لوحة Women In Data: تحتاج هيئة الخدمات الصحية الوطنية إلى الحصول على أساسيات البيانات قبل الاندفاع نحو الذكاء الاصطناعي
هيئة الخدمات الصحية الوطنية مكسورة. وبعد سنوات من النقص المزمن في التمويل، وصلت قائمة الانتظار إلى أكثر من 7.5 مليون شخص، وأكثر من 40% من هؤلاء الأشخاص ينتظرون لفترة أطول من المتوقع. الهدف 18 أسبوعا. ويواجه قطاع الرعاية الصحية العام أيضًا صعوبة في التوظيف. اعتبارًا من ديسمبر 2023، انتهى 110.000 وظيفة شاغرة في الرعاية الثانوية في إنجلترا، بما في ذلك 10% من جميع وظائف التمريض.
غالبًا ما يُنظر إلى التكنولوجيا على أنها الحل للعديد من مشكلات هيئة الخدمات الصحية الوطنية. كان هناك الكثير من النقاش حول كيفية استخدام البيانات و يمكن للتكنولوجيا مثل الذكاء الاصطناعي (AI) تسهيل الخدمة الذاتية للمريض والتخصيص، وتقديم الكفاءات وإتاحة الوقت للأطباء والممرضات.
تحدث في لوحة في الآونة الأخيرة حدث “المرأة في البيانات” في لندنوقال مينغ تانغ، كبير مسؤولي البيانات والتحليلات في هيئة الخدمات الصحية الوطنية في إنجلترا، إن الخدمة الصحية تتعرض لضغوط شديدة، لكنها في الوقت نفسه تحتاج إلى إيجاد الأموال للاستثمار في التكنولوجيا.
وقالت: “نحن بحاجة إلى الاستثمار في البيانات والبنية التحتية”. “ولهذا السبب فإن قدراً كبيراً من استثماراتنا يركز الآن – وربما يكون ذلك صحيحاً تماماً – على الأشياء الأطول أجلاً التي من شأنها أن تساعدنا على تحقيق هدفنا بدلاً من مجرد إصلاح الأشياء المكسورة، لأن هناك الكثير من الأشياء المكسورة”.
تحتاج هيئة الخدمات الصحية الوطنية أيضًا إلى إجراء محادثة صحية مع الجمهور حول استخدام بياناتهم. في حين أن الطب الشخصي لديه إمكانات كبيرة لتحسين العلاجات، فإنه يتطلب جمع بيانات أفضل وإضافية عن الفرد.
“[Without that] وقال تانغ: “لن نتأكد من أننا نمد أيدينا إلى أوجه عدم المساواة، فنحن لا نفهم السكان، ولا نفهم محددات الصحة، ولا يمكننا حل تلك المشاكل”.
“كل هذا يدور حول ثقة الجمهور. فالبيانات تمثل فرصة حقيقية، ولكننا بحاجة أيضًا إلى أن نوضح للجمهور سبب أهمية بياناتهم”.
كسب ثقة الجمهور
يصبح بناء هذه الثقة أكثر أهمية مع مضي هيئة الخدمات الصحية الوطنية (NHS) قدمًا في خططها لإنشاء منصة بيانات موحدة (FDP).
سيتم استخدام FDP من قبل صناديق NHS ومجالس الرعاية المتكاملة البالغ عددها 42 عبر NHS في إنجلترا، بهدف ربط بيانات المرضى الحالية بطريقة آمنة ومأمونة، وتقليل الوقت المستغرق في فحص المعلومات الخاصة بالمرضى والعثور عليها.
وأوضح تانغ أن برنامج FDP يدور حول إنشاء بنية تحتية أساسية للبيانات السحابية في مركز هيئة الخدمات الصحية الوطنية، لتكون بمثابة مثال وطني، ولكن أيضًا مع الإصدارات الفردية من البرنامج للوحات الرعاية المتكاملة.
وقالت: “يتعلق الأمر بوجود النسيج الضام الذي يسمح لنا بالمشاركة بشكل مناسب عندما يكون ذلك مناسبًا”. “إذا كنت في الجناح من قبل، فسوف ترى ممرضات يحملن جيوبًا مليئة بقطع من الورق لأنهن يدونن الأشياء. إنه التأكد من تسجيل كل هذه المعلومات في السجل أو لنقل الرعاية، ونقل المعلومات من قطعة من الورق إلى أخرى.
قال تانغ: “نحن نتحدث عن ذلك على أنه إدارة سير العمل، ودعم القرار، والتأكد من أننا نجعل حياة الأطباء والموظفين الإداريين في الخطوط الأمامية لدينا أسهل بكثير، وبالتالي يمنحهم ذلك مزيدًا من الوقت للمرضى”.
في حين كان هناك الكثير من النقاش حول كيفية قيام الذكاء الاصطناعي بتحويل هيئة الخدمات الصحية الوطنية، وقالت إن المنظمة على سفوح اعتماد التكنولوجيا. هناك الكثير من الفرق الاستكشافية التي تتعامل مع التكنولوجيا، بما في ذلك النظر في التحسينات في الإنتاجية. على سبيل المثال، تبسيط عملية عمل نموذج التسريح.
وقالت: “إنه تطبيق الذكاء الاصطناعي مع الإنسان”. “هذا مهم حقًا لأننا نتعلم الاختبار والتكرار بدلاً من القفز مباشرة والقول إن الذكاء الاصطناعي سيحل محل العمل. ليست كذلك.”
تجهيز البيانات
قبل أن تتمكن هيئة الخدمات الصحية الوطنية من بدء المشاريع الكبرى، تحتاج بياناتها إلى الكثير من العمل التأسيسي، لذا فهي مناسبة للذكاء الاصطناعي.
قال تانغ: “ينسى الناس أنه يتعين عليك التفكير بعناية”. “ثم يتعلق الأمر بالأخلاقيات وإعداد العمليات حتى نحصل على أفضل قيمة مما نفعله بالذكاء الاصطناعي.”
وفي اللجنة أيضًا، وافقت صوفي ويليامز، عالمة البيانات الرئيسية في شركة Barts Life Sciences، على أن بناء أساس البيانات الصحيح لأي نظام للذكاء الاصطناعي في هيئة الخدمات الصحية الوطنية هو أمر بالغ الأهمية.
وقالت: “ربما تمتلك المملكة المتحدة أفضل البيانات الصحية في العالم من حيث التنوع والتغطية”، مما يعني أن هناك إمكانات هائلة للرعاية الفردية. ولكن يجب أن تكون هناك عملية تضمن أن تكون البيانات التي تدخل في نماذج الذكاء الاصطناعي عادلة ودقيقة وتغطي الجميع وتكون مجموعة البيانات الصحيحة.
وقال ويليامز: “يمكن استخدام الإحصائيات، في الأيدي الخطأ، لرواية قصة مختلفة عن تلك التي تكون حقيقية بالفعل”. “علينا أن نكون حذرين للغاية بشأن ذلك. ما ينجح مع مجموعة سكانية معينة لا ينجح مع مجموعة سكانية أخرى».
الكفاءة وتوفير التكاليف
بمجرد تطبيق الذكاء الاصطناعي، هناك إمكانات هائلة لتحقيق الكفاءة وتوفير التكاليف. متحدث آخر، هيلين أونيل، الرئيس التنفيذي لشركة الخصوبة, واستشهد بمستشفى في لندن تبلغ ميزانيته مليون جنيه إسترليني وحده لإرسال الرسائل.
تعد الخدمة الذاتية الرقمية جانبًا مهمًا آخر حيث يمكن للتكنولوجيا تحسين الخدمات الصحية الوطنية بشكل أكبر، وتمكين الأشخاص من ملء بياناتهم الشخصية وأعراضهم وحالاتهم.
إن الاستفادة من نقاط القوة لدى المجموعات المختلفة يعني منح الأشخاص الذين يمتلكون بيانات وممكّنين رقميًا القدرة على تحديد موعدهم مسبقًا وملء المعلومات قبل الوصول.
قال أونيل: “في الموعد الذي يستغرق تسع دقائق في المتوسط، لا يوجد وقت كافٍ لطرح جميع الأسئلة ذات الصلة ولكي يجيب المريض عليها جميعًا للحصول على التشخيص”.
“ثم، ما تحصل عليه هو ثقافة اللوم الأساسية هذه حيثما وجدت [complaining] الطبيب لم يصف لك، لكن الطبيب عاين 18 شخصًا في الساعات القليلة الماضية. إنه عيب أساسي أن نتوقع من الإنسان أن يقدم إجابات بناءً على العديد من الأعراض المعقدة.
بالإضافة إلى ضمان عدم إهدار المواعيد في طرح الأسئلة الأساسية بدلاً من تشخيص الأعراض، هناك أيضًا فرصة لجمع بيانات أكثر صدقًا. وفقًا لأونيل، تمكنت شركة هيرتيليتي من جمع مجموعة البيانات الصادقة هذه عبر واجهة رقمية، باستخدام لغة مشجعة، والتحقق من صحة أسباب جمع البيانات وشرح كيفية استخدام البيانات.
وأضافت: “نميل إلى قول إجابات مختلفة عندما ننظر في عيون شخص غريب، خاصة عندما يتعلق الأمر بالمشاكل الحميمة”.
إن الرقمنة والخدمة الذاتية تدور حول جعل هيئة الخدمات الصحية الوطنية أكثر ملاءمة للحياة الحديثة أيضًا. وأشار تانغ إلى أنه بالنسبة للعديد من الأشخاص الذين يقومون بالعديد من الوظائف، فإن محاولة الحصول على نصف يوم إجازة لمجرد الذهاب لرؤية الطبيب لم تعد جزءًا من عالمنا بعد الآن.
إحدى العقبات الكبيرة التي يتعين على تانغ وفريقها التغلب عليها فيما يتعلق بتطوير الذكاء الاصطناعي هي جذب المواهب والاحتفاظ بها. قالت: “الجزء الصعب هو أننا نحيفين”. “نحن لا ندفع الرواتب المناسبة لتلك المهارات.
قال تانغ: “علينا أن نكون أكثر إبداعًا في كيفية جلب الأشخاص للعمل معنا”. “لذلك، التناوب، والمشاركة في Girls In Data، والمشاركة في التدريب المهني، ولكن أيضًا تنمية مهاراتنا الخاصة. إنها تحاول النظر إلى المهارات والكفاءات التي نحتاج إلى تطويرها.”
