خلال 15 عامًا من العمل في مجال صحة المرأة، أدركت أن الأطباء ومقدمي الرعاية في مجال المخاض والولادة (L&D) هم من أكثر مقدمي الرعاية التزامًا في الوجود، ولكنهم أكثر عرضة للعرقلة بسبب قوى السوق والأنظمة غير الكافية. ويتعين علينا أن نعتمد على التكنولوجيات الناشئة لتعزيز الرعاية وسد الثغرات الخطيرة التي هي كلها بشرية للغاية.
ليست عمليات الإنقاذ الواضحة والمثيرة هي التي تظهر هذه الفجوات في الرعاية. ليس من الصعب التعرف على حالة الطوارئ التوليدية المتدهورة بسرعة. في معظم الحالات، لا يمر الأمر دون أن يلاحظه أحد – إذ تحشد الفرق بسرعة، وتتحرك بسرعة وهدف لحماية كل من الأم والطفل.
ولكن هذه ليست الطريقة التي تتطور بها معظم النتائج السلبية أثناء الولادة.
وفي كثير من الأحيان، تتراكم المخاطر تدريجيًا، دون أن يلاحظها أحد في كثير من الأحيان. تغيرات دقيقة ومتطورة في معدل ضربات قلب الجنين مثل انخفاض التباين، وزيادة خط الأساس، وزيادة تواتر وعمق ومدة التباطؤ – في عزلة لا تتعلق بالجنين، ولكن في مجملها تشكل تهديدًا للجنين. من السهل التغاضي عن هذه العلامات التحذيرية في الوقت الحالي، ولكنها تتراكم حتى يصبح النمط واضحًا وخطيرًا. بحلول ذلك الوقت، ربما تكون نافذة التدخل قد ضاقت أو أغلقت. إن التعرف على هذه العلامات التحذيرية الصغيرة ولكن المركبة ــ العلامات التي ليس البشر مجهزين بشكل جيد لتتبعها مع مرور الوقت ــ هو الذي يتعين على التكنولوجيا أن تتولى العبء الثقيل.
تصميم أجهزة لمواجهة المسار المتدهور في رعاية الأمومة
إن الديناميكيات الأساسية لرعاية الأمومة في حالة حرجة. يتم إغلاق وحدات المخاض والولادة في جميع أنحاء البلاد، مما يقلل بشدة من إمكانية الوصول إلى الرعاية. يتم استبدال الممرضات ذوي الخبرة بموظفين أقل خبرة، كما أن الاستنزاف بين مقدمي الخدمات المخضرمين آخذ في الارتفاع. المرضى أكبر سنًا ويعانون من المزيد من الأمراض المصاحبة. تستمر الفوارق الطويلة الأمد في تعريض النساء ذوات البشرة الملونة لخطر أكبر بكثير.
تتقارب هذه الضغوط في الوقت الفعلي بجانب السرير، والعديد من الأدوات المخصصة لدعم الرعاية لم تواكب الوتيرة. إن التقنيات التي تولد بيانات مجزأة أو إشارات معزولة تؤدي إلى الغموض ويمكن أن تزيد من المخاطر التي يتعرض لها الأطباء. وهذا بدوره يجبرهم على تجميع المعلومات بشكل مستمر عبر المرضى وأن يكونوا يقظين للغاية تجاه التغييرات المتزايدة التي تحدث ببطء مع مرور الوقت. وفي البيئات المتوترة بالفعل، يمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة الحمل المعرفي وتضخيم التباين بدلاً من تقليله.
هذا هو المكان الذي يجب أن تتحمل فيه بعض التقنيات المصممة جيدًا – الذكاء الاصطناعي الواعد هنا على وجه التحديد – العبء الأكبر لمعالجة البيانات لتسليط الضوء على أنماط ذات معنى بمرور الوقت وإعطاء الأولوية للمرضى الذين يحتاجون إلى الاهتمام. تعمل الأنظمة المصممة لهذا الغرض على تقليل العبء المعرفي ودعم اتخاذ قرارات أكثر اتساقًا، مما يقلل المخاطر. الفرق ليس بين استخدام التكنولوجيا أو عدم استخدامها، ولكن بين الأدوات التي تخلق الضجيج في الوقت الحالي وتلك التي توفر الوعي الظرفي والسياق والوضوح. سيأتي تحسين سلامة الأمهات من خلال تحسين تجميع البيانات وتنسيقها. من الأدوات التي تساعد الأطباء على التعرف على الأنماط في وقت مبكر، والتواصل والتصرف بثقة، بغض النظر عن الموقع الجغرافي أو مستوى الرعاية.
مكافحة التباين غير المقصود في الرعاية
هناك الكثير من القلق بشأن “الصندوق الأسود” للتحيز المستمر للذكاء الاصطناعي، خاصة ذلك الذي يظهر تجاه النساء ذوات البشرة الملونة في الرعاية في الفترة المحيطة بالولادة. لكن نماذج الذكاء الاصطناعي الناتجة عن التعلم المتعمد الخاضع للإشراف قد توفر في الواقع فرصة لمكافحة هذا التحيز من خلال حذف أي عوامل عنصرية أو إثنية في التدريب على وجه التحديد. يمكن للأنظمة المتطورة جيدًا والتي تم التحقق من صحتها بعناية، والمدربة على البيانات المنسقة عمدًا، أن تساعد في تحويل التركيز نحو الأنماط السريرية الموضوعية، مما يدعم التعرف المبكر والأكثر اتساقًا على المخاطر عبر مجموعات متنوعة من المرضى. ستتأثر عملية صنع القرار البشري دائمًا بالخبرة، أو التعب، أو التحيز الضمني، في حين تطبق هذه النماذج معايير متسقة على المرضى.
يمكن أن يؤدي الاتساق المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى تحسين الالتزام بالمعايير السريرية عن طريق تقليل التباين في التفسير. إن المهام مثل تقييم أنماط معدل ضربات قلب الجنين هي مهام ذاتية بطبيعتها. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في منع الاختلافات في التفسير التي تؤدي إلى رعاية غير متسقة.
ومن خلال تطبيق نفس المعايير على المرضى، يمكن للأدوات الخوارزمية أن تساعد في خلق فهم أكثر اتساقًا لحالة المريض. وهذا الاتساق يجعل من السهل تفعيل البروتوكولات في الوقت المناسب – مما يدعم الالتزام بمعايير الرعاية بشكل أكثر موثوقية على مستوى النظام. وفي نهاية المطاف، تعمل هذه الأدوات على تحسين السرعة والاتساق التي تتعرف بها الأنظمة الصحية بأكملها على العلامات التحذيرية السريرية وتتواصل معها وتتصرف بناءً عليها.
سد فجوة الخبرة
سيساعد الذكاء الاصطناعي في معالجة فجوة الخبرة المتزايدة داخل وحدات المخاض والولادة. كان لدى الممرضات الأقل خبرة فرص أقل لبناء التعرف على الأنماط والثقة التي تأتي مع التكرار. وفي البيئات ذات الضغط العالي – خاصة أثناء المناوبات الليلية أو في المرافق ذات الحجم المنخفض – قد يؤدي ذلك إلى زيادة صعوبة التعرف المستمر على العلامات المبكرة للخطر.
ويمكن لأدوات دعم القرار المصممة بعناية أن تساعد في سد هذه الفجوة. ومن خلال توفير تقييم متسق للأنماط السريرية المتطورة، تعمل هذه الأدوات على تعزيز الوعي الظرفي، والتحقق من صحة الانطباعات الأولية، ودعم التصعيد في الوقت المناسب عند الحاجة. الهدف ليس استبدال الحكم السريري، بل توسيع نطاقه، مما يساعد على ضمان حصول المرضى على نفس المستوى من اليقظة والاتساق بغض النظر عن مزيج الموظفين أو الإعداد.
وتتجلى هذه الفائدة بشكل أكثر وضوحًا في البيئات المحدودة الموارد على مستوى العالم، حيث قد يكون الأطباء ذوو الخبرة نادرين. في هذه البيئات، يمكن أن تشكل القدرة على تفسير الأنماط السريرية المتطورة باستمرار الفرق بين التدخل المبكر والنتيجة السيئة، مما يمنح أدوات دعم القرار تأثيرًا كبيرًا في تقديم الرعاية الصحية.
توسيع نطاق الرعاية تقريبًا
تعمل هذه الأدوات أيضًا على توسيع نطاق مجموعة محدودة بشكل متزايد من المواهب السريرية ذات الخبرة عبر النظام الصحي بأكمله. وباستخدام التقسيم الطبقي الخوارزمي لتحديد المرضى الأكثر احتياجًا إلى الاهتمام بين مجموعات كبيرة من السكان، يمكن للأنظمة الصحية توجيه الخبرات المحدودة بشكل أفضل إلى المكان الأكثر أهمية – بما في ذلك الإعدادات حيث قد لا يكون الدعم التخصصي متاحًا بسهولة.
في العديد من المؤسسات، يتم نشر هذه الإمكانية من خلال نماذج الرعاية الافتراضية. تقوم الفرق المركزية بمراقبة المرضى عبر وحدات المخاض والولادة المتعددة، مع التركيز على أولئك الذين يعانون من مخاطر مستمرة أو متطورة. في هذا الدور، يعمل هؤلاء الأطباء بمثابة مجموعة ثانية من العيون – حيث يدعمون الفرق بجانب السرير، ويعززون الوعي الظرفي، ويساعدون في ضمان توثيق أكثر اتساقًا.
عند تنفيذها بشكل مدروس، يمكن لهذه الأساليب تحسين الاتساق في تقديم الرعاية وتقليل التباين عبر المواقع – وهي عوامل رئيسية في تعزيز الجودة وتخفيف المخاطر على مستوى النظام.
لن يأتي تحسين سلامة الأمهات من خلال إضافة المزيد من البيانات أو المزيد من الأجهزة. وسوف يأتي من بناء الأنظمة التي تساعد الأطباء على التعرف على المخاطر في وقت مبكر والتواصل والتصرف بثقة في الوقت الحالي.
للتكنولوجيا دور عاجل في تحسين رعاية الأمهات، ولكن يجب تصميمها لتوفير الوضوح، وليس فقط بيانات أكثر أو مختلفة، ويجب أن تكون مرنة وسهلة النشر، حتى في أكثر البيئات صرامة. وعندما يحدث ذلك، ستعمل التكنولوجيا على تقليل التباين في الرعاية، ودعم الحكم السريري، وتناسبها بسلاسة مع تقديم الرعاية. وفي البيئات المتوترة بالفعل، تؤدي الأدوات الخاطئة إلى زيادة الضجيج وزيادة العبء. الأدوات الصحيحة تجلب الوضوح – وستصبح معايير للرعاية. وفي مجال صحة الأم وما بعدها، لا يمكن للأنظمة الصحية أن تتحمل الخروج عن المسار الصحيح هنا.
الصورة: داميركوديك، جيتي إيماجيس
يشغل ماثيو سابيرن منصب الرئيس التنفيذي لشركة Perigen منذ عام 2012، حيث قاد الشركة خلال فترة من النمو الكبير وتوسع المنتجات والتأثير العالمي. وتحت قيادته، قامت المنظمة بتوسيع نطاق اعتمادها عبر الأنظمة الصحية الرئيسية، وتطوير مجموعة من البرامج السريرية التي حصلت على موافقة إدارة الأغذية والعقاقير (FDA)، وأنشأت شراكات تركز على تحسين السلامة والمساواة في الولادة في جميع أنحاء العالم.
يتمتع ماثيو بما يقرب من 30 عامًا من الخبرة في بناء وتشغيل شركات تكنولوجيا الرعاية الصحية المنظمة. قبل توليه منصبه الحالي، شغل مناصب قيادية عليا في Allscripts وEclipsys وWebMD، حيث شملت مسؤولياته تطوير المنتجات والتسويق والعمليات. حصل على بكالوريوس الآداب من جامعة إيموري، ويعمل في العديد من مجالس الإدارة، وهو مدير تنفيذي مقيم في مختبر المشاريع بجامعة ييل.
تظهر هذه المشاركة من خلال المؤثرون في MedCity برنامج. يمكن لأي شخص نشر وجهة نظره حول الأعمال والابتكار في مجال الرعاية الصحية على MedCity News من خلال MedCity Influencers. انقر هنا لمعرفة كيف.
