مستقبل هندسة المستشفيات مع الاستخبارات الفنية والتعلم الآتي

مقدمة: الأفق الجديد للهندسة في المستشفيات

وتقف هندسة المستشفيات على عتبة التحول العميق، الذي يُعزى إلى الإدماج السريع للاستخبارات الاصطناعية والتعلم الآلاتي، وهذه التكنولوجيات لم تعد تجريبية؛ كما أنها تعيد تشكيل كيفية تصميم وتشغيل مرافق الرعاية الصحية وإدارتها، وتُدار من النظم التنبؤية التي تمنع فشل المعدات في الخوارزميات التي تسترشد بها القرارات السريرية، فإن معاهد البحث والتطوير في مجال التعليم العالي والتعلم المتعدد الأطراف لا تتيح أيضا توليدا جديدا من المستشفيات الأكثر ذكاء وأكثر أمانا وأكثر كفاءة.

Smarter Infrastructure: The Foundation of Intelligent Hospitals

والبنى التحتية الحديثة للمستشفيات هي شبكة معقدة من النظم الميكانيكية والكهربائية والسباكة التي يجب أن تعمل بموثوقية قريبة من مستوى المصاب، ويجري حالياً نشرها من أجل إدارة هذا التعقيد بصورة استباقية، وبدلاً من الاستجابة للإخفاقات، يمكن للمستشفيات أن تتوقعها، وتقوم نماذج الصيانة الافتراضية بتحليل بيانات الاستشعار في الوقت الحقيقي من نظم HVAC والمصاعد وشبكات الغاز الطبي، وتكاليف الصيانة الاحتياطية، مع تحديد درجة الحرارة القصوى.

وفيما عدا الصيانة، فإن منظمة العفو الدولية تُحدِّد استهلاك الطاقة إلى أقصى حد، إذ أن المستشفيات من أكثر المباني كثافة للطاقة، وهي تعمل على مدار الساعة مع متطلبات بيئية صارمة، وتُعدِّل خوارزميات التعلم الآلات التدفئة والتبريد والإضاءة استناداً إلى أنماط شغل الوظائف والتنبؤات الجوية وحتى بيانات تعداد المرضى، مما يؤدي إلى انخفاض كبير في آثار الكربون ونفقات المرافق، وقد أبلغت بعض المؤسسات المستقبلية عن وفورات في الطاقة تتجاوز 15 في المائة بعد تنفيذ مشروع " ألف " .

ومن أوجه التقدم الأخرى في الهياكل الأساسية استخدام نماذج التواؤم الرقمية - الارتدادات الإلكترونية لأصول المستشفيات المادية، وهذه النماذج، التي تغذيها البيانات المستمرة من أجهزة الاستشعار باليوت، تتيح للمهندسين محاكاة السيناريوهات، وتعديلات الاختبار، وإجراء تحليلات " ما إذا كانت " دون تعطيل عمليات المستشفيات، ويمكن الآن أن يساعد التوأم الرقمي لوحدة الرعاية المكثفة، على سبيل المثال، في إعادة تصميم التدفق الجوي للحد من مخاطر الإصابة بالعدوى الهوائية المنقولة جوا.

الصيانة الافتراضية: الانتقال من الرد الفعل إلى الاستباقية

وقد اتبعت صيانة المستشفيات عادة " الالتقاء عند كسر " أو اتباع نهج دوري قائم على الجدول الزمني، وهما نهجان غير فعالين، ويغير الصيانة التوقعية التي يقودها آي أي النموذج باستخدام بيانات الفشل التاريخي ومجاري الاستشعار في الوقت الحقيقي للتنبؤ بها عندما يرجح أن تفشل قطعة من المعدات، ويمكن أن تكتشف الأفرقة الدوارة التحولات الفرعية في فترات اليقظة أو الحرارة أو السحب الحالية التي تكفل حدوث انهيار للآلات.

فعلى سبيل المثال، قام مركز طبي أكاديمي كبير في الولايات المتحدة بتنفيذ برنامج تنبؤي لصيانة آلات التصوير بالرنين المغناطيسي، حيث خفض النظام ساعات العمل غير المخطط لها بنسبة 40 في المائة وأنقذ المرفق مئات الآلاف من الدولارات سنوياً، وأفيد عن فوائد مماثلة بالنسبة للأجهزة المسحية، والمعجلات الخطية، وحتى لأسر المستشفيات، والعامل التمكيني الرئيسي هو توافر أجهزة الاستشعار الرخيصة والمتصلة، والمحللات السحابية التي يمكن تجهيزها في شكل تقريب من الزمن.

بيد أن تنفيذ الصيانة التنبؤية يتطلب الاستثمار في البنية الأساسية للبيانات والتحول الثقافي بين موظفي الهندسة، ويجب على المهندسين أن يتعلموا الثقة بالنواتج النموذجية وإدماجها في سير العمل اليومية، ويجمع علماء البيانات الناجحون مع مهندسين من المستشفيات ذوي الخبرة لوضع نماذج تعكس الظروف في العالم الحقيقي، ومع نضج هذه النظم، فإنها ستصبح جزءا لا يمكن التفاوض بشأنه من معايير اعتماد المستشفيات.

كفاءة الطاقة والاستدامة البيئية

وتنتج المستشفيات نحو ٤,٥ في المائة من انبعاثات غازات الدفيئة العالمية، ويمكن أن تمثل تكاليف الطاقة جزءا كبيرا من ميزانية تشغيل المستشفى، كما أن السائلان المائيان هما أداتان قويتان لتحمل القدرة على الاستمرار دون أن يلحقا الضرر بالراحة أو السلامة في المرضى، وتستخدم نظم إدارة المباني الذكية الآن التعلم من التعزيزات لتحقيق التوازن في درجات الحرارة والرطوبة ونوعية الهواء في مئات المناطق في آن واحد، وتكيف هذه النظم مع الظروف المتغيرة مثل تدفق الزوار المفاجئ أو سرعة التكاثر.

وقد خفضت إحدى المستشفيات في أوروبا استهلاكها من الطاقة بنسبة 25 في المائة تقريبا بعد نشر منصة معلوماتية متكاملة من نظام التشغيل الآلي للمبنى، والتنبؤات الجوية، والتسعير النافع، وتحول النظام تلقائياً الأحمال غير الحرجة إلى ساعات غير دقيقة، وتحقق التشغيل الأمثل لمصانع التبريد، وبالإضافة إلى وفورات التكاليف، خفضت المستشفى من آثار الكربون التي تنجم عن آلاف الأطنان المترية في السنة، وتتفق هذه النتائج مع أهداف الاستدامة العامة ويمكن أن تحسنها.

ومن التطبيقات الناشئة الأخرى استخدام التعلم الآلي لرصد وخفض النفايات الطبية، ومن خلال تحليل أنماط استخدام الإمدادات، يمكن للخرغاريتمات أن تحدد ما يكثر من الاستدلال، والمخزون الزائد، والممارسات المهدرة، وهذا لا ينقذ المال فحسب، بل يخفض أيضا العبء البيئي للبلاستيك الذي يستخدم بمفرده، والصيدلة التي انتهت صلاحيتها، ويتعاون مهندسو المستشفيات بشكل متزايد مع موظفي الاستدامة لإدماج مادة AI في المبادرات الخضراء.

:: إعادة بناء الرعاية للمرضى من خلال التشخيصات المُعَدَّة

وفي حين أن التحسينات في الهياكل الأساسية مثيرة للإعجاب، فإن الأثر المباشر للآيرلندية والمولود على رعاية المرضى يأتي في التشخيص وتخطيط العلاج، وقد أظهرت نماذج التعلم الماكين، ولا سيما الشبكات العصبية للتعلم العميق، دقة ملحوظة في تفسير الصور الطبية، ويمكنها اكتشاف أنماط فرعية في الأشعة السينية، والرنين المغناطيسي، والمسح الأشعة السينية، والشرائح المرضية التي قد تفلت من أعين الإنسان، وفي حالات كثيرة، تؤدي هذه الأشعة أو الأشعة على نحو أفضل من أداء مهام الأشعة.

For example, an AI system developed by researchers at Google Health reduced false positives and false negatives in mammography. More importantly, the system ran analyses in seconds, allowing radiologists to focus on complex cases. In emergency departments, AI-powered tools can quickly flag life-threate conditions like intraculism hemorrhage or

وفيما عدا التصوير، تقوم منظمة العفو الدولية بتحويل علم الأمراض والطب المختبري، ويمكن تحليل الشرائح الرقمية للأمراض بواسطة الخوارزميات التي تعد الخلايا وتصنف الأورام وتقسيم المؤشرات الحيوية بقدر كبير من الاتساق، مما يقلل من التباين بين أجهزة الرصد ويحسن من إمكانية التشخيص، ولا سيما في البيئات المحدودة الموارد التي ينقص فيها أخصائيو علم الأمراض.

الطب الشخصي والعلاج الأمثل

كما أن التعلم في مجال الآلات يؤدي إلى التحول نحو الطب الشخصي، ومن خلال تحليل البيانات الجينية والسجلات الصحية الإلكترونية والمعلومات المتعلقة بأساليب الحياة، يمكن أن تتنبأ النماذج بما يمكن أن يُستخدم من أجل مريض معين من أجل معالجة الأورام، ومن ذلك مثلا أن التخطيط لمعالجة الأورام يستعمل مقاييس متعددة اللغات على نحو متزايد للتوصية بالعلاجات المستهدفة استنادا إلى السمات الجينية للورم، ويمكن لهذه النماذج أن تُحد من أوجه التأخير المختلفة في الاختبارات.

ومن الأمثلة البارزة على ذلك استخدام أجهزة الاستخبارات الجوية لتعظيم جرعة الأنسولين للمرضى السكريين، حيث يمكن للأجهزة التي تتعلم باستمرار من أجهزة رصد الغلوكوز ومتتبعات الأنشطة أن تعدل في الوقت الحقيقي، وتحافظ على السكر في الدم في نطاق أضيق، وتخفض هذه النظم من خطر الظواهر الناقصة، وتحسن التحكم في الغدد الصماء في الأجل الطويل، كما أن نماذج التعلم في مجال الرعاية الحرجة تُتوقع.

ويثير إدماج منظمة العفو الدولية في تدفقات العمل السريري تساؤلات هامة بشأن قبول الأطباء ومساءلتهم، وتدل البحوث التي أجريت من [(FLT:0]) استعراض الأعمال التجارية في هارفارد على أن الشفافية في كيفية وصول النماذج إلى الاستنتاجات والتحقق الصارم من صحة البيانات في السكان المحليين هي أمر أساسي لبناء الثقة.

الكفاءة التشغيلية: شطب المواد والمخزونات والتوظيف

فالمستشفيات هي بيئات تشغيلية معقدة يجب أن ينسق فيها تدفق المرضى، وتوافرهم في السرير، والملاك الوظيفي بشكل سلس، وتثبت منظمة العفو الدولية وحركة التحرير المحلية قيمة في تحقيق هذه العمليات على النحو الأمثل، وتتوقع النماذج الافتراضية قبول المرضى وزيارات إدارة الطوارئ استنادا إلى الاتجاهات التاريخية والطقس وحتى الأحداث المحلية، مما يسمح للمديرين بتخصيص الأسرّة وتعيين الموظفين، وتوفير الإمدادات بصورة استباقية بدلا من إعادة النشاط.

كما أن تحديد مواعيد غرف العمل هو مجال آخر من مجالات التحسين، إذ أن الحيز الجراحي مكلف جداً، ويكلف المستشفيات بالزمن العاطل آلاف الدولارات في الساعة، ويمكن أن تحلل الخوارزميات التعليمية الآلاتية فترات الإفراد، وتفضيل الجراحين، وفترات الدوران، وذلك لوضع جداول زمنية متفاوتة تقلل من الثغرات والعمل الإضافي، وقد أفادت بعض المستشفيات بحدوث زيادة بنسبة تتراوح بين 10 و 15 في المائة في غرفة الجراحة، وذلك بعد تطبيق هذه النظم.

كما أن إدارة المخزون تستفيد من عمليات التعطل في سلسلة الإمدادات قد علمت منظمات الرعاية الصحية قيمة التحليلات المتوقعة، فالنموذجات التي تتبع أنماط الاستخدام، والوقت الأولي، وموثوقية الموردين يمكن أن تعيد تلقائياً إعادة الإمداد قبل حدوث عمليات التخزين، مع تحديد المواد البطيئة الحركة التي ينبغي تخفيضها، مما يقلل من كل من النفايات وتكاليف العمل المتعلقة بالفحص اليدوي للمخزونات، وبالنسبة للأصناف العالية التكلفة مثل أجهزة الجرد غير المستقرة، يمكن حتى أن تتطابق مع إجراءات الجرد المقررة.

وربما يكون الاستخدام الأمثل للموظفين هو أكثر التطبيقات حساسية، إذ يمكن للتعلم في مجال الآلات أن يساعد على التنبؤ بعبء العمل في مجال التمريض لكل مناوبة، مع مراعاة سلامة المرضى، والتصريف المتوقع، والأنماط المرضية الموسمية، وفي حين أن هذه النماذج لا يمكن أن تحل محل الحكم الإنساني، فإنها توفر بيانات قيمة تساعد مديري الممرضات على القيام بمهام عادلة وفعالة، وتُبلغ المستشفيات التي اعتمدت هذه الأدوات عن تحسينات في رضا الموظفين والاحتفاظ بهم، فضلا عن التخفيضات في الإنفاق على العمل الإضافي.

التحديات: خصوصية البيانات، والأخلاقيات، والتقدير

ورغم الوعد الذي قطعه، فإن اعتماد نظام المعلومات الإدارية المتكامل وقائمة على القانون النموذجي في مجال هندسة المستشفيات لا يخلو من عقبات كبيرة، فخصوصية البيانات والأمن هما أمران بالغا، حيث أن المعلومات الصحية الخاصة بالمرضى تحميها أنظمة مثل برنامج العمل الإنساني في الولايات المتحدة والناتج المحلي الإجمالي في أوروبا، ويجب على مهندسي المستشفيات أن يكفلوا أن تكون البيانات المستخدمة لتدريب وادارة نماذج المعلومات غير معروفة ومشفوعة ومخزنة في بيئات آمنة.

ومن شأن المبادئ الأخلاقية التي تم تدريبها على البيانات التاريخية أن تديم التحيزات القائمة، مما يؤدي إلى تفاوت في الرعاية المقدمة إلى الأقليات، وعلى سبيل المثال، قد يُخضِع نموذج يُتوقع أن يتعرض المريض لخطر الإصابة بمرض في بعض المجموعات الإثنية إذا لم تكن بيانات التدريب ممثلة، ويجب على أفرقة الهندسة في المستشفيات أن تعمل بشكل وثيق مع الأطباء السريريين وعلماء الطب في نماذج مراجعة الحسابات من أجل تحقيق العدالة ورصد الأداء باستمرار في مختلف الفئات الديمغرافية.

وثمة تحد آخر هو ضرورة التحقق من صحة البيانات قبل نشرها، وعلى عكس ما يستجد من تحديثات في البرامجيات في السياقات غير الطبية، فإن نموذج " آي " المخطئ في المستشفى يمكن أن تترتب عليه آثار على الحياة أو الموت، كما أن الهيئات التنظيمية تتطلب أدلة على أن النماذج تؤدي أداء آمنا وفعالا في ظروف العالم الحقيقي، وهذا يعني إجراء اختبارات سريرية صارمة، وإجراء دراسات مستقبلية، ومراقبة مستمرة للأداء.

فالتكامل مع النظم القديمة يشكل عقبة أخرى، إذ لا تزال مستشفيات كثيرة تعتمد على نظم إدارة المباني القديمة، والسجلات الصحية الإلكترونية، والأجهزة الطبية التي لم تصمم لتبادل البيانات، وتساعد معايير التشغيل المشتركة مثل HL7 FHIR، ولكن إعادة تشكيل الهياكل الأساسية القائمة لدعم التنفيذ يمكن أن تكون معقدة ومكلفة، ويجب على المهندسين أن يخططوا للارتقاء تدريجياً وبمستوى الوحدات التي تقلل من التعطل.

الاتجاهات المستقبلية: النظم المستقلة وما بعدها

وفي المستقبل، لن يعمق دور معهد التأمين الصحي والحركة في هندسة المستشفيات إلا الاتجاه الآخذ في الظهور، وهو تطوير نظم روبوتية مستقلة لمهام مثل التطهير، وتقديم الأدوية، وحتى الجراحة، وآليات التطهير من المركبات فوق البنفسجية تقوم بالفعل بدوريات في ممرات المستشفيات، باستخدام أجهزة الاستشعار والخرائط لضمان التغطية الشاملة، وسيتعاون الجيل القادم مع البشر، ويعالج المهام المتكررة أو الخطرة، مع تحرير الموظفين من أجل المزيد من العمل المعقد.

وثمة حدود أخرى تتمثل في استخدام أجهزة الاستعلام المولدة في تصميم المرافق، ويمكن للهندسين والمهندسين الآن أن يُدخلوا قيوداً مثل تدفق المرضى، ومتطلبات مكافحة العدوى، وأهداف كفاءة الطاقة، وأن يتلقوا خططاً أرضية مُحدَّدة على النحو الأمثل، وأن يعجلوا عملية التصميم، وكثيراً ما يُسفروا عن حلول مبتكرة قد يغفلها المصممون البشريون.

كما أن الحوسبة الحوسبة للشيخوخة ستزداد انتشاراً، فبدلاً من إرسال جميع البيانات إلى سحابة مركزية، ستتحقق هذه المعلومات مباشرة على الأجهزة عند نقطة الرعاية، مما يقلل من الرضا ويحسن الخصوصية ويتيح دعم القرارات في الوقت الحقيقي حتى عندما تكون الربط الشبكي بين الشبكات متقطعة، ويجب على مهندسي المستشفيات تصميم هياكل شبكية تدعم حافة التنفيذ، بما في ذلك القدرة على التجهيز على مستوى الأجهزة وتخزين البيانات المحلية الموثوق به.

وأخيراً، فإن تقارب المعلومات الإدارية مع التكنولوجيات الأخرى - مثل التوائم الرقمية، ووقف البيانات - سيولد قدرات جديدة تماماً، مثلاً، يمكن الجمع بين التوأم الرقمي لنظام الكهرباء في المستشفى وبين جهاز معلومات آني يقوم تلقائياً بإعادة توجيه الطاقة أثناء فشل الشبكة، ويبقي هذه النظم جاهزة للعمل، ولكنها تشير إلى مستقبل يتسم فيه هندسة المستشفيات بالتشغيل الآلي الشديد.

الخلاصة: مستقبل ذكّي للمرضى

إن إدماج المعلومات الاستخبارية الاصطناعية والتعلم الآلاتي في هندسة المستشفيات ليس رؤية بعيدة، بل إنه يحدث الآن، فمن الهياكل الأساسية الأذكى والتنبؤ إلى تحسين التشخيص والكفاءة التشغيلية، فإن هذه التكنولوجيات تحقق فوائد قابلة للقياس، وتواجه تحديات خصوصية البيانات والتحيز الأخلاقي والتثبت، ولكنها تعالج من خلال التعاون بين المهندسين والعيادات والمنظمين والبائعين للتكنولوجيا.

ومع استمرار المستشفيات في مسيرتها نحو التحول الرقمي، سيتوسع دور مهندس المستشفى، ولن يقتصر دوره على الصيانة والإصلاحات، سيصبح المهندسون علماء بيانات، ومثقفين بالنظم، وقادة الابتكار، وسيسهم عملهم بشكل مباشر في توفير رعاية أكثر أمانا وكفاءة وأكثر تعاطفا، فمستقبل هندسة المستشفيات ليس فقط بشأن الآلات والمباني، بل يتعلق باستخدام المعلومات الاستخباراتية لتهيئة بيئات تلتئم.