الرقمية والصحية: بناء نظام معلومات يليق بعصر السرعة

هل تخيلت يومًا أن تشعر بالقلق من فقدان ملفاتك الطبية الإلكترونية، أو أن تنقلها عبر شبكة غير آمنة، وأن تتعرض معلوماتك الصحية للسرقة؟
لا داعي للخوف، فالحل موجود في بناء نظام معلومات صحية آمن وموثوق، مثل بناء قلعة حصينة لحماية أسرارك الشخصية.

تخيل أنّك طبيبٌ يشعر بالإرهاق من كتابة تقارير طويلة، وتريد الوصول إلى ملفات المرضى بسهولةٍ وسرعة. هنا يأتي دور هندسة الحاسوب لتقديم الحلّ:

نظام معلومات صحي مُدمج أولاً، نحتاج إلى قواعد بيانات آمنة ومُحسّنة.

• بِمثلِ ما نُنظّم وثائقنا في أدراجٍ مُرتبة، نُنظّم بيانات المرضى في قاعدة بيانات قوية تُحميها برامجٌ مُتطورة.
• تُستخدم لغة برمجة SQL (Structured Query Language) لبناء قواعد بيانات تُناسب المتطلبات الطبية.

-- إنشاء جدول للمرضى
CREATE TABLE patients (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255),
    birthdate DATE,
    address VARCHAR(255)
);

-- إضافة معلومات جديدة لمرضى
INSERT INTO patients (id, name, birthdate, address) 
VALUES (1, 'Ahmed', '2000-01-01', 'Egypt');

ثانياً، نُطوّر نظامًا آمنًا يحمي بيانات المرضى.

• نُستخدم تقنيات التشفير مثل "AES" (Advanced Encryption Standard) لتأمين البيانات.
• تُستخدم تقنيات "Blockchain" لتسجيل جميع العمليات على سلسلة آمنة لا يمكن التلاعب بها.

from cryptography.fernet import Fernet

#  توليد مفتاح تشفير 
key = Fernet.generate_key()

#  إنشاء كائن تشفير
f = Fernet(key)

#  تشفير بيانات المرضى
encrypted_data = f.encrypt(b'بيانات حساسة')

#  فك تشفير البيانات
decrypted_data = f.decrypt(encrypted_data)

ثالثاً، نُستخدم تطبيقات الويب والجوال

• تُسهّل هذه التطبيقات وصول الأطباء والمرضى إلى البيانات دون الحاجة إلى القدوم إلى المستشفى.
• تُستخدم لغات برمجة ويب مثل "JavaScript" و "PHP" لتطوير هذه التطبيقات.

//  استدعاء API 
fetch('https://api.example.com/patients')
  .then(response => response.json())
  .then(data => {
    //  معالجة البيانات 
  })
  .catch(error => {
    //  معالجة الأخطاء
  });

رابعاً، تُستخدم ذكاء الاصطناعي

• لتحليل البيانات الطبية وتقديم توصيات للأطباء.
• تُستخدم لغات برمجة مثل "Python" لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي.

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

#  تحميل البيانات 
data = pd.read_csv('medical_data.csv')

#  تجهيز البيانات 
X = data.drop('diagnosis', axis=1)
y = data['diagnosis']

#  تقسيم البيانات للتدريب والاختبار 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

#  بناء نموذج الذكاء الاصطناعي 
model = LogisticRegression()

#  تدريب النموذج 
model.fit(X_train, y_train)

#  تقييم النموذج 
accuracy = model.score(X_test, y_test)

الخاتمة: بناء نظام معلومات صحي آمن وموثوق يُشبه بناء سفينةٍ قويةٍ تُحمل على متنها أمانِ صحة المرضى. لا تقتصر هذه الرحلة على العلمِ وحده، بل تُطالبُنا بِالتعاونِ بينَ المهندسينِ وَالأطباءِ لِخلقِ مستقبلٍ صحيٍّ وَآمنٍ.

دعوة للتفاعل:

شاركونا آرائكم وَ افكاركمِ عن مُستقبلِ نُظمِ المعلوماتِ الصحيةِ.
هل ترونَ أهميةَ تَطويرِ نُظمٍ آمنةٍ لِحمايةِ بياناتِ المرضى؟

ملاحظة:

• هذه الأمثلةِ برمجيةٌ بسيطةٌ لِشرحِ بعضِ المفاهيمِ الأساسيةِ في هندسةِ الحاسوبِ.
• تُستخدم برامجٌ وَ تقنياتٌ مُتطورةٌ في بناءِ نُظمِ المعلوماتِ الصحيةِ الحقيقيةِ.
• لا تُعتبر هذه الأمثلةِ دليلًا مُكتملًا لِبناءِ مثلِ هذه النُظمِ.