يشهد القطاع الصحي تحولًا رقميًا متسارعًا بفضل تقنيات الذكاء الاصطناعي، ويُعد التعلم الآلي أحد أهم الأدوات المستخدمة في التنبؤ بالأمراض المزمنة قبل تفاقمها. تمثل الأمراض المزمنة مثل السكري، وأمراض القلب، وارتفاع ضغط الدم، وأمراض الكلى تحديًا عالميًا نظرًا لارتفاع معدلات الإصابة بها وتأثيرها الاقتصادي والصحي طويل الأمد. يعتمد التعلم الآلي على تحليل كميات كبيرة من البيانات الطبية التاريخية، بما في ذلك السجلات الصحية الإلكترونية، نتائج التحاليل المختبرية، المؤشرات الحيوية، التاريخ العائلي، والعوامل السلوكية مثل نمط التغذية والنشاط البدني. ومن خلال تدريب نماذج رياضية متقدمة على هذه البيانات، يمكن للنظام اكتشاف أنماط خفية لا يمكن ملاحظتها بسهولة بالطرق التقليدية. تُستخدم خوارزميات متعددة مثل الانحدار اللوجستي، والغابات العشوائية، وXGBoost، والشبكات العصبية الاصطناعية لتقدير احتمالية إصابة الفرد بمرض معين خلال فترة زمنية مستقبلية. وتُعطى النتيجة غالبًا على شكل درجة خطورة (Risk Score) تساعد الأطباء في اتخاذ قرارات وقائية مبكرة، مثل تعديل نمط الحياة أو البدء بعلاج وقائي. يساهم هذا التوجه في تعزيز مفهوم الطب التنبؤي والطب الشخصي، حيث يمكن تصميم خطط علاجية خاصة بكل مريض بناءً على بياناته الفردية. كما يساعد في تقليل تكاليف العلاج على المدى الطويل من خلال التركيز على الوقاية بدلًا من العلاج بعد حدوث المرض. ورغم الفوائد الكبيرة، تواجه هذه التطبيقات تحديات تتعلق بجودة البيانات، وخصوصية المرضى، والتحيز الخوارزمي، وصعوبة تفسير بعض النماذج العميقة. لذلك، يتطلب الأمر تطوير أطر تنظيمية وأخلاقية تضمن الاستخدام الآمن والعادل لهذه التقنيات. إن دمج التعلم الآلي في التنبؤ بالأمراض المزمنة يمثل خطوة استراتيجية نحو أنظمة صحية أكثر ذكاءً وكفاءة واستدامة. جامعة المستقبل الأولى على الجامعات العراقية الأهلية