دور تحليل البيانات في تحديد شخصية برامج تعليم مرض السكري

التدخل المبكر ومنع التكافل

ويمكن لتحليل البيانات أن يحدد المرضى المعرضين للخطر قبل أن تصبح المضاعفات واضحة، وقد تؤدي الزيادة المفاجئة في ارتفاعات البلوكوز بعد الولادة، إلى جانب عدم وجود سجلات للرصد الذاتي، إلى حدوث داء السكري (الحرق) وقد يؤدي نظام التعليم إلى إجراء اختبارات مصممة خصيصا للتنشيط السلوكي أو ربط المريض بمهنة في مجال الصحة العقلية، كما أن تحليل الاتجاهات في بيانات الفحص المسبق في المستشفى يمكن أن يؤدي إلى إجراء اختبارات وقائية

التكلفة - الأثر بالنسبة للنظم الصحية

وفي حين أن إطلاق برنامج تعليمي مدفوع بالبيانات يتطلب استثماراً أولياً في البنية التحتية للتحليل، وإدماج الأجهزة، وتدريب الموظفين، فإن المدخرات في المراحل النهائية كبيرة، ومن الأفضل أن تؤدي الرقابة على الجليد إلى خفض الإنفاق على الأنسولين، وشريط الاختبار، والعلاج من المضاعفات.() ويقدر أحد التحليلات أن كل دولار يستثمر في تعليم الاضطرابات الرقمية الشخصية يؤدي إلى عودة قدرها 2.50 دولار إلى 4 دولارات من خلال انخفاض مطالبات الرعاية الحادة ([FCD-0]).

تمكين المرضى وتحقيق الكفاءة الذاتية

ولعل أهم النتائج أن يصبح المرضى مشاركين نشطين بدلا من تلقي المعلومات بشكل سلبي، وأن رؤية بياناتهم الخاصة التي تحددها لوحات الرواسب البصرية، ثم تلقي التعليم الذي يربط النقاط بين أعمالهم ونتائجهم، وبناء محو الأمية الصحية الحقيقية، وتزداد الثقة في الإدارة الذاتية، ويرجح أن يختبر المرضى على الأرجح التعديلات التي تُدخل على أسلوب الحياة في إطار التوجيه الآمن للمحللين.

التغلب على التحديات في التنفيذ

خصوصية البيانات والأمن

جمع وتحليل بيانات تفصيلية عن المرضى يثيران شواغل مشروعة تتعلق بالخصوصية، والامتثال للوائح مثل برنامج العمل الإنساني في الولايات المتحدة والناتج المحلي الإجمالي في أوروبا إلزامي، ويجب أن تستخدم النظم الصحية تشفيرا قويا، وضوابط على الدخول على أساس الأدوار، وعمليات الموافقة الشفافة لبناء الثقة، وينبغي أن يكون للمرضى القدرة على رؤية البيانات المستخدمة، والاختيار من بعض التحليلات إذا اختاروا ذلك.

نوعية البيانات والتكامل

وتحتاج التحليلات إلى بيانات جيدة مثل البيانات التي تُستدلى بها، حيث إن عدم الاتساق في معيار إدارة الذخائر العنقودية، أو عدم اكتمال عمليات تنزيل المضخات، أو أخطاء الدخول اليدوية يمكن أن تؤدي إلى نتائج، وتوحيد أشكال البيانات (مثلاً، HL7 FHIR) وتنفيذ عمليات التحقق الآلية من صحة المعلومات، وكثيراً ما يكون التكامل بين مختلف المؤسسات الاقتصادية، ونظم الصيدلة، ومنابر الأدوات الهندسية تحدياً تقنياً، ولكن الحلول القائمة على أساس السحب

محو الأمية الصحية والديجة الرقمية

ولا يُستحسن أن يُفسر جميع المرضى البيانات أو يستعملون الهواتف الذكية، وينبغي أن يشمل التخصيص تصميم استمارة الإيصال: النص، والفيديو، والسمعية، أو الزيارات الشخصية، بل يمكن للمحللين أن يكتشفوا أي قنوات اتصال تستجيب للأفضل وأن يُعدلوا تبعا لذلك، وبالنسبة للمسنين أو أقل من الفئات التقنية، فإن الوصلات البينية المبسطة مع الضباب الكبيرة والملاحة الصوتية هي عناصر الضرورية أيضا.

تدريب مقدمي الخدمات وتدفق العمل

يحتاج العيادات والمعلمون الداء إلى تدريب لتفسير لوحات التحليل وتعديل خطط التعليم وفقا لذلك، مما يؤدي إلى زيادة تحميلها بالبيانات الأولية، حيث تقدم أفضل النظم صورة موجزة عن المرضى، مع توصيات عملية، مع تحديد أولوياتها على وجه الاستعجال، مما يؤدي إلى تنبيه مقدمي الرعاية الصحية إلى وضع نماذج تعليمية متطورة.

Algorithmic Bias

ومن شأن نماذج التعلم في مجال الآلات التي يتم تدريبها على مجموعات البيانات المتحيزة أن تؤدي أداء ضعيفا بالنسبة للسكان من الأقليات، فعلى سبيل المثال، فإن نموذجا يستند إلى حد كبير إلى البيانات المستمدة من المرضى ذوي الدخل الأبيض والمتوسط قد لا يكون عاما للمرضى من مختلف الخلفيات الإثنية أو الوضع الاجتماعي - الاقتصادي، وتستلزم مراجعة منتظمة للإنصاف، وبيانات تدريبية متنوعة، وعمليات تصميم شاملة للجميع، ضمانا لاستحقاقات التعليم الشخصية لجميع المرضى على قدم المساواة، وينبغي أن تشرك النظم الصحية مجالس استشارية مجتمعية لاستعراض نواتج نماذج الأداء المتعلقة بالإنصاف، وتأشير إلى أوجه التحيزات المحتملة للشفافية.

التكنولوجيات الناشئة والاتجاهات المستقبلية

الاستخبارات الفنية والتعلم الآتي

(أ) يمكن الآن للمسح التصويري المتقدم (AI) أن يكتشف الأنماط الخفية التي تفلت من محللي البشر، مثلاً، نماذج التعلم العميق يمكن أن تنبأ بمؤشرات النسيج قبل 30 دقيقة من حدوثه عن طريق تحليل بيانات الأشعة السينية وتاريخ تقديم الإقناعات، ويمكن أن تؤدي هذه التنبؤات إلى ظهور أعداد كبيرة من المرضى مباشرة:

الأجهزة القابلة للزراعة و الإنترنت

"الـ "الـ "الـ "مـنـزـمـيـنـيـنـيـنـيـة" "ـ "مـنـاظـر الـمـحـقـة "ـ "مـنـعـمـاـمـا يـعـد مـنـاظـمـة "ـمـنـا يـتـمـنـا

التوائم الرقمية في مرض السكري

التوائم الرقمي هو نسخة طبق الأصل من مريض مُنشأ من مجرى بياناته المستمر، النماذج الأولية في بيئات البحث تسمح للمرضى بـ "الحركة" استراتيجيات تعليمية مختلفة أو تعديلات أدوية في بيئة محاكاة آمنة، ويظهر التوأم كيف أن تخفيضاً في الكوابيس، إلى جانب مرور 15 دقيقة، قد يُغذّر منحنى غلوكوز الصباحي،

برامج التعلم التكيفي

وبدلاً من تقديم منهج ثابت، يكتشف الجهاز الثغرات في المعرفة من أداء الاختبارات ومن البيانات السلوكية (مثلاً، توقيت البولوس المفقود مراراً وتكراراً)

خاتمة

ولا تقتصر تحليلات البيانات على إضافة التعليم المتعلق بالسكري؛ بل هي المحرك الذي يكتسب خبرة تعلمية ذات طابع شخصي ودقيق ومستمرة للتكيف، ومن خلال ترجمة بيانات المرضى الخام إلى أفكار مصممة خصيصاً، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية أن يلتقيوا بكل شخص حيث هم في حالة من الخلل والعاطفة والسلوك، ونتيجة لذلك، زيادة المشاركة، وتحسين الرقابة على مرض الغدد الصماء، وانخفاض التعقيدات، وزيادة الشعور بالتمكين للناس.

ولا تزال هناك تحديات قائمة فيما يتعلق بالخصوصية والإنصاف والتكامل، ولكن المسار واضح، فمع أن المعلومات الاستخبارية الاصطناعية والقابلة للارتداء والتكنولوجيات الرقمية التوأمة، فإن حلم برنامج تعليمي فردي حقاً - برنامج واحد يتعلم ويكيف ويتعاون مع كل مريض - في متناوله، وسيحدد الجيل القادم من الرعاية الرئوية ليس بحجم المعلومات المقدمة، بل بكيفية أن تكون المعلومات ذات قيمة متطورة لتهيئة بيئة صحية فريدة.