<!–

->

تحتاج الأبحاث والابتكارات والقادة إلى دعم استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) في أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) لتشجيع التبني على نطاق واسع ونقل التكنولوجيا المتقدمة إلى الرعاية الصحية السائدة.

تخضع الأنظمة الصحية الإلكترونية التقليدية واليدوية والقديمة لعملية تحول رقمي. يدخل الذكاء الاصطناعي (AI) بشكل متزايد إلى الرعاية الصحية ، ويحول المعلومات الموجودة عبر الإنترنت عن طريق إزالة الطبيعة المرهقة والمعقدة والمربكة للاحتفاظ بالسجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) والحفاظ عليها ، والتي تُعرف أحيانًا بالسجلات الطبية الإلكترونية (EMRs).

تتمتع أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية التي يقودها الذكاء الاصطناعي بإمكانية المساهمة في إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى رعاية مستنيرة ودقيقة وفي الوقت المناسب. ومع ذلك ، يجب على المبتكرين استكشاف قدرات التكنولوجيا لتوفير رعاية صحية عادلة وفهم كيف يمكنها تلبية الاحتياجات المحددة للأفراد والمجتمعات.

التكنولوجيا لتحويل قدرات السجلات الصحية الإلكترونية

يتعلم رواد التكنولوجيا الصحية كيف يمكن للاكتشافات التي يقودها الذكاء الاصطناعي أن تساعد في توفير معيار الرعاية الصحية هذا. إنهم يستجيبون من خلال استكشاف كيف يمكن للميزات التكنولوجية في أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية أن تخلق نظامًا بيئيًا صحيًا رقميًا عالي الأداء.

يقول ستيفن لين ، المدير التنفيذي لـ فريق الأبحاث التطبيقية لمنظمة الصحة العالمية بجامعة ستانفورد للرعاية الصحية (HEA3RT) في كلية الطب بجامعة ستانفورد.

باستخدام الذكاء الاصطناعي ، يمكن للأطباء جعل الأنماط والرؤى المخفية سابقًا في بيانات براءات الاختراع مرئية. في المقابل ، يمكن أن يؤدي فتح هذه البيانات إلى تحسينات جوهرية في علاج المريض ورعاية السكان على نطاق أوسع. يقول بيتر فيش ، الرئيس التنفيذي لشركة Mendelian: "السجلات الصحية الإلكترونية ، التي تم إنشاؤها في البداية لتخزين البيانات الصحية للمرضى والسماح باستردادها ، تم تحويلها إلى مجال وظيفي أكثر بكثير بواسطة الذكاء الاصطناعي".

مع نمو التكنولوجيا المتقدمة في البيئة السريرية وجهًا لوجه ، يغير الممارسون كيفية تخزين السجلات الصحية والوصول إليها. يقول لين: "نظرًا لتصميمه المدروس بعناية ، يمكن أن تصبح السجلات الصحية الإلكترونية المدعومة بالذكاء الاصطناعي أقوى أداة للطبيب وحتى شريكًا موثوقًا به".

ومع ذلك ، توجد مخاوف حول استخدام قدرات الذكاء الاصطناعي في السجلات الصحية الإلكترونية ، مما يمنع التكنولوجيا من دخول الرعاية الصحية السائدة. ويضيف لين: "إذا تم تصميمه بشكل سيئ ، فإنه يمكن أن يشوش ويتداخل مع رعاية المرضى ويزيد من وباء الإرهاق الطبي".

الخوارزميات التنبؤية تشكل التخصيص

تتسارع أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية التي يقودها الذكاء الاصطناعي لتقديم رعاية صحية شخصية. يهدف الذكاء الاصطناعي في السجلات الصحية الإلكترونية إلى إعطاء الممارسين أداة استباقية لإدارة الرعاية الصحية الشخصية للمرضى المزمنين والضعفاء.

يقول فيش: "مع انتقال الطب من نهج مقاس واحد يناسب الجميع إلى طب طبقي وشخصي في نهاية المطاف ، يصبح تقديم الرعاية التي يستحقها المرضى على نطاق واسع أكثر وأكثر تعقيدًا".

يمكن أن تدعم الخوارزميات التنبؤية المدمجة في السجلات الصحية الإلكترونية اتخاذ القرارات السريرية. يمكن للأدوات المضمنة في الذكاء الاصطناعي أن تتنبأ بما إذا كان المريض سيحصل على فرصة نسبية معينة للدخول إلى المستشفى بسبب حالة معينة وسيوصي بالتدخل المناسب وسريع الاستجابة.

يقول فيش إن التقنية تلتقط قدرات مطابقة الأنماط الحسابية التي تتجاوز قدرات الممارسين في هذا المستوى. يمكن للخوارزميات التنبؤية أيضًا تحسين تجربة استخدام السجلات الطبية الإلكترونية للأطباء من خلال تخصيص القوائم والأزرار والتخطيطات والاختصارات لنمط استخدام الطبيب.

التطورات الجديدة والبحوث الناشئة

يقول لين: "إنني متحمس بشأن التنبؤ بالمخاطر الذي يحركه الذكاء الاصطناعي في الرعاية الأولية وصحة السكان". يقول لين إن تحديد المرضى المعرضين لخطر كبير من النتائج التي يمكن الوقاية منها مثل النوبات القلبية والسكتات الدماغية وزيارات قسم الطوارئ والاستشفاء والتدخل باستخدام التوصيات القائمة على الأدلة يمكن أن ينقذ الأرواح والمال.

ويضيف لين: "أنا متحمس أيضًا للجيل القادم من أدوات اتخاذ القرار السريري بمساعدة الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تساعد الأطباء على وضع أفضل خطط العلاج" لمرضى مثلهم ". إن التنميط الظاهري للمرضى واستخدام أدلة من العالم الحقيقي لتخصيص الرعاية هي أمثلة على كيف يمكننا توقع تطور الذكاء الاصطناعي وسط البحث المستمر.

أطلقت Mendelian ، وهي شركة رعاية صحية لتشخيص الأمراض النادرة ، MendelScan ، وهو نظام دعم القرار السريري. وهي مصممة للسماح باستخدام خوارزميات اكتشاف حالات الأمراض النادرة ونشرها على السجلات الصحية الإلكترونية بشكل غير متزامن ، حيث تهدف إلى تشكيل عملية رعاية استباقية على مستوى السكان.

ترجمة التكنولوجيا إلى رعاية لاحتياجات الناس الشخصية

يقول لين: "سيكون من المخادع القول إن الذكاء الاصطناعي في السجلات الصحية الإلكترونية له تأثير ملموس على الرعاية أو تخصيص الرعاية للمرضى الفعليين في الوقت الحالي". على الرغم من "جيوب النجاح" ، يضيف لين أن الرعاية الصحية لا تظهر أي شيء "واسع أو ذو مغزى حتى الآن" في مساحة السجلات الصحية الإلكترونية التي يقودها الذكاء الاصطناعي. ويضيف لين: "هناك إمكانات حقيقية ، لكن نقاط الإثبات ليست موجودة".

توجد تحديات كبيرة في هذا المجال ، وتحديداً في تعظيم قدرات الذكاء الاصطناعي في أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية وتوفير الفرص لتنمية إمكاناتها وتحسين الرعاية الصحية العالمية الشاملة.

لا يزال يتعين استخدام العديد من القصص الناجحة للذكاء الاصطناعي في السجلات الصحية الإلكترونية على نطاق واسع. هناك المزيد من قصص الفشل المحرجة ، مثل نموذج الإنتان AI من Epic ، من هناك نجاحات ، سهم لين. إن التنبؤات والعروض السيئة للذكاء الاصطناعي لها تأثيرات واسعة النطاق ومن المحتمل أن تكون طويلة الأمد. يقول لين: "يؤثر بشكل كبير على ثقة الطبيب والمريض في الذكاء الاصطناعي ، والتي تعد منخفضة بشكل عام".

يتابع لين قائلاً: "يتمثل التحدي الآخر في عدم الرغبة العامة ومقاومة بائعي السجلات الصحية الإلكترونية الكبار للعمل مع مطوري الذكاء الاصطناعي التابعين لجهات خارجية ، الأمر الذي يخنق الابتكار والتقدم". تعد المواءمة بين أنظمة وعمليات الرعاية الصحية القديمة والابتكارات التي تتميز بتكنولوجيا جديدة عقبة مستمرة. لذلك ، لا تزال الشراكات بين مطوري الذكاء الاصطناعي من الأطراف الثالثة ومقدمي السجلات الصحية الإلكترونية الكبيرة غير مستكشفة إلى حد كبير.

ويضيف لين: "يظل استمرار الافتقار إلى قابلية التشغيل البيني بين السجلات الصحية الإلكترونية يمثل حاجزًا رئيسيًا". تعد الأنظمة المتباينة التي لا تتواصل مع بعضها البعض قيدًا يعيق تقدم الممارسين الباحثين عن الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات جمع المعلومات الحالية.

يقول فيش: "نرى الكثير من التعقيد حول مشاركة البيانات التي يمكن حلها تقنيًا". من خلال التخطيط الدقيق ، تكون بيانات السجلات الصحية الإلكترونية غير مكتملة وغير دقيقة في بعض الأحيان ، كما أن دفع التبني على نطاق واسع يثبت أنه يمثل مشكلة. "قد يستغرق الأمر سنوات للمفوضين الوطنيين لاتخاذ قرار بشأن الخطوات التالية ،" يقول فيش.

إمكانات الذكاء الاصطناعي المستقبلية في أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية

تفاصيل فيش: "الذكاء الاصطناعي يحمل آمالًا هائلة على الطب". ومع ذلك ، هناك حاجة إلى دراسات تجريبية ودراسات فاعلية مهمة في العالم الحقيقي لتوليد الأدلة القوية المطلوبة لإغراء صانعي القرار وحراس البوابة. اليوم ، نحتاج إلى القادة لدعم ودعم الذكاء الاصطناعي في أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية لتمكين ثقتهم وتبنيهم على نطاق واسع.

هناك فجوة كبيرة في فهمنا وهي أفضل طريقة لدمج نماذج الذكاء الاصطناعي في سير العمل السريري الذي يحركه الإنسان. يقول لين: "نحن بحاجة إلى الاستثمار بشكل كبير في تطبيق علم الذكاء الاصطناعي".

يعد فهم القدرات الواقعية للتكنولوجيا التي يقودها الذكاء الاصطناعي أحد المتطلبات العديدة. التأكد من أنها سلسة وجذابة أمر بالغ الأهمية أيضًا. يسلط لين الضوء على ذلك قائلاً: "لا يهم مدى جودة الذكاء الاصطناعي ، إذا تسببت التكنولوجيا في حدوث الكثير من الاحتكاك في سير العمل الحالي الذي يحركه الإنسان ، فلن يتم اعتمادها". 

<!– GPT AdSlot 3 للوحدة الإعلانية 'Verdict/Verdict_In_Article' ### الحجم: [[670,220]] —

! - End AdSlot 3 ->

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• المصدر https://www.medicaldevice-network.com/features/lack-of-trust-in-ai-led-electronic-health-systems-remains/