مسقط- الرؤية
موّلت وزارة التعليم العالي والبحث العلمي والابتكار -عبر برنامج التمويل المؤسسي المبني على الكفاءة- مشروعًا بحثيًا بعنوان: "تطوير نظام رعاية صحية ذكي قائم على إنترنت الأشياء الصحية (IoHT) وتعلم الآلة للتنبؤ والوقاية والسيطرة على السمنة لدى الأطفال والبالغين"، للباحثة نبيلة الراشدية مُحاضِر أول بكلية الهندسة في الجامعة الوطنية للعلوم والتكنولوجيا.
ويعتمد المشروع البحثي على استخدام أجهزة قابلة للارتداء تجمع بيانات حيوية مثل معدل نبضات القلب، ومستوى النشاط البدني، ومؤشر كتلة الجسم (BMI)، ليتم تحليلها بهدف تحديد المخاطر المحتملة المرتبطة بالسمنة، أما فيما يخص سمنة الأطفال، فيركز المشروع على تطوير نماذج تنبؤية تستند إلى السجلات الصحية الإلكترونية التي يتم جمعها من وزارة الصحة والمؤسسات الصحية في سلطنة عُمان، ما يساعد على التنبؤ المبكر بإصابة الطفل بالسمنة بناءً على مؤشرات صحية وسلوكية محددة، وبالتالي تمكين التدخل الوقائي المُبَّكر، وتقديم الإرشادات المناسبة للأسر ومقدمي الرعاية الصحية.
وسعى المشروع البحثي إلى تحقيق مجموعة من الأهداف في مجال الرعاية الصحية ومكافحة السمنة، ومن أبرزها: تطوير نظام ذكي لجمع البيانات الحيوية والطبية المتعلقة بالسمنة باستخدام أجهزة إنترنت الأشياء الصحية مثل الأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة الاستشعار الذكية، ومعالجة وتحليل هذه البيانات باستخدام خوارزميات تعلم الآلة والتعلم العميق، وتصميم منصة صحية تقدم توصيات فورية للتحكم في السمنة والمساعدة على إنقاص الوزن، وتطوير تطبيق إلكتروني (للأجهزة الحاسوبية والهواتف المحمولة) يمكّن المرضى من التفاعل مع المنصة الذكية، وجمع ومعالجة البيانات الصحية الإلكترونية للأطفال (من عمر صفر إلى سنتين) عبر المؤسسات الصحية ونظام "شفاء" التابع لوزارة الصحة، وبناء نماذج تعلم آلي للتنبؤ المبكر بإصابة الأطفال بالسمنة، والتحقق من دقة النماذج المختلفة واختيار النموذج الأمثل للتنبؤ بالسمنة في سلطنة عُمان.
وأثبت المشروع البحثي مجموعة من النتائج المهمة التي تؤكد أثره العملي في تعزيز جهود الرعاية الصحية ومكافحة السمنة، ومن أبرز هذه النتائج الكشف عن فعالية عالية في الكشف المبكر عن السمنة والوقاية منها لدى الأطفال والبالغين باستخدام أجهزة إنترنت الأشياء وتقنيات تعلم الآلة، كما جرى اختبار عدة طرق حسابية ذكية تُعرف “بالخوارزميات” مثل(XGBoost) الغابات العشوائية، وآلة المتجهات الداعمة، وهي تقنيات تُستخدم في الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات كبيرة من البيانات والتنبؤ بالنتائج، وتبيّن أن خوارزمية "الانحدار اللوجستي" -وهي طريقة رياضية تُستخدم للتنبؤ باحتمالية حدوث أمر ما- كانت الأكثر دقة، إذ حققت نسبة بلغت (97.09%) في التنبؤ بخطر إصابة الأطفال بالسمنة عند بلوغهم سن العاشرة، اعتمادًا على بياناتهم الصحية منذ الولادة وحتى عمر السنتين، إلى جانب ذلك، تمَّ تطوير تطبيق إلكتروني في متصفح (الأجهزة الحاسوبية والهواتف المحمولة) يتيح للمرضى متابعة بياناتهم الحيوية مثل الوزن، واستهلاك السعرات الحرارية، والنوم، والنشاط البدني، مع الحصول على توصيات شخصية لتحسين نمط الحياة، وكذلك ساهم دمج تقنيات تعلم الآلة مع السجلات الصحية الوطنية (من نظام شفاء وتطبيقات الصحة الإلكترونية بوزارة الصحة في سلطنة عمان) إلى تطوير نماذج تنبؤية دقيقة تتناسب مع الواقع المحلي، وعلاوة على ذلك، نجح نظام الخبراء المدمج في تحليل بيانات شاملة (العمر، والجنس، ومؤشر كتلة الجسم، والنظام الغذائي، ومستوى النشاط البدني)، وتقديم توصيات فورية مخصصة للمرضى، ومقدمي الرعاية الصحية.
وقدمت الباحثة عدة توصيات بناءً على النتائج الإيجابية التي حققها المشروع البحثي من شأنها تعزيز الاستفادة من الدراسة العلمية وتوسيع أثرها على مستوى المجتمع والمؤسسات الصحية، ومن أبرزها اعتماد المنصة الذكية في البرامج الوطنية لمكافحة السمنة، خاصة لدى الأطفال، عبر الكشف المبكر والتدخل الوقائي، وتعزيز تكامل البيانات الصحية بين الأجهزة الذكية، التطبيقات، والمؤسسات الطبية لتوفير قاعدة بيانات دقيقة وشاملة، والاستثمار في تقنيات الذكاء الاصطناعي لتطوير الطب التنبؤي والرعاية الصحية الشخصية على نطاق أوسع داخل السلطنة وخارجها، وإطلاق حملات توعية صحية عامة مدعومة بنتائج هذه النماذج للتثقيف حول مخاطر السمنة وتشجيع أنماط حياة صحية، وكذلك التركيز في الدراسات المستقبلية على تحسين دقة النماذج عبر إدخال بيانات أكثر تنوعًا، وتطوير خوارزميات متقدمة، مع مراعاة خصوصية البيانات وتخصيص الخدمات.
