Dr. AbdulQawi Almohamadi

المقدمة:  شهد القطاع الطبي تحولات جذرية بفضل الذكاء الاصطناعي (AI)، الذي أصبح أداة حاسمة في تحسين التشخيص وتطوير الأدوية وتخصيص العلاج. يستعرض هذا المقال أحدث الابتكارات في هذا المجال، مع تسليط الضوء على تطبيقاتها العملية. الذكاء الاصطناعي في التصوير الطبي والتشخيص: تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على خوارزميات التعلم العميق لتحليل الصور الطبية بدقة تفوق البشر في بعض الحالات. من أبرز الأمثلة: DeepMind للكشف عن أمراض العين: طور DeepMind نظامًا قادرًا على تشخيص أمراض مثل اعتلال الشبكية السكري بدقة تصل إلى 94%. PathAI في علم الأمراض: تستخدم PathAI الذكاء الاصطناعي لتحليل عينات الأنسجة وتحديد المؤشرات الحيوية للسرطان. اكتشاف الأدوية وتطويرها: اختصرت تقنيات الذكاء الاصطناعي الوقت والتكلفة في مجال اكتشاف الأدوية: AlphaFold وبنية البروتينات: تنبأ AlphaFold ببنية ملايين البروتينات، مما يساعد في فهم الأمراض وتصميم أدوية مستهدفة. Insilico Medicine : تستخدم الشركة شبكات GANs لتصميم جزيئات دوائية جديدة، مثل دواء محتمل لعلاج التليف الرئوي تم تطويره في أقل من 18 شهرًا. الطب الشخصي والجينومي...

تعتمد المستشفيات على مجموعة من المقاييس الكمية والنوعية لتقييم أدائها في مختلف الجوانب الصحية. وتشمل هذه المقاييس جودة الخدمات المقدمة، الكفاءة التشغيلية، ومعدلات الشفاء للمرضى.وفيما يلي عرض لأهم المؤشرات الصحية المستخدمة في هذا المجال، مع شرح طرق احتسابها وأهدافها: معدل إشغال الأسرة (Bed Occupancy Rate): الهدف : قياس مدى استغلال الموارد المتاحة (أي الأسرة). طريقة الحساب: معدل الإشغال = (عدد أيام إشغال الأسرة / إجمالي أيام الأسرة المتاحة) × 100 ملاحظات : النسبة المثالية تتراوح بين 70-85% لتحقيق التوازن بين كفاءة التشغيل وجودة الرعاية. متوسط مدة الإقامة (Average Length of Stay - ALOS): الهدف : تقييم كفاءة إدارة الحالات المرضية وسرعة تقديم العلاج اللازم. طريقة الحساب : ALOS = إجمالي أيام إقامة المرضى / عدد المرضى الذين تم تخريجهم معدل إعادة القبول (Readmission Rate): الهدف : قياس مدى فعالية الرعاية المقدمة بعد الخروج من المستشفى. طريقة الحساب : معدل إعادة القبول = (عدد المرضى الذين تم إدخالهم مرة أخرى خلال 30 يومًا من الخروج / إجمالي عدد المرضى الذين تم تخريجهم) × 100 معدل الوفيات (Mort...