مقدمة في علم البيانات الإكلينيكية

قديمًا، كنا عندما نذهب إلى المستشفى لاستشارة طبية أو المتابعة بسبب مرضٍ ما، من الممكن ألا يتذكرك طبيبك الخاص بسبب كثرة ما يرى من عدد المرضى يوميًا بدون وجود تقارير طبية خاصة بهم. ثم تطور الأمر إلى دفتر خاص بكل مريض ولكنه ملئ بالتحديات للحصول على معلومة عن المريض. ولكن الاّن بضغطة زر واحدة تحصل على كل المعلومات التي تريدها عن أي مريض في لحظة واحدة. قد يكون هذا ملخص التعامل الطبي مع المرضى منذ بداية الطب إلى العصر الحالي، مما فتح أمامنا مجالات متعددة وخاصة مع توافر بيانات سهلة الوصول لكل مريض أصبح لدينا أحد أهم العلوم في العصور القادمة وهو علم البيانات الإكلينيكية. وسنبدأ في هذا المقال مقدمة في علم البيانات الإكلينيكة.

أولًا: ما هو علم البيانات؟ هو علم يجمع بين 3 علوم متفرقة: علم الكمبيوتر، وعلم الإحصاء، وخبرة في مجال متخصص. ويوجد تقارير حديثة تضيف إليهم علمًا رابعًا وهو علم الاجتماع والتواصل.

أما علم البيانات الإكلينيكية والي سنتحدث عنه باستفاضة في هذا المقال فهو استخدام البيانات التي تم تجميعها من قِبل مقدمي الرعابة الصحية لخلق معارف جديدة وتطوير الاهتمام بالمرضى مستقبلًا باستخدام البرمجة والإحصاء.

ويوجد عدد من العلوم القريبة في تعاريفها وتطبيقها من علم البيانات الإكلينيكية وعلى سبيل المثال، علم البيانات البيولوجية وتتضمن تجميع البيانات الجينية الخاصة بكل مريض لتتبع وجود أو تطور مرض ما بداخله. وعلى الجانب الأخر علم بيانات الرعاية الصحية وهو يركز بشكل أكبر على تسيير أعمال المؤسسة الصحية من الناحية الإدارية والمالية أكثر من الاهتمام بالمريض. وأخيرًا علم البيانات الصحية الذي يهتم بتجميع البيانات الإكلينيكية وغير الإكلينيكية مثل اللياقة البدنية وتتبع النوم وصفاء الذهن والبيانات الاخرى التي تركز على الصحة. [1]

قوانين البيانات الإكلينيكة

في سنة 1966م، أقر الكونجرس الأمريكي قانون لحماية بيانات المرضى وتوجيه استخدامها فقط في الأبحاث العلمية من أجل تطوير الخطط العلاجية والدفع والتأمينات، ووقعه الرئيس بيل كلينتون. ويتلخص هذا القانون في استخدام أقل قدر ممكن من البيانات للحصول على أعلى استفادة علميًا وعمليًا.

وأشهر انواع قواعد البيانات هما:

• قاعدة البيانات المحدودة وتنص على استخدام المعلومات لأهداف محددة فقط بغرض حماية البيانات، مع عدم التعريف بالأشخاص وتقديم تقارير، بالإضافة إلى التأكد من أن جميع المستخدمين يتبعون القوانين. حيث يُحذف عدد من المُعرفات بالأشخاص تصل إلى 16 مُعرف مثل الإسم والعنوان ورقم التأمين الاجتماعي وهكذا.

• قاعدة البيانات غير المُعرفة للأشخاص: ويتم تنفيذها بطريقتين، الأولى هي حذف 18 مُعرف بالأشخاص للحفاظ على الخصوصية. والطريقة الثانية تتم عن طريق خبراء في المجال يفحصون البيانات بشكل دقيق، ثم يحذفون ما يُعرف بالأشخاص ويحصلون فقط على ما يفيد في عملية تحليل البيانات فقط. [3]

حجم البيانات الإكلينيكية

قدرت منظمة الصحة العالمية حجم البيانات الإكلينيكة في سنة 2013م فقط ب 153 إكسابايت، وفي سنة 2020م ب 2314 إكسابايت. هذه الأرقام ضخمة في العام الواحد ككمية أكبر من البيانات في أي مجال غيره. ووصل حجم الإنفاقات على تحليل البيانات الإكلينيكة إلى 8 مليار دولار سنة 2022، ومن المتوقع أن يصل إلى 50.7 مليار دولار في سنة 2027م ، مما يدل على أهمية المجال وتطوره مستقبلًا. [4]

مثال واقعي على علم البيانات الإكلينيكية

من الأمثلة الكلاسيكية مثلًا ملاحظة تأثير التمارين الرياضية على وظيفة الرئة في المرضى اللذين لديهم مشاكل في الرئة والتنفس. في هذا المثال كل العلامات واضحة وذلك مجرد تحليل للبيانات وملاحظة القياسات.

أما من الأمثلة الحديثة التي يكون فيها علامات ودلائل غير واضحة وعلينا اكتشافها فهي على سبيل المثال، يموت نسبة كبيرة من مرضى مشاكل الكلى بعد فترة قصيرة من الدخول في مرحلة غسيل الكلى، لذا يجب معرفة السبب باستخدام البيانات المتاحة.

تجميع البيانات الإكلينيكية

يتم تجميع البيانات الإكلينيكية عن طريق :

• السجلات الصحية الإلكترونية وهي متاحة فقط داخل نظام المستشفى الإلكتروني، وبها التاريخ المرضي للمريض، والأمراض التي تم تشخيصه بها سابقًا، والأدوية التي استخدمها.
• سجلات المرض اعتمادًا على مرض معين أو حالة معينة. حيث يتم تقييم المرض وانتشاره على سبيل المثال، هيئة صحية مهتمة بمرض السرطان أو القلب وهكذا.
• بيانات الأبحاث الإكلينيكية حيث يتم تجميع هذه البيانات عن طريق تجربة علمية لدواء جديد أو طريقة علاج جديدة أو اختبار جهاز جديد.
• أجهزة حديثة مثل التليفونات الذكية والساعة الرياضية. [3]

عن ماذا نبحث أولًا في البيانات الإكلينيكة؟

• الهدف: محاولة فهم الهدف من هذه البيانات، وما تحاول أن توضحه، والسؤال الذي تجيب عنه.
• عدم التحيز: ينبغي أن تكون كل البيانات المُعرفة للأشخاص المشاركين مجهولة لمن يقوم بعملية تحليل البيانات. بهدف عدم التحيز لنتيجة ما.
• تركيبة البيانات: يجب أن تكون متطابقة لقوانين الصحة العالمية، لكي يتم الاعتبار بها كنتيجة حقيقية.
• اتجاهات البيانات: يجب أن تكون البيانات مُعبرة عن النتيجة. [2]

المجالات الصحية التي تُطبق فيها علم البيانات الإكلينيكية:

• إدارة أعمال منشاّت الصحة العامة.
• الصحة العقلية.
• الصحة العامة.
• اليقظة الدوائية.
• انتشار الأمراض.
• الكشف عن الغش في الأدوية.

مصادر

[1] towards data science

[2] propharma group

[3] springer link

[4] market data forecast