تحويل رعاية المسنين عبر رؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي

تسعى شركة Benete، وهي شركة فنلندية وشريك لشركة IBM متخصصة في تقنيات رعاية المسنين، إلى إحداث نقلة نوعية في كيفية استفادة مقدمي الرعاية والممرضات من رؤى المساعدة في الحياة اليومية (ADL) لتقديم رعاية من الدرجة الأولى للمرضى المسنين. ويُعد غياب الرقمنة أحد التحديات الكبرى في خدمات رعاية المسنين، حيث يُثقل كاهل مقدمي الرعاية بالمهام الإدارية. كما يُصعّب ذلك من اكتشاف التغيرات المبكرة في القدرة الوظيفية أو التدهور الإدراكي، لا سيما لدى الأفراد الأكبر سنًا ممن يعيشون بمفردهم. حتى مع الزيارات المتكررة من الممرضين، قد تمر التغيرات الطفيفة في أنشطة الحياة اليومية دون ملاحظة، مما يصعّب تقديم الرعاية الوقائية.

عالج حل BeneCare من Benete هذه التحديات من خلال الاستفادة من تقنية إنترنت الأشياء (IOT) والخوارزميات الذكية لمراقبة رفاهية العملاء المسنين عن بُعد وبشكل غير ملحوظ لتوفير رؤية شاملة لحياتهم اليومية. يقوم BeneCare بتوليد نقاط بيانات متنوعة تتعلق بالتغيرات الطفيفة في مستوى النشاط، والحركة الجسدية، وأنماط النوم، والنظافة الشخصية، وتناول الطعام وتحضيره، والروتينات اليومية الأخرى. ساعدت هذه البيانات مقدمي الرعاية على الكشف عن حالات السقوط والوقاية منها. كما وفرت لوحات المعلومات في BeneCare معلومات ثرية وشاملة للممرضين ومقدمي الرعاية، الذين كانوا يقومون بتحليلها يدويًا لاستخلاص رؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن طبيعة عملهم المزدحمة أعاقت إجراء تحليلات شاملة أو تحويل تلك البيانات إلى تقارير وملخصات قابلة للتنفيذ. وأدى الاعتماد على العمليات اليدوية إلى ضعف استغلال البيانات القيّمة، ما تسبب في تجاوز مؤشرات صحية حرجة وأثر سلبًا على جودة الرعاية المُقدّمة. أدركت Benete الحاجة إلى حل يُمكِّن من أتمتة إنشاء الملخصات لتحسين قابلية استخدام منصة BeneCare وتعظيم أثرها في تحسين نتائج المرضى، فانطلقت لتطوير هذه الإمكانية.

أطلقت Benete بالتعاون مع فريق ®IBM Client Engineering مشروعًا تجريبيًا لمدة أربعة أسابيع لتعزيز وظائف لوحات معلومات BeneCare باستخدام ®IBM watsonx.ai. وباستخدام نماذج لغوية كبيرة (LLMs) مثل Llama وMistral، بالإضافة إلى Jupyter Notebook ومجموعة تطوير برمجيات watsonx.ai للغة Python، تمكّنت Benete من توفير وقت ثمين في إجراءات التوثيق، مما أتاح لمقدّمي الرعاية التركيز بشكل أكبر على المرضى.

أنشأت Benete قوالب موجِّهات (Prompts) ضمن watsonx.ai، استخرجت من خلالها المتغيرات والبيانات والمهام من قاعدة بيانات ®IBM Cloudant، وهي قاعدة بيانات قابلة للتوسّع تعتمد على JavaScript Object Notation (JSON). لم تكتفِ قاعدة البيانات هذه بتخزين الرؤى من إنترنت الأشياء (IOT) وتقديم نتائج وملخصات بيانات منظمة فحسب، بل قامت أيضًا بالاستعلام عن البيانات والملخصات بكفاءة.

تابعت Benete سير عملية التطوير وراقبت المقاييس الخاصة بالنموذج اللغوي الكبير (LLM metrics) ضمن قوالب الموجِّهات التي تم إنشاؤها باستخدام Jupyter Notebooks. ثم تم تتبع هذه القوالب باستخدام بطاقات الحقائق المدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI factsheets) من ®IBM watsonx.governance لمراقبة النماذج المختلفة وتقييمها. كما تم حفظ هذه القوالب بشكل منفصل لتتمكن Benete من تسجيل عدد الرموز المميزة (tokens) التي تستخدمها كل وحدة رعاية وتتبع تكلفتها—وهي ميزة مهمة ضمن حل مضمَّن. بعد ذلك، تم نشر هذه الموجِّهات في watsonx.ai لتصبح نقاط نهاية تعمل على تحويل البيانات إلى رؤى قابلة للفهم ومدمجة ضمن BeneCare.

من خلال دمج جميع هذه المكونات، نجحت Benete في إنشاء ملخصات سهلة الاستخدام من بياناتها وأتمتتها باستخدام watsonx.ai، والتي يمكن ترجمتها إلى لغات متعددة حتى مع وجود قيود زمنية أو لغوية. تراقب لوحة معلومات BeneCare باستمرار المقاييس الرئيسية للرعاية وتولد البيانات على مدار الساعة. وقد أصبحت تقارير الملخصات التي كانت تُنتج وتُفسّر يدويًا تُولّد الآن على الفور في أقل من 5 ثوانٍ، مما يمكّن مختصي الرعاية من اتخاذ قرارات مبنية على البيانات وتقديم أفضل رعاية ممكنة. وقد تم اختيار Llama وMistral كنماذج لغوية كبيرة ليتم نشرها على watsonx.ai نظرًا لحجمها وكفاءتها من حيث التكلفة، بالإضافة إلى التقييم الإيجابي لأسلوب توليد التقارير بما يتوافق مع احتياجات Benete. وبعد اختبار فعالية النموذجين، تمكنت Benete من الحفاظ على حيادية النموذج (model-agnostic)، مما يمنحها مرونة في تطوير نماذج LLM مستقبلًا. 

أثمر التحول في البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات عن فوائد كبيرة لشركة Benete. إذ تساهم إضافة الملخصات المعتمدة على النموذج اللغوي الكبير (LLM) ضمن BeneCare في تمكين مقدمي الرعاية من فهم حالة عملائهم من كبار السن وقدراتهم بسهولة، مما يسمح بتقديم رعاية وقائية ومخصصة، بينما تمكّن التنبيهات من التدخل في الوقت المناسب. يساعد هذا النهج الأفراد المسنين على البقاء في منازلهم لأطول فترة ممكنة، لأن مقدمي الرعاية يمكنهم تقديم رعاية وقائية مع إدارة عدد متزايد من العملاء في آنٍ واحد. كما يساعد الحل شركة Benete في تهيئة التقارير محليًا، عبر إنشاء محتوى قابل للترجمة وملائم لنبرة الخطاب، مما يُسهل التواصل بسلاسة في بيئات رعاية متعددة الثقافات. وبفضل هذه التقارير القابلة للترجمة، يتمكن مقدمو الرعاية من خلفيات مختلفة من الوصول إلى فهم موحّد لاحتياجات العميل، مما يعزز جودة الرعاية.

مع النسخة المحوّلة من الحل، أصبحت العمليات اليومية في Benete أكثر سلاسة وفعالية. حيث تم إعفاء فرق الرعاية من استخلاص البيانات وتفسيرها يدويًا بفضل الوصول السريع إلى الملخصات، مما يوفر الوقت ويعزز الإنتاجية. ومن أبرز النتائج المسجلة تقليل الوقت اللازم لفهم بيانات العميل بنسبة 90%—إذ أصبح الممرضون يحتاجون إلى دقيقة واحدة فقط بدلًا من عشر دقائق كما في السابق. وهذا الخفض في الوقت يعادل توفير 30 دقيقة يوميًا لكل ممرض، نظرًا لتكرار العملية ثلاث مرات يوميًا لكل عميل.

ما كانت Benete بحاجة إليه لم يكن روبوت محادثة للرد على الاستفسارات، بل أتمتة مهمة معقدة وتستغرق وقتًا طويلًا، بهدف إتاحة المجال للمستخدمين للتركيز على اختصاصاتهم الأساسية، ألا وهي رعاية كبار السن ودعمهم. مع النسخة الجديدة من منصة BeneCare، يمكن لمقدمي الرعاية استخدام النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لتسريع تفسير البيانات النوعية وإنشاء ملخصات قابلة للتخصيص الفوري، لضمان تقديم المعلومات بأكثر صورة جاهزة لاتخاذ القرار.

وفي قطاع تقليدي قائم على الجهد البشري، تُعد Benete شركة رائدة، إذ تستخدم حلًا محوريًا لتحليل البيانات واستخلاص رؤى تُسرّع عملية إعداد التقارير. وبعد نجاح المشروع التجريبي، باتت Benete قادرة على تقديم منصة قابلة للتخصيص وفقًا لاحتياجات المستخدم النهائي. تتمثل الأهداف النهائية لشركة Benete في زيادة تعزيز نتائج المرضى، وتوفير رعاية وقائية أفضل، وتخفيف الأعباء الإدارية على موظفي الرعاية.

Benete (الرابط يفتح خارج موقع ibm.com) هي شركة برمجيات فنلندية متخصصة في تقنيات الرعاية الفعالة لكبار السن، وتقدّم بيانات دقيقة وفي الوقت المناسب للمؤسسات والأفراد لتوفير رعاية مخصصة. تشمل خدماتها نماذج رعاية وقائية موفرة للتكاليف، تعزز من كفاءة تقديم الرعاية وتحسّن جودة حياة كبار السن.