توظيف تعلّم الآلة لرصد حالات عودة مرضى القلب للتنويم في المستشفيات السعودية

توظيف تعلّم الآلة لرصد حالات عودة مرضى القلب للتنويم في المستشفيات السعودية

تشير الإحصاءات إلى تكرار عودة مرضى القلب للمستشفى خلال 30 يومًا من خروجهم، وهذه المشكلة لا تقتصر تداعياتها على التكاليف العالية للرعاية الصحية فحسب، بل على إمكانية تفادي العديد من حالات العودة، ونظرًا لقلة الدراسات حول هذه الظاهرة في المملكة العربية السعودية، فإن ذلك يحدّ من القدرة على معالجتها بما يتوافق مع تطلعات رؤية 2030.

ماذا ابتكرنا؟

حللنا بيانات 48 مستشفى تابعًا لوزارة الصحة لدراسة حالات تكرار عودة مرضى القلب للتنويم في المستشفى. استبعدنا الحالات ذات البيانات غير المكتملة أو إقامات التنويم التي تجاوزت مدتها سنة واحدة. وطوّرنا نموذج ذكاء اصطناعي للتنبؤ باحتمالية عودة المرضى للتنويم، مع حساب التكاليف بناءً على أيام التنويم والخدمات المقدمة باستخدام قوائم الأسعار المعتمدة من وزارة الصحة.

ما توصّلنا إليه

• تمكّن النموذج من تحديد 71% من حالات العودة للمستشفى بدقة تنبؤ بلغت 57%، مع كفاءة وصلت إلى 62%.
• يمكن تحسين أداء النموذج بشكل كبير من خلال تضمين بيانات طبية أكثر شمولية واستخدام تقنيات متقدمة في الذكاء الاصطناعي مثل التعلّم العميق.

ما هو الأثر؟

رغم أن النموذج أثبت فاعلية متوسطة في تحديد حالات عودة مرضى القلب للتنويم المحتملة، إلّا أن تطويره سيمكننا من تحديد المرضى بدقّة أعلى، مما يتيح وضع خطط وقائية مخصّصة تقلل من احتمالية عودتهم. هذه المنهجية يمكن أن تُسهم في تحسين كفاءة استخدام الموارد الصحية وتعزيز النتائج الصحية للمرضى.