اتجاهات التكنولوجيا الطبية في العام 2021

اتجاهات التكنولوجيا في الرعاية الصحية في عام 2021: يمكن تسميتة “صعود الذكاء الاصطناعي” ________________________________________

أصبح COVID-19 اضطرابًا غير مسبوق لجميع جوانب صناعة الرعاية الصحية في فترة زمنية قصيرة جدًا. على الرغم من أن صناعة تكنولوجيا الرعاية الصحية كانت بطيئة النمو في الماضي ، إلا أن هناك حاجة إلى الابتكار للتعامل مع الوباء. يعد الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية ، فضلاً عن التقنيات المهمة الأخرى ، أمرًا بالغ الأهمية لحل الأزمة وتحقيق النمو في المستقبل. لفهم الاتجاه الذي تتجه إليه صناعة تكنولوجيا الرعاية الصحية بشكل أفضل ، تعد دراسة الاتجاهات التقنية الرئيسية أمرًا بالغ الأهمية. على الرغم من أن الأنظمة التي أثبتت جدواها تُفضل غالبًا لموثوقيتها ، إلا أن الشركات تبحث دائمًا عن طرق جديدة لتحسين أدائها وإنتاجيتها وكفاءتها. الآن ، لنتحدث عن اتجاهات تكنولوجيا الرعاية الصحية في عام 2021.

الاتجاه رقم 1: التطبيب عن بعد لقد أدى COVID-19 إلى تسريع استخدام موارد الخدمات الصحية عن بُعد بشكل كبير. في أبريل من عام 2020 ، استخدمت 43.5٪ من زيارات الرعاية الأولية لبرنامج Medicare طرق الرعاية الصحية عن بُعد بدلاً من الزيارات الشخصية. تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية للرعاية الصحية عن بُعد على البدائل الشخصية في أنها تقلل الاتصال بين المرضى والعاملين في مجال الرعاية الصحية والمرضى الآخرين. تمكّن الأجهزة القابلة للارتداء العاملين في مجال الرعاية الصحية من الحصول على معلومات في الوقت الفعلي عن بيانات المرضى أثناء بقائهم في المنزل. والأهم من ذلك ، يبدو من المرجح أن يستمر نمو الخدمات الصحية عن بُعد حتى بعد انتهاء الوباء. 71٪ من المرضى في الولايات المتحدة اعتبروا التطبيب عن بعد في بداية الوباء ، و 50٪ استخدموا بالفعل مواعيد افتراضية. مع ارتفاع شعبية الخدمات الصحية عن بُعد بالفعل في العام السابق ، كان الوباء بمثابة دفعة كبيرة لتطور الصناعة. يبدو أن هذا الازدهار في الرعاية الصحية عن بعد سيتجاوز 185.6 مليار دولار بحلول عام 2026. إن أهم جانب في نجاح الرعاية الصحية عن بعد هو تبني المريض. نظرًا لأن معظم المرضى مرتاحون لحلول الرعاية الصحية عن بُعد ، فمن الواضح أن الصناعة لديها مستقبل قوي. يتم توفير أقوى خدمات الرعاية الصحية عن بُعد من خلال تطبيقات التطبيب عن بُعد. يعد WebRTC أحد أهم التقنيات الكامنة وراء تطبيقات التطبيب عن بعد ، وهو نظام مفتوح المصدر قائم على واجهة برمجة التطبيقات لربط متصفحات الويب بتطبيقات الهاتف المحمول. أحد أهم جوانب WebRTC التي تجعله ضروريًا لتطبيقات التطبيب عن بُعد هو تعدد استخداماته. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تمكين ميزات مفيدة مثل الدردشة النصية والمرئية ومشاركة الشاشة ونقل الملفات. السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) مهمة للتكامل مع تطبيق التطبيب عن بعد الخاص بك. يسمح هذا للمرضى ومقدمي الرعاية الصحية بمشاهدة السجلات الطبية للمرضى في التطبيق. تعد الاستجابة الصوتية التفاعلية (IVR) مفيدة للتطبيق لنقل الاتصالات إلى المرضى من خلال الكلام الرقمي. يوفر تكامل Google fit و Apple HealthKit أيضًا فرصًا ثمينة للسماح للتطبيق بالوصول إلى المعلومات الصحية الحالية المتاحة على الهاتف الذكي الخاص بالمريض. تعد حلول الخوادم المستندة إلى السحابة مهمة أيضًا لتشغيل جميع العمليات المذكورة أعلاه. عند إنشاء تطبيق التطبيب عن بُعد ، من المهم مراعاة الميزات التي يجب أن يحتوي عليها. بعض أهم الميزات هي الأمان ، وخدمات الموقع ، وإدارة المواعيد ، والاتصال المرئي / الصوتي ، والرسائل الآمنة ، ومراجعات مقدمي الرعاية الصحية ، وسجل الزيارة ، والاختبار اللاسلكي من خلال التكامل القابل للارتداء. من الأمان إلى إمكانية الوصول ، تعد هذه الميزات ضرورية عند النظر في احتياجات تطبيق التطبيب عن بُعد.

الاتجاه رقم 2: الذكاء الاصطناعي ضد COVID-19 يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في مكافحة COVID-19 ، بما في ذلك مجالات مثل اكتشاف الوباء وتطوير اللقاحات والفحص الحراري والتعرف على الوجه باستخدام الأقنعة وتحليل الأشعة المقطعية. كشف الوباء كان BlueDot ، وهو تطبيق طورته شركة من تورنتو ، كندا ، رائدًا رئيسيًا في أنظمة الإنذار المبكر لتحديد الأوبئة مثل COVID-19. كان BlueDot أول من نشر ورقة تنبأت بانتشار COVID-19 في جميع أنحاء العالم. يفحص نظام Bluedot أكثر من 100000 مصدر وسائط في جميع أنحاء العالم بأكثر من 65 لغة مختلفة يوميًا للتأكد من تفشي الأمراض الخطيرة في الوقت الفعلي تقريبًا. للتنبؤ بخطر تحول المرض إلى جائحة ، يتم تحليل نواقل التهديد التالية: • تجمعات الحشرات والحيوانات • الظروف المناخية العالمية والإقليمية • بيانات الرحلات ومسارات الرحلات في جميع أنحاء العالم • قدرة النظم الصحية • تطوير لقاح وفقًا لمعهد بروكينغز ، عند تطوير لقاحات جديدة ، فإن الهدف هو تضمين مكونات فيروسية شديدة الاستمناع تسبب استجابة من جهاز المناعة. أتاح التعلم الآلي خطوات كبيرة في علم المناعة. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد الأجزاء الفيروسية التي لها الخصائص اللازمة لتحقيق هذه الأهداف. يمكّن التعلم الآلي من التقدم الذي لن يتمكن البشر من تحقيقه بطريقة أخرى. لا يمكن أن تتحقق دقة وكفاءة وسرعة هذه التطورات بالعمل البشري وحده. بمساعدة الآلة ، حدد علماء المناعة أكثر من مليون جزء من البروتينات الموجودة على سطح الخلية والتي يمكن اكتشافها بواسطة الخلايا التائية. قد يكون SYGFQPTNGVGYQPY ، وهو جزء من COVID-19 ، جزءًا بهذه الصفات المرغوبة. ومع ذلك ، بدون مساعدة التعلم الآلي ، لن يتمكن البشر وحدهم من معرفة ذلك على وجه اليقين. بفضل التعلم الآلي ، يستمر تطوير لقاح COVID-19 بسرعة. الفحص الحراري وفقًا لإدارة الغذاء والدواء ، تستخدم موازين الحرارة بالأشعة تحت الحمراء غير المتصلة وأنواع أخرى من أنظمة الفرز الحراري مجموعة متنوعة من الطرق لتحديد درجة حرارة أجسام مثل البشر. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل العديد من الأشخاص في وقت واحد لتحديد الأشخاص الذين يعانون من درجات حرارة عالية. هذا يمكن أن يساعد في تحديد الأفراد الذين يعانون من الأعراض. التعرف على الوجه بالأقنعة لقد تحسنت أنظمة التعلم العميق في تقنية التعرف على الوجه بدرجة كافية بحيث يمكنها التعرف على الأفراد بأقنعة بدقة تصل إلى 95٪. على الرغم من أن عددًا كبيرًا من الأشخاص يرتدون أقنعة ، فإن التعرف على الوجه لا يهتم بما إذا كانوا يرتدون أقنعة أم لا. تحليل التصوير المقطعي المحوسب الخطأ البشري مشكلة في تحليل الأشعة المقطعية. يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الالتهاب الرئوي الناجم عن COVID-19 في فحوصات الصدر المقطعية عبر بيانات التدريب متعددة الجنسيات للتعلم الآلي.

الاتجاه رقم 3: إنترنت الأشياء الطبية (IoMT) أصبحت الأجهزة وتطبيقات الأجهزة المحمولة المختلفة تلعب دورًا مهمًا في تتبع ومنع الأمراض المزمنة للعديد من المرضى وأطبائهم. من خلال الجمع بين تطوير إنترنت الأشياء وتقنيات الطب عن بعد والخدمات الصحية عن بُعد ، ظهر إنترنت الأشياء الطبية (IoMT). يتضمن هذا النهج استخدام عدد من الأجهزة القابلة للارتداء ، بما في ذلك أجهزة مراقبة تخطيط القلب وتخطيط القلب. يمكن أيضًا إجراء العديد من القياسات الطبية الشائعة الأخرى ، مثل درجة حرارة الجلد ومستوى الجلوكوز وقراءات ضغط الدم. بحلول عام 2025 ، ستبلغ قيمة صناعة إنترنت الأشياء 6.2 تريليون دولار. أصبحت صناعة الرعاية الصحية معتمدة بشكل كبير على تقنية إنترنت الأشياء في عام 2020 بحيث أن 30٪ من تلك الحصة السوقية لأجهزة إنترنت الأشياء ستأتي من الرعاية الصحية. مع وصول طرق توصيل جديدة ، مثل أول حبة ذكية تمت الموافقة عليها في عام 2017 من قبل إدارة الغذاء والدواء ، سيكون لدى الممارسين العديد من الخيارات المثيرة للاهتمام لتقديم الرعاية بطريقة أكثر فعالية. يعد توفير اتصال متسق وفعال مع العديد من أجهزة إنترنت الأشياء الطبية أحد أكبر التحديات التي يواجهها هذا القطاع. لا يزال المصنعون يستخدمون بروتوكولات الملكية الخاصة بهم بانتظام للتحدث إلى الأجهزة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى حدوث مشكلات ، خاصة عند محاولة جمع كميات كبيرة من البيانات بواسطة الخوادم. لا تزال مشكلات الاتصال شائعة أيضًا ، حيث يمكن أن يتعطل جمع البيانات بواسطة وحدات التحكم الدقيقة والهواتف الذكية بسبب عدد من العوامل في البيئة. يجب أن تصبح أساليب التخزين المؤقت على وحدات التحكم الدقيقة المحلية أكثر قوة من أجل الحفاظ على اتصالات أفضل. يجب أيضًا معالجة المخاوف الأمنية المحتملة ، كما هو موضح في تقرير من الدراسة القياسية السنوية السادسة لمعهد بونيمون حول خصوصية وأمن بيانات الرعاية الصحية والتي أظهرت أن 89٪ من عمليات الرعاية الصحية كانت موضوعًا لخرق بيانات واحد على الأقل.

الاتجاه رقم 4: مشكلات الخصوصية تعد الخصوصية مسألة مهمة للغاية في التكنولوجيا الصحية ، خاصة فيما يتعلق بامتثال HIPAA في عام 2020. على الرغم من أن الحوسبة السحابية يمكن أن تجعل تخزين البيانات واسترجاعها أكثر كفاءة ، إلا أن اللوائح الخاصة بتأمين المعلومات الصحية المحمية (ePHI) صارمة للغاية ويمكن أن يكون الامتثال لها شديدًا صعب. يعد التواصل عن بعد مع المرضى أمرًا مهمًا بشكل خاص خلال حالة الطوارئ الصحية العامة لـ COVID-19. لا تتوافق بعض تقنيات الرعاية الصحية عن بُعد تمامًا مع HIPAA مما قد يثير تحديات لخصوصية المريض. على الرغم من أن مكتب الحقوق المدنية في وزارة الصحة والخدمات الإنسانية يمارس حاليًا سلطة تقديرية بشأن كيفية تطبيق هذه القواعد ، فلا يزال من المهم أن تكون هذه التقنيات متوافقة قدر الإمكان. الركود في تطبيق قواعد HIPAA هو فقط بحسن نية. يجب أن يتأكد مقدمو الرعاية الصحية من أنهم ما زالوا يتبعون اللوائح بأفضل ما يمكنهم ، ويفتقدون فقط الشريط حيث يتعين عليهم ذلك. على سبيل المثال ، هناك بعض التقنيات غير العامة التي يستخدمها بعض مقدمي الخدمة للتواصل مع المرضى مثل FaceTime و Skype. إذا أراد مقدم الرعاية الصحية استخدام نظام موجود لتبادل ePHI مع المرضى من خلال برنامج تابع لجهة خارجية ، فسيتعين عليهم الحصول على استثناء شريك تجاري مع البائع والذي يمكن أن يكون مملاً وصعبًا. لا يوجد حتى الآن ما يضمن أن برنامج الطرف الثالث يمكنه حماية بيانات المريض بشكل كامل. بالإضافة إلى ذلك ، من الصعب الحفاظ على أمان المعلومات من خلال مكالمات الطبيب عن بُعد. يجب إرسال بيانات ePHI بتنسيقات منظمة ، ويمكن أن تجعل هذه المكالمات العملية معقدة. بدون الامتثال لقانون HIPAA ، لا يمكن ضمان خصوصية المريض. بخلاف HIPAA ، يجب مراعاة اللائحة العامة لحماية البيانات من أجل تأمين البيانات الشخصية من مواطني الاتحاد الأوروبي.

الاتجاه رقم 5: AR / VR / MR في الرعاية الصحية يعد كل من الواقع الافتراضي والواقع المعزز من التقنيات المهمة ذات الإمكانات الكبيرة لتعزيز جودة الرعاية الصحية عن بُعد أثناء جائحة COVID-19. من تعزيز زيارات المرضى ومقدمي الخدمات إلى المساعدة في تثقيف طلاب الطب في محاكاة الإجراءات ، تحول هذه التكنولوجيا الخيال العلمي إلى حقيقة. تُظهر تقنية AR و VR وعدًا بمساعدة ضحايا السكتة الدماغية في التغلب على أوجه القصور الحركية. يجب وضع هؤلاء المرضى في بيئة قوية للمساعدة في استعادة التحكم الحركي. ومع ذلك ، توفر البيئات المحاكاة مزيدًا من المرونة التي قد لا يتمكن العلاج الطبيعي من تقديمها. يمكن استخدام هذه المحاكاة الخاضعة للرقابة لجمع البيانات لمساعدة المعالجين على تصميم خطط رعاية لمرضاهم. استخدم Maplewood Senior Living in Connecticut سماعات رأس الواقع الافتراضي للعمل مع الأفراد الذين لديهم مخاوف تتراوح من الخرف إلى الإعاقات الإدراكية. لديهم إمكانية الوصول إلى الأنشطة والخبرات التي لا تتوفر في بيئاتهم الحالية. قد يسمح هذا للمرضى بفتح الذكريات وتحسين رفاههم العاطفي. يمكن للواقع المعزز أن يساعد بشكل كبير مقدمي الرعاية الصحية في تقديم الخدمة. نظرًا لأنه يمكن توفير المعلومات في مساحة ثلاثية الأبعاد في رؤية الجراح أو الطبيب ، فيمكنه الوصول في الوقت الفعلي إلى المعلومات التي يمكن أن تفيد إجراءاتهم. يمكن أن يتيح ذلك للطلاب معرفة المزيد حول الإجراءات من خلال التراكبات ، ويمكن للأطباء مقارنة البيانات بسرعة لمساعدتهم على إجراء التشخيص. جانب آخر من جوانب تقنية الواقع المعزز المفيدة لسوق الرعاية الصحية هو التقدم في العمليات الجراحية الروبوتية. سيتأثر مستقبل الواقع المعزز بشدة باستخدامه في أماكن الرعاية الصحية. تراقب شركات الواقع المعزز باستمرار تطور التكنولوجيا في محاولة لدمجها مع أعمال عملائها.

الاتجاه رقم 6: Blockchain Blockchain هو اتجاه يهدف إلى تحسين صناعة الرعاية الصحية بشكل كبير في عام 2020 والسنوات القادمة. يمكن لدفاتر الأستاذ الرقمية أن تمكّن مقدمي الرعاية الصحية من توزيع سجلات المعاملات على المرضى بشكل آمن وستعمل على تحسين أمان البيانات بشكل كبير. يسمح نظام نظير إلى نظير الخاص بـ Blockchain لعدد كبير من المستخدمين بالوصول الآمن إلى دفتر الأستاذ المشترك. بفضل blockchain ، ليست هناك حاجة إلى أساس الثقة بين طرفين. مع استمرار تحسن تكنولوجيا الرعاية الصحية ، تعد قابلية النقل والأمان وإمكانية الوصول جميعها أهدافًا مرغوبة يمكن أن تساعد في استكمالها blockchain جنبًا إلى جنب مع الاتجاهات الأخرى مثل IoMT والحوسبة السحابية. تعد إمكانية التشغيل البيني واحدة من أعظم فوائد blockchain في تكنولوجيا الرعاية الصحية. من خلال طرق المفاتيح العامة والخاصة ، هناك قدر أكبر من النزاهة في استخدام معلومات الرعاية الصحية. ومن الأمثلة على ذلك أنه يمكن منح المتخصص الذي يقدم الاستشارة إمكانية الوصول إلى المعلومات بسرعة من خلال نظام آمن تستخدمه جميع الأطراف. يمكن التحكم في مرونة إخفاء الهوية بحيث يمكن للمرضى اختيار تقديم البيانات لأغراض البحث. في النهاية ، سيتوافق هذا مع لوائح HIPAA و GDPR. تعد النزاهة والأمان وإمكانية الوصول وقابلية نقل البيانات من الميزات التي زاد الطلب عليها خلال أزمة الصحة العامة لـ COVID-19 في عام 2020. Blockchain هي تقنية مهمة يمكن أن تساعد في توفير هذه الميزات لمساعدة مقدمي الرعاية الصحية على التواصل مع مرضى COVID-19 بكفاءة وعن بعد. تعمل تقنية Blockchain على تحسين الشفافية والنزاهة من خلال الرؤية الكاملة من خلال دفتر الأستاذ الرقمي. إذا كانت هناك مخاوف بشأن التزييف أو سلسلة التوريد ، فسيتم تسجيل جميع المعاملات من خلال نظام blockchain. نظرًا لأنه يتم دمج هذا بسهولة ، فإن هذا يوفر أيضًا التكاليف التي كان من الممكن أن تدخل في تتبع هذه المعاملات يدويًا. يبقى أن نرى كيف سيتم تطبيق blockchain على مستوى الصناعة. في عام 2017 ، بدأت شركة IBM مبادرة بحثية مع إدارة الغذاء والدواء لاستخدام Watson Health لاختبار كيف يمكن لنظام blockchain أن يساعد في التعامل مع معلومات الدراسة السريرية وسجلات المرضى وبيانات المريض التي يمكن ارتداؤها. في 13 أكتوبر 2020 ، قدمت شركة IBM Watson Health بطاقة الصحة الرقمية ، وهي حل لشهادة blockchain. سيسمح هذا للشركات بالتحقق بشكل خاص من الحالة الصحية لموظفيها.

الاتجاه رقم 7: الذكاء الاصطناعي (AI) في الرعاية الصحية هذا الاتجاه لديه إمكانات كبيرة لتحسين تكنولوجيا الرعاية الصحية في عامي 2020 و 2021. الذكاء الاصطناعي مع معالجة المعلومات واتخاذ القرارات على غرار البشر يفتح العديد من الاحتمالات. يمكن لهذه التقنية تحسين الدقة والسرعة وكفاءة التشخيص. يمكن تحقيق العلاج المبكر من خلال التحليلات القائمة على الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تساعد مقدمي الرعاية الصحية في العثور على النهج الصحيح لمريض معين. من خلال خوارزميات التعلم الآلي ، يمكن تحسين تطوير الأدوية من خلال تعزيز البحث عن التفاعلات الكيميائية والبيولوجية. سيساعد هذا في طرح أدوية جديدة في السوق بشكل أسرع. استخدم باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة هارفارد التعلم الآلي لتتبع اتجاهات الصحة العقلية فيما يتعلق بجائحة COVID-19. قام نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بهم بتحليل الآلاف من رسائل Reddit عبر الإنترنت ليجد أن موضوعات الانتحار والوحدة قد تضاعفت تقريبًا. يمكن أن يكون استخدام التعلم الآلي في توقع اتجاهات الصحة العقلية مفيدًا في فهم الصورة الكبيرة للصحة العقلية. يعد مشروع InnerEye في Microsoft أداة علاج إشعاعي بالذكاء الاصطناعي. يسمح ذلك بإنتاج الكنتور ثلاثي الأبعاد للمريض في غضون دقائق بدلاً من ساعات. نشرت Microsoft مؤخرًا هذا البرنامج كمصدر مفتوح على GitHub. Project Hanover هو نظام Microsoft AI آخر يهدف إلى فهرسة الأوراق البحثية الطبية الحيوية من PubMed. هذا من شأنه أن يساعد في إنتاج تشخيص للسرطان وتحديد الأدوية التي يجب استخدامها لكل مريض. تطبيق آخر للتعلم الآلي هو تقنية chatbot. ستستخدم هذه لتقديم المساعدة للمرضى في التشخيص الذاتي ولمساعدة الأطباء في تشخيص المرضى. روبوتات الدردشة ليست جاهزة بعد لتقديم التشخيص ، ولكن يمكن استخدامها للمساعدة في هذه العملية. قام مشروع في جامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس بدمج تقنيات chatbot مع أنظمة الذكاء الاصطناعي لإنشاء اختصاصي أشعة تداخلية افتراضية (VIR). إنه يجعل الاستجابات القائمة على الأدلة للأسئلة الشائعة متاحة بسرعة للأطباء من خلال تطبيق تقنيات IBM Watson المعرفية وطرق معالجة اللغة الطبيعية. يتيح ذلك قراءة الأسئلة والإجابة عليها بطريقة بديهية ، مما يجعل العملية برمتها أبسط وأسرع وأكثر فائدة للأطباء. تقدم قدرة الذكاء الاصطناعي على التآزر مع تقنيات الرعاية الصحية الأخرى قدرًا كبيرًا من الاحتمالات. تعد الهواتف الذكية والأجهزة القابلة للارتداء والبنى التحتية المتنامية لـ IoMT بزيادة في مجموعات البيانات المتاحة لتحليل برامج التعلم الآلي. لن تتفوق برامج التعلم الآلي على مجموعات التدريب الخاصة بها. مجموعات التدريب الممتازة ضرورية لنجاح برنامج ML. يجب أن يشارك فريق علوم البيانات بنشاط في عملية التدريب على تعلم الآلة للحفاظ على مراقبة الجودة. يمكن أن يحقق التعلم العميق عوائد كبيرة طالما يتم الحفاظ على هذه العملية. الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعلوم البيانات هي اتجاهات أساسية تصور مستقبل الرعاية الصحية. نشكرك على القراءة ، ويرجى التواصل معنا إذا كانت لديك أي أسئلة!