بيانات ثري للأبحاث واسعة النطاق.

وتمثل السجلات الصحية الرقمية تحولا أساسيا من وثائق الرعاية الوبائية والمجزأة إلى نظام إيكولوجي مستمر ومشترك وثري للبيانات، وعندما تطبق على البحوث المتعلقة بمرض السكر، فإن هذه السجلات تفتح الباب أمام إمكانيات تحليل البيانات الكبيرة من أجل تحقيق التقدم في مجالات الوقاية والتشخيص والإدارة، وتستكشف هذه المادة كيف تيسر السجلات الصحية الرقمية إجراء بحوث كبيرة في البيانات المتعلقة بمرض السكري، وتدرس الآليات والمنافع في المستقبل، وتعالج التحديات المطروحة.

فهم السجلات الرقمية للصحة

وتعد السجلات الرقمية للصحة، التي تشمل السجلات الصحية الإلكترونية والسجلات الطبية الإلكترونية، مستودعات رقمية شاملة للمعلومات الصحية للمرضى، وتشمل مجموعة واسعة من أنواع البيانات مثل الديموغرافية، والتشخيصات، والأدوية، ونتائج المختبرات، والعلامات الحيوية، وتقارير التصوير، وتاريخ التحصين، والمذكرات السريرية، وخلافاً للرسوم الورقية الثابتة، فإن المؤسسات الديمقراطية لحقوق الإنسان هي دينامية، ويمكن البحث عنها، ويمكن تقاسمها عبر وسائل الرعاية.

وبالنسبة للسكري على وجه التحديد، تلتقط شعبة حقوق الإنسان نقاط بيانات حاسمة تشمل مستويات الهيموغلوبين ألفي، وقراءات غلوك الدم، وسجلات إدارة الأنسولين، وتاريخ الأدوية الشفهية، ومؤشر الكتلة الجسمية، وقياس ضغط الدم، ووصفات الشفاه، ونتائج الفحص لمضاعفات مثل الاضطرابات الرجعية، والمرض النيفروي، والاضطرابات العصبية، كما أنها توثق عوامل نمط الحياة، وحالة التدخين، والنشاط الدي.

وقد تسارع اعتماد سجلات الصحة الرقمية بشكل كبير خلال العقدين الماضيين، وذلك بفضل الحوافز الحكومية، والتقدم التكنولوجي، والاعتراف بقيمة هذه السجلات في تحسين نوعية الرعاية وسلامة المرضى، ووفقا لمكتب المنسق الوطني لتكنولوجيا المعلومات الصحية، اعتمد أكثر من 96 في المائة من مستشفيات الرعاية الحادة غير الاتحادية في الولايات المتحدة تكنولوجيا معتمدة لحقوق الإنسان، وهذا الاعتماد الواسع النطاق يخلق كتلة حرجة من البيانات اللازمة لإجراء تحليل ذي مغزى للبيانات.

The Data Landscape of Diabetes: Why Big Data Matters

إن مرض السكري مرض كثيف البيانات، إذ يتطلب إدارته بفعالية تتبع متغيرات عديدة تتغير بمرور الزمن، وغالباً ما تكون في طرق معقدة وغير خطية، ويظهر المرض بشكل مختلف بين السكان، مع تفاوتات تتأثر بالجينات والبيئة والسلوك والحصول على الرعاية الصحية، كما أن أساليب البحث التقليدية - مثل التجارب المراقَبة العشوائية - التي تعتبر أساسية لتحديد السببية - محدودة من حيث أحجام العينات، والمدة القصيرة، والظروف الواقعية.

وعلى النقيض من ذلك، فإن البحوث الكبيرة في مجال البيانات تحفز مجموعات بيانات متنوعة كبيرة مستمدة من الرعاية السريرية الروتينية، ويتيح هذا النهج عدة مزايا متميزة لبحوث مرض السكري:

  • Statistical Power:] Large sample sizes allow for the detection of small but clinically meaningful effects and the analysis of subgroups that would be underpowered in smaller studies.
  • Real-World Evidence:] Data from DHRs reflect actual clinical practice, including variations in treatment adherence, comorbidities, and outcomes that occur outside the controlled environment of trials.
  • Temporal Depth:] Longitudinal data spanning years or decades enable researchers to study disease trajectories, the long-term effects of interventions, and the natural history of complications.
  • Heterogeneity:] Diverse populations captured in DHRs allow for the examination of disparities and the identification of factors that influence outcomes across different demographic, geographical, and socioeconomic groups.
  • Cost Efficiency:] Using existing clinical data reduces the time and expense of primary data collection, enabling more rapid hypothesis testing and discovery.

وقد أدى تقارب تحليل البيانات الضخمة مع السجلات الصحية الرقمية بالفعل إلى ظهور بصيرة هامة في بحوث مرض السكري، من تحديد عوامل الخطر الجديدة للتنبؤ بتقدم الأمراض وتحقيق الحد الأمثل من خوارزميات العلاج.

How Digital Health Records Enable Big Data Analysis for Diabetes

وتشمل عملية تحويل البيانات السريرية الخام إلى معلومات بحثية عملية عدة آليات مترابطة، وتيسر السجلات الصحية الرقمية هذا التحول بطرق لا يمكن ببساطة أن تُسجل الورق.

مجموعة البيانات الشاملة والهيكلة

وترمي هذه الموارد إلى جمع البيانات في الميادين المنظمة كلما أمكن ذلك، ويعني ذلك بالنسبة للسكري وجود قيود موحدة على القيم المختبرية (مثلاً، A1c، وسرعة الغلوك، والعقيدة)، والعلامات الحيوية (ضغط الدم، ومعدل القلب، ومعدل الدم)، والأوامر التحليلية (أسماء الجرعات، والترددات، ومواعيد بدء التشغيل والتوقيف)، والتشخيصات اليدوية (رمز ID-10).

وبالإضافة إلى البيانات المنظمة، فإن المؤسسات الديمقراطية لحقوق الإنسان تلتقط معلومات غير منظمة مثل المذكرات السريرية، وموجزات التصريف، وبلاغات المرضى، ويمكن أن تستخلص تقنيات تجهيز اللغات الطبيعية معلومات قيمة من مجالات النص هذه، مثل توثيق الأحداث الناقصة، أو النتائج المبلغ عنها عن المرضى، أو العوامل الاجتماعية المحددة للصحة التي قد لا تُستولى عليها في ميادين منظمة.

التتبع والتحليل المؤقت

ومن أكثر السمات قوة في مجال البحوث المتعلقة بمرض السكري القدرة على تتبع المرضى على مر الزمن، وعلى عكس الدراسات التي تُجرى على نطاق القطاعات والتي تلتقط صورة واحدة، تتيح البيانات الطويلة الأجل من المؤسسات الديمقراطية للباحثين دراسة مدى التقدم في مرض السكري، وكيفية استجابة المرضى للعلاج، وعند نشوء التعقيدات، وهذا البعد الزمني حاسم في فهم الطبيعة الدينامية للمرض.

فعلى سبيل المثال، يمكن للباحثين استخدام بيانات إدارة الموارد البشرية لبناء مسارات للمرضى من التشخيص عبر مراحل العلاج المختلفة - من تعديلات أساليب الحياة إلى عوامل شفهية إلى الإقناع بالعلاج - وتحليل كيفية ارتباط هذه المسارات بالنتائج، كما يمكن أن يحددوا أنماطاً في تفاوت A1c، مما يشير إلى أن البحوث الأخيرة قد تكون تنبؤاً مستقلاً بالمضاعفات التي تتجاوز متوسط مراقبة الغلوكوس.

إدماج البيانات في جميع مراكز الرعاية

وتقدم الرعاية من مرض السكري عبر عدة بيئات: عيادات الرعاية الأولية، وممارسات الغدد الصماء، والمستشفيات، وإدارات الطوارئ، والصيدليات، وعلى نحو متزايد، نظم الرصد المنزلية، ويمكن أن تُنشئ المؤسسات الصحية التي تعمل على نحو مشترك في هذه الظروف سجلاً موحداً للمرضى يقدم صورة كاملة للرعاية، وهذا الإدماج مهم بصفة خاصة للمرضى السكريين الذين كثيراً ما يكون لديهم اضطرابات متعددة ويحتاجون إلى رعاية منسقة من مختلف المتخصصين.

ويثري دمج بيانات إدارة الموارد البشرية مع مصادر أخرى مثل بيانات المطالبات، وسجلات الصيدلة، وقواعد البيانات المختبرية، وسجلات الأمراض، والمحددات الاجتماعية للبيانات الصحية - الجلد، الإمكانات التحليلية، وهذه البيانات المرتبطة تتيح للباحثين دراسة سلسلة الرعاية الكاملة وتحديد الثغرات أو حالات التخلف في تقديم الخدمات.

توليد الأدلة الحقيقية في العالم

ولا تزال المحاكمات الخاضعة للرقابة العشوائية هي معيار الذهب الذي يحدد كفاءة العلاج، ولكنها مكلفة ومستهلكة للوقت، وكثيرا ما تستبعد المرضى الذين يعانون من الاختلالات المعقدة - وهم أكثر المرضى شيوعا في الممارسة السريرية.() وتكمل الأدلة التي توفرها منظمة حقوق الإنسان في العالم الحقيقي نتائج العلاج عن طريق توفير معلومات عن الفعالية والسلامة وأنماط الاستخدام في الرعاية الروتينية.

وفي بحوث السكري، استخدمت الشبكة العالمية للموارد البشرية من إدارة الموارد البشرية لمقارنة فعالية مختلف العوامل المضادة للفيروسات الوبائية، وتقييم أثر توقيت تكثيف العلاج، وتقييم أنماط الانضمام، وتحديد التنبؤات بالأحداث الضارة مثل الافتراضات الشديدة أو الكايتوسيد الدي السكري، وقد اعترفت الوكالات التنظيمية، بما فيها الهيئة الإنمائية الاتحادية، على نحو متزايد بقيمة برامج رصد المنتجات الزراعية لأغراض وضع العلامات على الأسواق.

شبكات تبادل البيانات والبحوث التعاونية

وتتحقق القدرة الكاملة للبيانات الضخمة عندما تجمع البيانات عبر المؤسسات والمناطق والأمم، حيث تتيح السجلات الصحية الرقمية، عندما تكون موحدة ومتقاسمة من خلال برامج آمنة، شبكات البحوث التعاونية التي يمكن أن تجمع البيانات من ملايين المرضى المصابين بمرض السكر، وتشمل الأمثلة البارزة شبكة البحوث الطبية الخاصة بالمرضى المصابين بمرض السكري، وشبكة سجل البيانات عن مرض السكري الملاحظ، وشبكة المعلوماتية (OHDSI) باستخدام نموذج البيانات المشترك التابع لمكتب تنسيق العمليات.

وتتيح هذه الشبكات للباحثين إجراء دراسات ذات أحجام وتنوع لم يسبق لها مثيل، مما يعجل بخطى الاكتشاف، كما أنها تتيح تكرار النتائج والتحقق منها على مختلف السكان ومواقع الرعاية، وتعزيز قاعدة الأدلة لصنع القرارات السريرية.

التأثيرات التحولية على بحوث مرض السكري ورعايته

وقد حقق تطبيق تحليلات البيانات الكبيرة على مجموعات البيانات التي استمدتها إدارة الموارد البشرية بالفعل تقدما كبيرا في بحوث مرض السكري، وتوضح عدة مجالات الإمكانات التحويلية.

وضع نماذج لتحديد المخاطر والتنبؤ بها

وقد أظهرت خوارزميات التعلم الماكنة التي تم تدريبها على بيانات إدارة الموارد البشرية القدرة على التنبؤ بمرض السكري في البداية، والتقدّم، والمضاعفات التي تتسم بمزيد من الدقة، وتشمل هذه النماذج التنبؤية طائفة واسعة من المتغيرات - الديمغرافية والعيادية والمختبرية والدوائية، والسلوكية - لتحديد درجات المخاطر الفردية، مثلاً يمكن للآلام الخبيثة أن تحدد المرضى المعرضين لخطر كبير في استحداث تشخيص المرض.

وقد استخدمت دراسة تاريخية منشورة في [(FLT:0)] The Lancet Digital Health) بيانات DHR من أكثر من 2.5 مليون مريض لوضع نموذج للتعلم الآلي يتوقّع إدخال العلاج في المستشفيات من النادرات بدرجة أعلى من النُهج التقليدية القائمة على التراجع، ويجري الآن إدماج هذه النماذج في نظم دعم القرارات السريرية في إطار المؤسسات الديمقراطية لحقوق الإنسان، مما يوفر تقييمات للمخاطر في الوقت الحقيقي عند نقطة الرعاية.

تصنيف الأمراض والإصابة بها

وقد درج على تصنيف مرض السكري إلى النوعين 1 و2، ولكن هذا التصنيف الثنائي يحجب قدرا كبيرا من التباين داخل كل فئة، وقد أتاح التحليل المسبق للبيانات المتعلقة بالمصحة البشرية للباحثين تحديد أنواع فرعية من السكر تختلف في معدلات الإصابة بالأمراض، ومخاطر التعقيد، والاستجابة للعلاج، فعلى سبيل المثال، حدد تحليل البيانات المستمدة من السجل الوطني السويدي للسكري خمس مجموعات من المرضى الذين يحتاجون إلى علاجات.

بحوث الفعالية المقارنة

ومع انتشار العوامل المضادة للفيروسات الخلوية - بما في ذلك الميثافورمين، والسلفونية، ومسببات الاختلال من الفئة دال إلى 4، ومستقبلي الجيب من الفئة GLP-1، ومثبطات SGLT2، والعيادات التي تُعد قرارات علاجية معقدة.

البحوث المتعلقة بالتفاوتات الصحية

وقد أبرزت بيانات إدارة حقوق الإنسان استمرار التفاوت في الرعاية والنواتج المتعلقة بمرض السكري عبر المجموعات العرقية والإثنية والاجتماعية - الاقتصادية والجغرافية، ووثقت التحليلات وجود اختلافات في معدلات تكثيف العلاج، وإمكانية الحصول على الرعاية المتخصصة، والتقيد بالأدوية، ومعدلات التعقيد، ومن خلال تحديد العوامل القابلة للتعديل التي تسهم في هذه الفوارق، يمكن للباحثين أن يسترشدوا بالتدخلات الهادفة لتعزيز الإنصاف في الصحة، وإدراج العوامل الاجتماعية التي تحدد جذور البيانات الصحية في إطار المؤسسات الديمقراطية لحقوق الإنسان، مثل إمكانية الوصول إلى السكن.

التحديات والنظر في المسائل الأخلاقية

وفي حين أن إمكانات البحث عن البيانات الضخمة التي تستند إلى إدارة الموارد البشرية بالنسبة للسكري هائلة، يجب التصدي للعديد من التحديات الهامة لتحقيق هذا الأمر على نحو مسؤول.

نوعية البيانات واكتمالها

وتُجمع بيانات إدارة الموارد البشرية أساساً للرعاية السريرية وفواتير العمل، وليس للبحث، ونتيجة لذلك، قد تتضمن أخطاء، أو حالات إغفال، أو عدم اتساق، أو تحيزات، وقد تكون البيانات المفقودة منتشرة، ويمكن أن تتلقى العوارض المتواجهة في مؤسسات متعددة، مما يؤدي إلى عدم اكتمال السجلات، أو إلى عدم توثيق المتغيرات الرئيسية بصورة متسقة، وقد تُسجل قيم المختبرات بوحدات مختلفة أو بدرجات مرجعية في مختلف المؤسسات.

قابلية التشغيل البيني والتوحيد

ورغم التقدم المحرز في مجال التشغيل المتبادل بين تكنولوجيا المعلومات في مجال الصحة، فإن نظم إدارة الموارد البشرية من مختلف البائعين بل ومن مختلف حالات النظام نفسه قد تستخدم أشكالاً وبيانات ومصطلحات غير متوافقة، وتضع هذه العناصر المتباينة للبيانات على نموذج موحد للبيانات، مثل نموذج الشراكة في النتائج الطبية المراقبة، ويحتاج إلى جهد وخبرة كبيرين، وبدون التوحيد، فإن تجميع البيانات وتحليلها في مواقع متعددة، ما زالت تعوق بشدة الجهود المبذولة لتحسين القدرة على تبادل المعلومات.

الخصوصية والأمن والموافق

ويثير البحث الكبير في البيانات باستخدام المؤسسات الديمقراطية لحقوق الإنسان شواغل هامة تتعلق بالخصوصية والأمن، إذ أن المعلومات الصحية المتعلقة بالمرضى حساسة، ويزيد تجميع البيانات عبر مصادر متعددة من خطر إعادة تحديد الهوية، ويجب على الباحثين تنفيذ أطر قوية لإدارة البيانات، بما في ذلك أساليب رفع الهوية أو التسمية، والضوابط الصارمة على الوصول، وتأمين تخزين البيانات ونقلها، كما أن نماذج الموافقة المستنيرة على الاستخدام الثانوي للبيانات السريرية تتسم بالتعقيد، ولا سيما بالنسبة لدراسات المراقبة الواسعة النطاق

For more information on data privacy best practices, see the HIPA Security Guidance from HHS].

Algorithmic Bias and Equity

ويمكن أن تؤدي نماذج التعلم في مجال الآلات التي يتم تدريبها على بيانات إدارة الموارد البشرية دون قصد إلى إدامة أو زيادة الفوارق الصحية القائمة إذا لم تكن بيانات التدريب تمثل السكان المستهدفين، فعلى سبيل المثال، إذا كانت بيانات إدارة الموارد البشرية المستمدة من نظام صحي معين لا تمثل سوى عدد قليل من الفئات العرقية أو الاجتماعية الاقتصادية، فإن النماذج التنبؤية الناتجة قد تؤدي أداء ضعيفا بالنسبة لتلك الفئات، ويجب على الباحثين والمطورين أن يقيموا على نحو استباقي التحيز القائم على أساس المقاييس، واستخدام مجموعات متنوعة من نماذج التدريب في المجتمعات المحلية المتأثرة.

القابلية للتكاثر والقابلية للتأثر

ويمكن أن تكون النتائج المستمدة من تحليلات البيانات الضخمة القائمة على إدارة الموارد البشرية حساسة لمجموع البيانات المحددة، وخيارات التجهيز المسبق، والأساليب التحليلية المستخدمة.() ويمكن أن تؤدي التباينات في ممارسات الترميز، والسكان المرضى، ونماذج تقديم الرعاية الصحية عبر المؤسسات إلى نتائج مختلفة.() وقد تؤدي جهود إعادة التكرار الصارمة عبر مجموعات بيانات مستقلة متعددة والشفافية المنهجية - بما في ذلك التشارك في الرموز والتعاريف والخطط التحليلية - إلى بناء الثقة في موثوقية والقابلية العامة للنتائج.

الاتجاهات والفرص المستقبلية

ويتطور تقاطع السجلات الصحية الرقمية والبحوث الكبيرة في البيانات المتعلقة بمرض السكري بسرعة، مدفوعاً بالتطورات التكنولوجية، وتغير المناظر التنظيمية، وتزايد الاعتراف بقيمة الأدلة في العالم الحقيقي، وهناك عدة اتجاهات واعدة آخذة في الظهور.

دمج نظام رصد الغلوكوز المستمر وبيانات الأجهزة القابلة للزراعة

ويولد مراقبو الغلوكوز المستمرون ثروة من تواتر البيانات - غلوكوز كل بضع دقائق - مما يوفر صورة أغني بكثير عن التحكم في الجليسيوم من قياسات A1c، ويمكِّن إدماج بيانات الأشعة السينية مع الديوكسينات الديموغرافية ذات الصلة من فحص تقلبات الجلوكوز، واتباع أنماط زمنية مختلفة من التسلسل، ومن تنسيق نوعية التوابع، وكذلك الأنماط ذات الصلة بالدوائر.

الاستخبارات الفنية والتحليل المتقدم

وتفتح آفاق جديدة في مجال البحوث المتعلقة بمرض السكري المستند إلى حقوق الإنسان، ويمكن للمبادرة أن تحدد أنماطاً معقدة وغير خطية في البيانات الرفيعة المستوى التي قد تفوتها الأساليب الإحصائية التقليدية، وعلى سبيل المثال، استخدمت نماذج التعلم العميق المطبقة على بيانات دي.

Learn more about AI in diabetes care from the American Diabetes Association Research page ].

دمج البيانات المتعلقة بمرض السكري الحاد

وقد حددت دراسات الارتباط على نطاق جيني مئات من الأماكن الوراثية المرتبطة بمخاطر السكري ومضاعفاته، حيث إن الجمع بين البيانات الجينية والبيانات المستمدة من نوع الجنس والمستمدة من إدارة الموارد البشرية يتيح إجراء تحقيقات في التفاعلات البيئية، والدوائر الصيدلانية، والهيكل الوراثي للاستجابة للمعالجة، حيث أن التسلسل الجينومي يتاح بدرجة أكبر، وتتطور نظم البحوث المتعلقة بالطب البشري لتخزين الآثار الوراثية المحتملة.

النتائج المبلّغ عنها والبيانات الصحية للمرضى

ويعطي إدماج النتائج المبلّغ عنها عن المرضى - مثل نوعية الحياة، وعبء الأعراض، والترضية للعلاج - في المؤسسات الديمقراطية لحقوق الإنسان نظرة أكثر تركيزا على المرضى للسكري وإدارته، كما أن التقدم في تطبيقات الصحة المتنقلة وبوابات المرضى يجعل من الممكن بصورة متزايدة جمع المنتجات وغيرها من البيانات الصحية التي يولدها المرضى على نطاق واسع، ويمكن ربط هذه البيانات بمنظور شامل للأمراض.

اعتبارات السياسات والهياكل الأساسية من أجل المستقبل

وسيتطلب تحقيق كامل إمكانات البحوث التي تجريها إدارة الموارد البشرية في مجال البيانات الضخمة المتعلقة بمرض السكري مواصلة الاستثمار في الهياكل الأساسية لتكنولوجيا المعلومات الصحية ومعايير البيانات وأطر الحوكمة، ولصانعي السياسات دور في تعزيز قابلية التشغيل المتبادل، ودعم مبادرات تقاسم البيانات، وضمان أن تواكب حماية الخصوصية القدرات التكنولوجية، وينبغي للوكالات الممولة أن تعطي الأولوية للبحوث المتعلقة بأساليب تقييم جودة البيانات، وكشف التحيز، ونشر المعلومات الأخلاقية المتعلقة بالمرضى.

The FDA Real-World Evidence and Data page] offers further information on regulatory perspectives regarding the use of real-world data in medical product development.

وفي المستقبل، فإن إدماج السجلات الصحية الرقمية في التكنولوجيات الناشئة مثل مجموعة السلاسل من أجل تأمين تبادل البيانات، والتعلم الموحد للمحللين الذين يعملون لحساب خصوصياتهم، وتجهيز اللغات الطبيعية لأغراض تحسين استخراج البيانات، سيزيد من توسيع نطاق حدود بحوث مرض السكر، ولا يزال الهدف النهائي واضحا: تسخير قوة البيانات لتحسين حياة الأشخاص الذين يعيشون مع مرضى السكر، والتعجيل بالتقدم نحو الوقاية، وتحسين الإدارة، وتوفير العلاج في نهاية المطاف.

خاتمة

وقد أحدثت السجلات الصحية الرقمية تحولاً جوهرياً في مشهد بحوث السكري بتوفير البنية الأساسية للبيانات اللازمة لتحليل البيانات الضخمة على نطاق واسع، ومن جمع البيانات الشاملة والمنظمة إلى التتبع الطويل الأجل، والتكامل المتعدد المصادر، وشبكات البحوث التعاونية، تمكّن المؤسسات الديمقراطية من طرح الأسئلة التي كانت في السابق بعيدة المنال والرد عليها، مما يؤدي إلى تحسين التجزؤ في المخاطر، ومعالجة الشخصية، وفهمنا للتنوع الصحي.

غير أن الطريق إلى الأمام ليس بدون تحديات، فنوعية البيانات، والقابلية للتشغيل المتبادل، والخصوصية، والتحيز الافتراضي، وإعادة الإنتاج هي مسائل بالغة الأهمية تتطلب اهتماماً صارماً من مجتمع البحوث، والنظم الصحية، وصانعي السياسات، وسيتطلب التصدي لهذه التحديات التزاماً مستمراً، وتعاوناً متعدد التخصصات، والتركيز بشكل ثابت على المبادئ الأخلاقية والإنصاف.

ومع استمرار التكنولوجيا في التقدم، فإن مستقبل البحوث الكبيرة التي يمكن أن تُجرى في مجال البيانات المتعلقة بمرض السكر والتي يمكن أن تُجرى في إطارها إدارة الموارد البشرية يبدو واعداً بشكل استثنائي، إذ إن من خلال إشاعة الابتكار مع التقيد بمعايير صارمة للأدلة والأخلاقيات، يمكننا أن نفتح كامل الإمكانات المتاحة لسجلات الصحة الرقمية من أجل دفع التحسينات الملموسة في الرعاية المتعلقة بمرض السكري ونتائجه لملايين الناس في جميع أنحاء العالم.