Table of Contents

تحدي النمو للسكري في عالم متغير

ومن خلال التحولات الطبية التي تُجرى على نطاق العالم، فإن معظمها من التحديات الصحية العالمية الأكثر إلحاحا في القرن الحادي والعشرين، ووفقا للاتحاد الدولي لداء السكري، فإن ما يقرب من 537 مليون شخص من البالغين الذين تتراوح أعمارهم بين 20 و 79 سنة يعيشون مع مرض السكري في عام 2021، ومن المتوقع أن يصل هذا العدد إلى 783 مليون نسمة بحلول عام 2045، وفي حين أن الإدارة السريرية قد حققت تقدما كبيرا في مجال العلاجات الصيدلانية الجديدة والصيغت بشكل غير متكافئ.

فهم الحواجز الاجتماعية - الاقتصادية في إدارة مرض السكري

والحواجز الاجتماعية الاقتصادية التي تحول دون إدارة السكر متعددة الجوانب وكثيرا ما تكون مترابطة، وهذه الحواجز تؤثر على كل جانب تقريبا من جوانب الرعاية المتعلقة بمرض السكر، بدءا بالتشخيص الأولي وحتى الإدارة الذاتية اليومية، ومن الضروري، من أجل وضع استراتيجيات فعالة تحركها البيانات، أن نفهم أولا نطاق العوامل التي تخلق عقبات للمرضى، وتشمل الحواجز الاجتماعية والاقتصادية الرئيسية ما يلي:

  • Financial constraints]: The cost of insulin, glucose monitoring supplies, medications, and healthy food can be prohibitive for individuals without adequate insurance coverage or disposable income. Even in countries with universal healthcare, out-of-pocket expenditures for supplies like test strips and continuous glucose monitors may be significant.
  • Healthalth literacy]: Understanding complex diabetes management tasks, including carbohydrate counting, insulin dose adaptation, and interpreting blood glucose readings, requires a certain level of health literacy. Limited literacy or numeracy skills can lead to poor self-management and worse outcomes.
  • Access to healthcare]: Geographic distance from clinics, long wait times for appointments, and a shortage of endocrinologists or diabetes educators in underserved areas all contribute to delayed or inadequate care.
  • Food insecurity]: The inability to consistently access nutritious food makes dietary management of diabetes extremely challenging. Food-insecure individuals often rely on inexpensive, calorie-dense, and nutrient-poor foods that exacerbate glycemic variability.
  • Housing instability]: Unstable housing or homelessness disrupts medication storage, regular sleep patterns, and the ability to maintain a consistent routine for check blood glucose and managing insulin.
  • Social support]: Living alone or lacking a supportive network of family and friends can reduce motivation for self-care and increase the risk of depression, which is common in diabetes and further complicates management.
  • Transportation barriers]: Lack of reliable transportation prevents many individuals from attending medical appointments, pick up prescriptions, or accessing diabetes education programs.

وهذه الحواجز لا توجد في عزلة؛ فهي تتفاعل وتتضافر فيما بينها، وتخلق بيئة صعبة للإدارة الذاتية الفعالة للسكري، وكثيرا ما تفشل نظم بيانات الرعاية الصحية التقليدية في استخلاص هذه العوامل بطريقة منظمة، حيث تصبح تحليلات البيانات المبتكرة أمرا بالغ الأهمية.

دور تحليل البيانات في مجال الرعاية الصحية

وقد أصبحت تحليلات البيانات أداة لا غنى عنها في مجال الرعاية الصحية الحديثة، مما يتيح القدرة على استخلاص معلومات ذات معنى من مجموعات بيانات واسعة ومتفاوتة، وفي سياق إدارة السكر، فإن التحليلات تتجاوز مجرد الإبلاغ الوصفي عن مستويات HbA1c لتحديد العوامل الاجتماعية والاقتصادية التي تدفع النتائج، ومن خلال إدماج البيانات السريرية مع البيانات الاجتماعية - الاقتصادية والسلوكية والبيئية، فإن النظرة التحليلية تتيح إمكانية تحقيق أهداف شاملة.

تقنيات مبتكرة في جمع البيانات

الأجهزة القابلة للزراعة ورصد الغلوكوز المستمر

كما أن انتشار الأجهزة القابلة للارتداء قد فتح حدودا جديدة في جمع البيانات المتعلقة بمرض السكر، وقد يؤدي استمرار رصد الغلوكوز، والأقلام الذكية في الأنسولين، وأجهزة تتبع النشاط إلى توليد مستويات عالية من التردد، وبيانات في الوقت الحقيقي توفر رؤية غير مسبوقة لسلوك المرضى والاستجابات الفيزيولوجية.

تطبيقات الصحة المتنقلة

تحليلات الصحة المتنقلة، و قيم غلوك الدم، والتطبيقات الأكثر تقدماً تتضمن سمات مثل مسح الشواء للمعلومات التغذوية، وأجهزة حاسبة الجرعات، وتذكير الأدوية، وفحص البيانات الطبية

السجلات الصحية الإلكترونية كمراكز البيانات

سجلات الصحة الإلكترونية تتطور من مستودعات ثابتة للملاحظات السريرية إلى منابر دينامية تجمع البيانات من مصادر متعددة

التعلم والنموذج الافتراضي

ويمثل التعلم في مجال الآلات تقدماً كبيراً يتجاوز الأساليب الإحصائية التقليدية في تحليل بيانات السكري، وفي حين يمكن لنماذج الانحدار التقليدية أن تحدد الروابط بين العوامل والنتائج الاجتماعية والاقتصادية، فإن الخوارزميات في مجال معالجة التفاعلات المعقدة وغير الخطية بين المتغيرات المتعددة، وهذه القدرة قيمة بوجه خاص بالنسبة لفهم كيفية الجمع بين الحواجز الاجتماعية والاقتصادية التي تؤثر على إدارة مرض السكر بطرق غير واضحة على الفور.

المخاطر والتدخل المبكر

ويمكن تدريب خوارزميات التعلم المشرفة على مجموعات البيانات التاريخية للتنبؤ بالمرضى الذين هم في أشد خطر من جراء سوء نتائج السكري، مثل إدخال العلاج في المستشفيات للكتاتوسيدات السكرية أو نقص المناعة الشديدة، وهذه النماذج التنبؤية لا تتضمن متغيرات سريرية مثل HbA1c والوظيفة الكلية فحسب، بل تتضمن أيضا مؤشرات اجتماعية واقتصادية مثل نوع التأمين، ومستوى الدخل في إطار التعدادات، والمسافات التي تصل إلى الحد الأدنى من المخاطر الاجتماعية.

تحديد الدوريات المخفية في البيانات المعقدة

يمكن أن تكشف تقنيات التعلم غير المشرفة مثل التكتلات وتحليل العوامل عن هياكل مخبأة في البيانات الاجتماعية والاقتصادية والعيادية، مثلاً، قد تحدد الخوارزميات التكتلات مجموعة فرعية من المرضى الذين يميزون بالسن الشابة، وشديدي الاضطرابات العقلية، وزيارات الطوارئ المتكررة، والإقامة في صحر الأغذية، وهذه المجموعة تمثل نوعاً واضحاً من إدارة السكري التي قد لا تُستَر بواسطة نماذج فرعية مدروسة مصممة خصيصاً.

منظمة العفو الدولية الموضحة للثقة السريرية

تحد رئيسي في نشر التعلم الآلاتي في الرعاية الصحية هو مشكلة "الصندوق الأسود" حيث تقوم النماذج المعقدة بالتنبؤات الدقيقة ولكن لا تقدم سوى القليل من الرؤية حول سبب حدوث تنبؤات معينة، في سياق الحواجز الاجتماعية والاقتصادية، يحتاج الأطباء وصانعو السياسات إلى فهم الأسباب الكامنة وراء درجات الخطر لتصميم التدخلات المناسبة.

تحليل البيانات الجغرافية المكانية

الوصول إلى الرعاية الصحية والموارد المجتمعية

تحليل البيانات الجغرافية المكانية، الذي كثيرا ما يجري في نظم المعلومات الجغرافية، يضيف بعدا مكانيا لدراسة الحواجز الاجتماعية - الاقتصادية، عناوين المرضى التي تُستخدم في الهندسة، والتي تُطالهم بخرائط مرافق الرعاية الصحية، الصيدليات، ومستودعات البقالة، وطرق النقل العام، يمكن للباحثين أن يتصوروا إمكانية الوصول المادي إلى الموارد المتصلة بالسكري، ويمكن لهذه التحليلات أن تُحدّد مفهوم " الأغذية الصيدلية "

تحديد المواقع الساخنة لتخصيص الموارد

ويمكن للمحللين الجغرافيين المكانيين تحديد البؤر الساخنة التي تكون فيها نتائج السكري سيئة بشكل غير متناسب مقارنة بالمنطقة المحيطة، وكثيرا ما تتزامن هذه البؤر الساخنة مع المناطق التي تعاني من الحرمان الاجتماعي - الاقتصادي المركز، ويمكن، بعد تحديد هذه المناطق الجغرافية، أن تعطى الأولوية للتدخلات الموجهة في مجال الصحة العامة، فعلى سبيل المثال، يمكن لإدارة الصحة أن تنشئ عيادة متنقلة للسكري تدور من خلال نقاط ساخنة محددة، وتوفر الفحوصات الأساسية، والتعليم، وإدارة الأدوية.

إدماج البيانات البيئية

فإلى جانب الهياكل الأساسية للرعاية الصحية، يمكن أن يدمج التحليل الجغرافي المكاني البيانات البيئية التي تؤثر على إدارة السكري، وتشير درجات السير، ومؤشرات نوعية الهواء، وكثافة المطاعم السريعة التغذوية مقارنة بمخازن البقالة، إلى أن جميع العوامل البيئية التي تؤثر على النشاط المادي والخيارات الغذائية، وكثيرا ما تكون هذه العوامل مرتبطة بالوضع الاجتماعي - الاقتصادي، حيث أن الأحياء المنخفضة الدخل تميل إلى الحصول على حيز أخضر، وعلى نوعية جو أضعف، وعلى نماذج متغيرات مأغذية سريعة.

إدماج البيانات الاجتماعية والبيانات السلوكية

العوامل الاجتماعية المحددة للتعريف الصحي

وقد ركز نظام الرعاية الصحية تقليديا على البيانات السريرية، ولكن الاعتراف المتزايد بأهمية المحددات الاجتماعية أدى إلى إدماج أدوات الفحص المنظمة في الرعاية الروتينية، وتُظهر أدوات مثل بروتوكول الاستجابة وتقييم أصول المرضى ومخاطرهم وتجاربهم، وتُظهر الآن وجود حواجز اجتماعية مؤثرة في مجال مراقبة المرافق الصحية.

بيانات السلوك من الأجهزة المُصَلَّقة

أجهزة مُتَصَلَقة، بما في ذلك مساعدي بيوت ذكية، أجهزة استشعار الهاتف الذكي، ومقياسات الإنترنت، تُولّدُ بيانات سلوكية سلبية تُوفّر سياقاً لإدارة السكري، مثلاً، أنماط النوم التي تُجمع من أجهزة قابلة للذوبان قد تكون مرتبطة بتغيّر الغدد الصماء في اليوم التالي،

الأثر على استراتيجيات وسياسات الصحة العامة

فالآثار التي تولدها تحليلات البيانات المبتكرة ليست مجرد أفكار أكاديمية؛ بل لها آثار مباشرة على استراتيجية الصحة العامة وتخصيص الموارد؛ فالنهج التي تحركها البيانات تتيح الانتقال من حملات الصحة العامة التي تناسب الجميع إلى الدقة في الصحة العامة، حيث تُصمَّم التدخلات وفقاً للاحتياجات المحددة للسكان دون ذوي الاحتياجات الاجتماعية والاقتصادية والجغرافية.

  • Targeted community interventions : يمكن للمحللين تحديد الأحياء التي يكون فيها انتشار مرض السكر مرتفعاً، والوصول إلى الغذاء الصحي محدود، مما يؤدي إلى إنشاء حدائق مجتمعية، أو أسواق المزارعين، أو برامج تقديم البقالة المدعومة في تلك المناطق المحددة.
  • Value-based payment models]: يستخدم المدفوعون والنظم الصحية محللين لوضع نماذج بديلة للدفع تحفز على معالجة المحددات الاجتماعية، فعلى سبيل المثال، يمكن أن تقدم خطة صحية أقساط مخفضة أو تقاسماً للتكاليف للمرضى الذين يشاركون في برامج الوقاية من مرضى السكري المجتمعية التي يتم تحديدها من خلال تحليل البيانات باعتبارها فعالة.
  • Telehealth expansion]: يمكن للبيانات الجغرافية المكانية والبيانات المتعلقة بالاستعمال أن تُبلغ النشر الاستراتيجي لخدمات الصحة عن بعد من أجل سد الحواجز الجغرافية، ويشمل ذلك تحديد السكان المرضى الذين لديهم المعرفة الرقمية والوصول إلى الإنترنت اللازمين للزيارات الافتراضية وتوفير الأجهزة أو الدعم في مجال الاتصال لمن لا يملكون ذلك.
  • Policy advocacy]: Robust data on the link between socioeconomic factors and diabetes outcomes strengthens the case for policy changes in areas such as Medicaid expansion, housing assistance, food stamp benefits, and minimum wage increases. Legislators are more likely to act when presented with localized data showing the human and financial costs of inaction.
  • Health system redesign: المستشفيات والعيادات تستخدم المحللين لإعادة تصميم سير عملهم، مثل إدماج العاملين في مجال الصحة المجتمعية في أفرقة الرعاية للمرضى الذين يُعرف أنهم معرضون لخطر كبير بسبب عوامل اجتماعية، أو تقديم تعيينات في نفس اليوم للمرضى الذين يواجهون صعوبة في أخذ وقت من العمل.

التحديات والنظر في المسائل الأخلاقية

وفي حين أن إمكانات تحليل البيانات في التصدي للحواجز الاجتماعية والاقتصادية التي تعترض إدارة مرض السكري كبيرة، يجب أن تُنقَل بعناية عدة تحديات كبيرة واعتبارات أخلاقية لضمان استخدام هذه الأدوات على نحو مسؤول ومنصف.

خصوصية البيانات والأمن

:: إن إدماج البيانات الاجتماعية - الاقتصادية والسلوكية في السجلات الصحية السريرية يخلق صورة مفصلة بشكل فريد للأفراد، بما في ذلك المعلومات عن دخلهم، وحالة الإسكان، والروتينات اليومية، وهذه البيانات حساسة للغاية وتتطلب حماية قوية من الوصول غير المأذون به، أو الخرق، أو إساءة الاستخدام، ويجب إبلاغ المرضى بما يجري جمعه من بيانات، وكيفية استخدامه، وحتى الذين سيتمكنون من الوصول إليها.

Bias and Algorithmic Fairness

ولا يمكن أن تعكس نماذج التعلم التي تستخدمها المجموعات سوى البيانات التي يتم تدريبها عليها، وإذا كانت مجموعات البيانات التاريخية تتضمن تحيزاً يتعلق بالعرق أو الأصل العرقي أو الوضع الاجتماعي - الاقتصادي، فإن هذه التحيزات ستندمج وربما تتضخم من قبل الخوارزميات، فعلى سبيل المثال، إذا كانت البيانات المتعمدة عن مجموعات البيانات غير موجودة في أماكن غير مأمونة، فإن النموذج التنبؤي قد يؤدي إلى ضعف في استخدام أدوات التحيز الاجتماعي المستقرة، مما يؤدي إلى عدم المساواة في تحديد المخاطر بصورة مستمرة.

Divide and Technology Access

ومن شأن العديد من أساليب جمع البيانات المبتكرة التي نوقشت، مثل الأجهزة القابلة للارتداء والأجهزة الصحية، أن يفترض أن يكون للمرضى إمكانية الوصول إلى الهواتف الذكية، والربط الشبكي، ومحو الأمية الرقمية لاستخدام هذه التكنولوجيات بفعالية، غير أن الفجوة الرقمية هي بحد ذاتها حاجز اجتماعي - اقتصادي، وأن المرضى الذين هم كبار السن، وأن يتعلموا القراءة والكتابة، وأن يعيشوا في المناطق الريفية ذات البنية التحتية الضعيفة على الإنترنت، أو لا يمكن أن يستبعدوا من جهود جمع البيانات.

الوصم والتمييز

فجمع البيانات عن أوجه الضعف الاجتماعية والاقتصادية ينطوي على خطر الوصم والتمييز، وإذا لم تعالج البيانات المتعلقة بانعدام الأمن الغذائي أو عدم الاستقرار في السكن بسرية ملائمة، فإن ذلك قد يؤدي إلى تسمية المرضى بأنهم " غير مبالين " أو " محميين " من جانب مقدمي الرعاية الصحية، أو إلى أن يكون أسوأ من ذلك، وأن يحرموا من بعض الخدمات أو التغطية التأمينية، كما أن هناك احتمالاستخدام نماذج التنبؤية لتبرير نسب الرعاية للمرضى الذين يعتبرون نتيجة سيئة.

الاتجاهات المستقبلية

ويتطور بسرعة مجال تحليل البيانات لفهم الحواجز الاجتماعية والاقتصادية التي تعترض إدارة مرض السكري، ومن المرجح أن تؤدي عدة اتجاهات ناشئة إلى تشكيل مسارها المستقبلي.

إدماج وسائط الإعلام الاجتماعية والدراسات الاستقصائية المجتمعية

ومن المتوقع أن تتضمن البحوث المقبلة بيانات من منابر وسائط الإعلام الاجتماعية والدراسات الاستقصائية المجتمعية لاستخلاص معلومات عن السياق الاجتماعي في الوقت الحقيقي، وتُبلغ عنها المرضى، ويمكن أن توفر معالجة اللغات الطبيعية لمراكز وسائط الإعلام الاجتماعية إشارات مبكرة للضيق الاقتصادي أو تحديات الصحة العقلية أو المسائل المتعلقة بالوصول إلى الأغذية داخل المجتمعات المحلية، ويمكن للدراسات الاستقصائية المجتمعية، التي تُدار عن طريق رسائل نصية أو منظمات مجتمعية، أن تلتقط بيانات من السكان الذين كثيرا ما تفتقدهم نظم الرعاية الصحية التقليدية.

السلف في الاستخبارات الفنية

ومن شأن التقدم في مجال الاستخبارات الاصطناعية، ولا سيما في التعلم العميق والتعلم عن التعزيز، أن يزيد من القدرة على التنبؤ بالنتائج والتوصية بالتدخلات، ويمكن أن تجهز نماذج التعلم العميق بيانات غير منظمة مثل الملاحظات السريرية والصور وبيانات الاستشعار ذات الدقة العالية، ويمكن استخدام خوارزميات التعلم المعززة لتحقيق أفضل تسلسل للتدخلات على مر الزمن، والتعلم الذي يؤدي إلى زيادة تكييف خدمات الدعم الاجتماعي، وتسويات الرعاية السريرية، وتوليد أفضل النتائج.

علم البيانات التشاركية المجتمعية

ومن الاتجاهات الواعدة إشراك المجتمعات المحلية نفسها في عملية تحليل البيانات، حيث أن علوم البيانات التشاركية القائمة على المجتمع المحلي تجمع بين الباحثين الأكاديميين ومقدمي الرعاية الصحية وأعضاء المجتمعات المحلية في تصميم أسئلة بحثية وأدوات جمع البيانات والنهج التحليلية، ويضمن هذا النهج أن تكون البيانات التي يتم جمعها ذات صلة ومفيدة للمجتمع وأن المعلومات التي تُترجم إلى تغيرات قابلة للتنفيذ.

خاتمة

فالابتكارات في تحليل البيانات توفر أدوات جديدة قوية لتحديد ومعالجة الحواجز الاجتماعية الاقتصادية التي تقوض الإدارة الفعالة للسكري في جميع أنحاء العالم، ومن إدماج الأجهزة القابلة للذوي، ومن منظور الصحة، إلى تطبيق نظام التعلم الآلي والتحليل الجغرافي المكاني، ومن ثم فإن القدرة على جمع وتحليل البيانات المعقدة المتعددة الأبعاد لم تكن أكبر، وهذه الأدوات تتيح التحول من نهج استباقية، ونهج مثالية، وملموسة تماما.