هناك ثورة تدريجية وشاملة تجري حاليًا في مشهد الرعاية الصحية المتطور باستمرار، كل ذلك بفضل التعلم الآلي. لقد قلبت التكنولوجيا صناعة الرعاية الصحية رأسًا على عقب من حيث التنبؤ بنتائج المرضى وتحسين عمليات المستشفى، وهذا مجرد غيض من فيض.
روهان سينغ راجبوت هو عالم بيانات متمرس وله تاريخ غني في نشر نماذج التعلم الآلي في مختلف الصناعات. ويتمتع بسجل محترم في التعاون مع الصيدليات والمستشفيات لإنشاء نماذج تنبؤية لدرجات المخاطر التي يتعرض لها المرضى من خلال الاستخدام الملحوظ للسجلات الصحية الإلكترونية (EHR) وبيانات التعداد. ومن خلال عمل راجبوت وخبرته في هذا المجال، نحاول قياس الاتجاهات الحالية واحتياجات هذه الصناعة.
لقد كان راجبوت قوة دافعة في إحداث تغييرات جوهرية في هذه الصناعة. من خلال الاستفادة من السجل الصحي الإلكتروني وبيانات التعداد، عمل راجبوت، جنبًا إلى جنب مع زملائه، على تطوير نماذج يمكنها التنبؤ بنتائج المخاطر التي يتعرض لها المريض، والتي تعتبر حاسمة في تحديد نوع الرعاية التي قد يحتاجها المريض في المستقبل، مما يسمح لمقدمي الرعاية الصحية بأن يكونوا أفضل. إعداد وتخصيص الموارد بشكل أكثر كفاءة.
لقد عمل أيضًا بجد على تحسين النموذج القائم على القواعد إلى نموذج تنبؤي للتعلم الآلي باستخدام الانحدار وXGBoost. وقد أدت هذه الترقية إلى تحسن ملحوظ في التزام المرضى، مما يضمن أن المرضى أكثر عرضة لاتباع النصائح الطبية، وتناول الأدوية الموصوفة لهم، والحد من المضاعفات الصحية المحتملة. وبصرف النظر عن تمكين نتائج صحية أفضل للمرضى، فإن هذا يترجم أيضًا إلى انخفاض التكاليف لمقدمي خدمات التأمين الصحي.
علاوة على ذلك، تشمل خبرة راجبوت أيضًا المعالجة المسبقة للبيانات، وتطبيق النمذجة الإحصائية لاستخراج المعلومات الحساسة من بيانات السجلات الصحية الإلكترونية، واستخراج الأنماط من بيانات التعداد السكاني فائقة الأبعاد. لقد ساهم بشكل فعال في تقليل مساحة الميزات، وإدارة البيانات المثلى، وتحقيق رؤى قابلة للتنفيذ باستخدام t-SNE، وUMAP، وFAMD، وCCA، وSVD العشوائية، وكلها طرق لتقليل الأبعاد تستخدم لفك تشفير البيانات فائقة التعقيد.
وبقدر ما تبدو هذه المساهمات حاسمة، فإن تأثيرها يتجاوز بكثير. تسمح النماذج التنبؤية مثل تلك التي طورها راجبوت لمقدمي الرعاية الصحية بتوقع احتياجات المرضى، ولهذا السبب يتم تخصيص العاملين الطبيين والمعدات والأدوية والموارد الأخرى حيث تشتد الحاجة إليها، مما يقلل الهدر ويضمن الرعاية في الوقت المناسب. بالإضافة إلى ذلك، فإن التزام المريض يقلل من خطر حدوث مضاعفات صحية والحاجة إلى تدخلات باهظة الثمن. وهذا يسمح أيضًا للمستشفيات بالعمل بأقصى طاقتها مع انخفاض التكاليف العامة.
إن علم البيانات هو إحدى الكليات التي تعمل على تجديد كل صناعة أو مجال آخر تقريبًا، في حين أن الأساليب المعتمدة على البيانات للمهنيين مثل روهان هي في القمة، مما يضمن تسخير التكنولوجيا إلى أقصى إمكاناتها لتحسين المجتمع ككل.
محسن المحرق صحفي أعمال.
