يشهد القطاع الصحي تحولًا جذريًا بفضل التطور المتسارع في تقنيات تحليل البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي، إذ أصبح بالإمكان الانتقال من النماذج العلاجية التقليدية القائمة على بروتوكولات عامة إلى نماذج علاجية مخصصة تراعي الخصائص الفردية لكل مريض. ويُعد استخدام البيانات الضخمة في تخصيص العلاجات أحد أبرز ملامح الطب الحديث، حيث يجري تحليل كميات هائلة من البيانات السريرية والجينية والديموغرافية والسلوكية لاستخلاص أنماط دقيقة تسهم في اتخاذ قرارات علاجية أكثر دقة وفعالية. تعتمد البيانات الضخمة في المجال الطبي على مصادر متنوعة تشمل السجلات الصحية الإلكترونية، ونتائج المختبرات، وصور الأشعة، وبيانات الأجهزة القابلة للارتداء، إضافة إلى المعلومات الجينية والتاريخ المرضي والعوامل البيئية ونمط الحياة. إن دمج هذه المصادر ضمن منصات تحليل متقدمة يمكّن الباحثين والأطباء من فهم التباين البيولوجي بين الأفراد، وبالتالي تحديد العلاج الأنسب لكل حالة بدلاً من اعتماد نهج موحد للجميع. هذا التحول يدعم مفهوم “الطب الدقيق” الذي يهدف إلى تصميم تدخلات علاجية تستند إلى الخصائص الجينية والجزيئية لكل مريض. يسهم تحليل البيانات الضخمة في الكشف عن أنماط ارتباط معقدة بين المتغيرات الصحية قد يصعب اكتشافها بالطرق الإحصائية التقليدية. فعلى سبيل المثال، يمكن للنماذج التحليلية التنبؤية تحديد المرضى الأكثر استجابة لنوع معين من الأدوية بناءً على مؤشرات حيوية محددة أو طفرات جينية بعينها. كما تتيح هذه التحليلات توقع المضاعفات المحتملة قبل حدوثها، ما يمكّن الأطباء من اتخاذ إجراءات وقائية مبكرة تقلل من المخاطر وتحسن جودة الرعاية الصحية. أما تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ولا سيما تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق، فتؤدي دورًا محوريًا في استخلاص المعرفة من البيانات الشخصية المعقدة. إذ تُدرَّب الخوارزميات على مجموعات ضخمة من البيانات لتتعرف على أنماط دقيقة في استجابة المرضى للعلاج، ومن ثم تقديم توصيات علاجية قائمة على الأدلة. وفي مجال الأورام، على سبيل المثال، يمكن تحليل البيانات الجينية للورم لتحديد العلاجات الموجهة التي تستهدف طفرات محددة، مما يزيد من فعالية العلاج ويقلل من الآثار الجانبية الناتجة عن العلاجات غير الموجهة. علاوة على ذلك، تساهم تقنيات الذكاء الاصطناعي في مراقبة الاستجابة للعلاج بشكل مستمر من خلال تحليل البيانات الواردة من الأجهزة الطبية وأجهزة الاستشعار، وهو ما يسمح بتعديل الخطة العلاجية ديناميكيًا وفق تغير الحالة الصحية للمريض. هذا النهج التكيفي يعزز من فرص تحقيق نتائج علاجية أفضل ويحد من فترات البقاء في المستشفى والتكاليف المرتبطة بالمضاعفات. ورغم الفوائد الكبيرة، فإن توظيف البيانات الضخمة في تخصيص العلاجات يطرح تحديات تتعلق بحماية الخصوصية وأمن المعلومات وضمان جودة البيانات وتكاملها. لذا يتطلب الأمر أطرًا تنظيمية واضحة ونظمًا تقنية متقدمة لضمان الاستخدام الآمن والأخلاقي لهذه البيانات، مع مراعاة الشفافية في تطوير الخوارزميات والتحقق من موثوقيتها سريريًا. في المحصلة، يمثل تحليل البيانات الضخمة المدعوم بالذكاء الاصطناعي ركيزة أساسية في بناء منظومة صحية قائمة على الطب الدقيق، حيث ينتقل القرار العلاجي من كونه مبنيًا على المتوسطات الإحصائية إلى كونه مستندًا إلى الخصوصية البيولوجية لكل فرد. هذا التحول لا يعزز فقط من فعالية العلاجات، بل يفتح آفاقًا جديدة نحو رعاية صحية أكثر دقة وإنسانية واستدامة. جامعة المستقبل الجامعة الاولى في العراق.