يشكّل استخدام البيانات الضخمة (Big Data) أحد أهم التحولات الحديثة في المجال الطبي، حيث أتاح إمكانية الانتقال من العلاجات العامة إلى العلاجات المخصصة التي تراعي الخصائص الفردية لكل مريض. تعتمد البيانات الضخمة في الرعاية الصحية على جمع كميات هائلة من المعلومات الصحية، مثل السجلات الطبية الإلكترونية، ونتائج الفحوصات المختبرية، والصور الطبية، والبيانات الوراثية، إضافة إلى بيانات نمط الحياة، مما يوفر قاعدة معرفية واسعة يمكن تحليلها بطرق متقدمة لدعم اتخاذ القرار الطبي. يسهم تحليل البيانات الضخمة في تخصيص العلاجات الطبية للأفراد من خلال اكتشاف الأنماط والعلاقات الخفية بين البيانات الصحية المختلفة، والتي يصعب ملاحظتها بالطرق التقليدية. وعبر تحليل تاريخ المريض الصحي واستجابته السابقة للأدوية، يمكن للأطباء توقع مدى فعالية علاج معين وتقليل احتمالية حدوث الآثار الجانبية. كما يسمح هذا التحليل بتحديد المخاطر الصحية المحتملة في وقت مبكر، مما يتيح التدخل الوقائي أو العلاجي في التوقيت المناسب وبأسلوب يتلاءم مع حالة كل مريض. تلعب تطبيقات الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًا في تحسين نتائج العلاج اعتمادًا على البيانات الشخصية، إذ تعتمد خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق على معالجة البيانات الضخمة وتحليلها بدقة عالية. وتُمكّن هذه الخوارزميات من تقديم توصيات علاجية ذكية، مثل اختيار الدواء الأنسب والجرعة المثلى لكل مريض، استنادًا إلى صفاته الحيوية والجينية وسجله الصحي. كما تُستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي في متابعة تطور حالة المريض وتحديث الخطة العلاجية بشكل مستمر وفقًا لاستجابته للعلاج. إضافة إلى ذلك، يساهم دمج البيانات الضخمة مع الذكاء الاصطناعي في تحسين جودة الرعاية الصحية بشكل عام، من خلال دعم الطب التنبؤي والطب الشخصي، وتقليل الأخطاء الطبية، ورفع كفاءة استخدام الموارد الصحية. ومع التطور المتسارع في تقنيات تحليل البيانات، يُتوقع أن يصبح تخصيص العلاجات المبني على البيانات الضخمة عنصرًا أساسيًا في مستقبل الطب، مما يوفر علاجات أكثر دقة وفعالية ويحسّن النتائج الصحية للمرضى. جامعة المستقبل الجامعة الاولى في العراق.