دانشگاه علوم پزشکی ایران
خود مراقبتی مجموعه‌ای از اعمالی است که فرد طی آن با استفاده از دانش، مهارت و توان خود به صورت مستقل مراقبت از سلامتی خود را در تمامی زمینه‌ها انجام می‌دهد. البته در موارد مخصوص، خود مراقبتی بخشی از روند بهبود درمان و کمک به پزشک، مشاور، روانپزشک، پرستار یا راهنما نیز می‌باشد. در چنین مواردی دنبال کردن روند بهبود بیماری، بخش مهمی از خودمراقبتی است و باید به دقت رعایت شود. خود مراقبتی به عنوان عامل مهمی در سلامت اجتماع و خانواده محسوب می‌شود و انواع مختلفی دارد. در خود مراقبتی هر فرد با اتکا به تصمیم خود و بدون نیاز به دیگران، مراقبت از خود را انجام می‌دهد. با افزایش آگاهی، استفاده از ابزارها، کسب مهارت و توانایی در زمینه خودمراقبتی هر فرد می‌تواند نقش اثرگذاری در سلامت اجتماعی و کاهش بیماری‌های جسمی و سلامت روانی جامعه داشته باشد. امروزه تکنولوژی نقش مهمی در زمینه خود مراقبتی ایفا می‌کند. دستیار هوشمند خود مراقبتی، یا به عبارت دقیق‌تر، دستیار هوش مصنوعی مرتبط با مراقبت از خود، نوعی نرم‌افزار یا دستگاه بهره‌بردار از هوش مصنوعی است که به افراد در بهبود کیفیت زندگی و رفاه شخصی کمک می‌کند. این سازوکارها اطلاعات شخصی را می‌گیرند و سپس توصیه‌ها و راهنمایی‌هایی ارائه می‌دهند تا به افراد در مدیریت بهتر سلامت فیزیکی و روحی-روانی آنها کمک کنند. ابزارها و نرم‌افزارها با استفاده از هوش مصنوعی سازوکاری را برای کمک در اندازه‌گیری پارامترهای سلامت ارائه می‌دهند که به تعیین و رسیدن اهداف درمانی بیماران و بهداشت فردی افراد جامعه کمک می‌کنند. از نمونه‌های آن، ارائه مراقبت مستقیم، دریافت بلادرنگ علایم حیاتی، ارائه اطلاعات بیمار به پزشکان و پرستاران می‌باشد. معماری عمومی سازوکارهای خود مراقبتی از سه بخش جداگانه تشکیل شده است، بخش اول شامل حس‌گرها و دستگاه‌های تخصصی که به عنوان لوازم جانبی نرم‌افزارهای سلامت عمل می‌کنند. بخش دوم، شامل دستگاه‌هایی مانند سیستم‌های دستیار دیجیتالی شخصی یا تلفن‌های هوشمند می‌باشد که در اختیار کاربران نهایی قرار می‌گیرد. این وسایل به عنوان میانجی برای ارتباط داده‌ها در بخش اول و سوم به کار برده می‌شوند. بخش سوم شامل سرورهایی می‌باشد که توابع حقیقی را اجرا و تسهیلات عملیات استفاده از پایگاه داده را برای نرم‌افزارها فراهم می‌کنند.
استفاده از فناوری باعث افزایش توان بالقوه بیماران و افراد جامعه در بهبود سلامت و عملکرد آنان می‌شود. بهره‌برداری از هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌ها و برنامه‌های کاربردی در زمینه خود مراقبتی به خصوص برای بیماران، افراد سالمند و افراد ناتوانی که نیاز به مراقبت دارند مناسب بوده و باعث می‌شود که وابستگی دائمی کاهش یافته و فرد بتواند از عهده انجام برخی از کارهای خود برآید. همچنین استفاده از تکنولوژی‌های مرتبط با خود مراقبتی می‌تواند به افرادی که قادر به خود مراقبتی نیستند و نیازمند دریافت مراقبت‌های بهداشتی از ارائه دهندگان خدمات اجتماعی یا بهداشتی باشند نیز کمک کند.
خودمراقبتی دارای انواع متنوعی است که خود مراقبتی فردی برای حفظ سلامت، خود مراقبتی و بیماری‌های جزئی، خود مراقبتی و بیماری‌های مزمن، برخی از انواع پرکاربرد آن است. از طریق دستیارهای هوشمند خود مراقبتی می‌توان مراقبت فردی جامعه در زمینه‌های مذکور را تسهیل و بهبود داد. با استفاده از انواع دستیار هوشمند خود مراقبتی می‌توان مسائلی همچون نظارت بر سلامت فیزیکی، مدیریت تغذیه، مدیریت استراحت و خواب، مدیریت استرس و روان‌شناختی، پشتیبانی از تصمیم‌گیری‌های بهداشتی و ارتباط با پزشکان را بهبود داد.
اگر چه تداخل دارویی عموما به واکنش بین دو یا چند دارو با یکدیگر، یا تداخل داروها با مواد غذایی یا آشامیدنی اطلاق می شود، ولی برهمکنش دارو-بیماری، و دارو-آزمون های آزمایشگاهی نیز به عنوان تداخلات دارویی، مطرح و حائز اهمیت هستند.
نتیجه تداخلات دارویی می‌تواند افزایش یا کاهش اثر داروها یا افزایش احتمال بروز برخی عوارض ناخواسته دارویی باشد. به این ترتیب، برخی تداخلات دارویی که منجر به افزایش اثر بخشی دارو شوند، می توانند مفید باشند.
بطور کلی تداخلات دارویی ممکن است در 4 حالت اتفاق بیفتد:
- تداخل دارو-دارو:
این نوع تداخل وقتی پیش می‌آید که دو یا چند دارو، اثرات یکدیگر را با مکانیسم های مختلف تضعیف یا تقویت می‌کنند. تداخلات بین داروهایی که “پنجره‌ی درمانی باریک‌تری“ دارند (یعنی فاصله‌ی دوز درمانی و دوز سمی آنها کم است)، معمولا اهمیت و شدت بیشتری دارد. تداخلات دارو-دارو می‌تواند بین داروهای مختلف یک نسخه، بین داروهای تجویز شده توسط پزشک با داروهای بدون نسخه (OTC)، بین داروها و فراورده های طبیعی یا گیاهی، مکملها و یا ویتامینها رخ دهد.
- تداخل دارو-غذا (drug-food interactions):
تداخل دارو با غذا، نوشیدنی ها، و مکمل‌های غذایی، وقتی اهمیت می یابد که دارویی باعث اختلال در جذب برخی مواد غذایی نظیر ویتامین ها و ریزمغذی‌ها یا افزایش دفع آنها از بدن شود، و یا زمانی که مواد غذایی باعث کاهش یا افزایش اثر داروها شوند.
- تداخل دارو با بیماری (drug-disease interactions):
تداخل دارو با بیماری وقتی پیش می‌آید که دارو باعث وخیم شدن یک بیماری زمینه‌ای یا شرایط بیمار شود، و یا یک بیماری با تحت تاثیر قراردادن خصوصیات فارماکوکینتیکی یا فارماکودینامیکی یک دارو باعث کاهش یا افزایش اثر آن گردد.
- تداخل دارو با تست های آزمایشگاهی :
برخی داروهای منجر به بروز اختلال در نتیجه تست های آزمایشگاهی بالینی بصورت منفی یا مثبت کاذب می شوند. نتیجه این تداخلات گمراه شدن کلینیسین در تشخیص بیماری یا ارزیابی وضعیت بیمار و در نهایت انحراف در مدیریت صحیح بیماری و افزایش هزینه های تشخیصی و درمانی بیمار خواهد بود.
تحلیل دقیق خطر تداخلات دارویی در بیماران:
برای ارزیابی و مدیریت صحیح و دقیق تداخلات دارویی، علاوه بر سوابق دارویی بیماران، نیاز به بررسی و اطلاع دقیق از شرایط بالینی حال و گذشته بیمار (سوابق پزشکی)، خصوصیات فردی و دموگرافیک (سن، جنس، وزن، …)، عادات و سبک زندگی بیماران (social habits and life style)، ارزیابی عملکرد ارگان های حیاتی، و سوابق عوارض یا واکنش های قبلی دارویی نظیر واکنش های آلرژیک دارویی است. علاوه بر این، با دستیابی علم پزشکی به نقشه ژنومیکی انسان در سال های اخیر، می توان از خصوصیات فارماکوژنومیکی یک بیمار برای پیش بینی و یا پیشگیری از بروز برخی تداخلات دارویی نامطلوب و یا کاهش شدت بروز آنها در آن بیمار سود برد.
به این ترتیب، در دسترس بودن یک ابزار ارزیابی هوشمند تداخلات دارویی بصورت برخط و همزمان با تجویز داروها در یک بیمار با شرایط خاص خود، می تواند نقش بسزایی در مدیریت صحیح بیمار داشته باشد و حداکثر بهره وری از اقدامات درمانی را ایجاد نماید. این امر بویژه در بیماران مبتلا به چند بیماری بطور همزمان (comorbidity) و مراجعات مکرر آنها به چند پزشک با تخصص های مختلف، که منجر به تجویز و مصرف داروهای متعدد بطور همزمان توسط بیمار (poly-pharmacy) می گردد، از اهمیت بالاتری برخوردار است.
توسعه فرایندهای نسخه نویسی الکترونیک و نیز تشکیل پرونده الکترونیک سلامت برای بیماران و یا سایر سامانه های مرتبط، امکان بررسی و تحلیل دقیق و سریع کلیه این تداخلات را بر اساس سوابق دارویی و پزشکی بیماران با استفاده از هوش مصنوعی امکان پذیر می نماید. لذا، “رویداد ملی هوش مصنوعی و سلامت” موضوع تشخیص تداخلات دارویی را به عنوان یکی از محورهای اصلی در فراخوان ایده ها و محصولات فناورانه در این رویداد قرار داده است. بدینوسیله از کلیه شرکت های دانش بنیان فعال در این حوزه دعوت به همکاری و مشارکت در این رویداد ملی می گردد.
بیماری های قلبی و عروقی از شایع ترین عوامل مرگ و میر در سراسر دنیا به شمار می روند که سالانه نزدیک به 20 میلیون نفر در دنیا به علت این بیماری جان خود را از دست می دهند. همچنین، بخش عمده ای از منابع بهداشتی و درمانی کشورها صرف درمان بیماران قلبی و عوارض ناشی از ان می شود. در این میان، بار بیماری های قلبی-عروقی در ایران نسبت به سایر کشورهای منطقه شرق مدیترانه بالا است که طبق آخرین گزارش جهانی بار بیماری ها ، بیماری های قلبی و عروقی در ایران، سهمی بیش از 9000 مورد در هر 100.000 نفر را به خود اختصاص داده است. با توجه به شیوع بالای عوامل خطر قلبی-عروقی مانند دیابت و پرفشاری خون در ایران و قابلیت اصلاح آنها، پیشگیری از بیماری های قلبی عروقی و در نتیجه کاهش بار ناشی از این بیماری ها و مرگ و میر مرتبط با آن امری ضروری به شمار می رود.
در سند سیاست های کلی سلامت ابلاغی مقام معظم رهبری ، بر نقش اولویت پیشگیری بر درمان، ارائه خدمات آموزشی، بهداشتی و درمانی، توسعه آموزش ها و توانمندسازی های سلامت در سطح جامعه، و اصلاح سبک زندگی به کمک تغذیه جهت ارتقا سطح سلامتی جامعه و پیشگیری از بروز عوارض ناشی از حدوث و گسترش بیماری در سطح جامعه اشاره شده است. در برنامه های اجرا شده تاکنون مشاهده شده که به کارگیری برنامه های آموزشی، بهبود شرایط محیطی، تدوین قوانین و همکاری های بین بخشی می تواند سبب بهبود رفتارهای سبک زندگی، و تعدیل عوامل خطر متابولیک و در نهایت کاهش بروز بیماری و مرگ و میر ناشی از مشکلات قلبی و عروقی شود که این مداخلات می توانند سبب تعدیل عوامل خطر بیماری های قلب و عروقی، و کاهش خطر بروز این بیماری تا 90% و کاهش چشمگیری در مرگ و میر شود.
هوش مصنوعی یکی از ابزارهایی است که استفاده از آن در سلامت، در سال های اخیر سیری فزاینده داشته است. هوش مصنوعی با بهره گیری از داده ها، امکان یافتن الگوها و ساختارهایی را فراهم می سازد که با روش های سنتی مطالعه امکان پذیر نبوده است. از این رو، استفاده از روش های مبتنی هوش مصنوعی و شاخه های مختلف آن برای انتخاب بهترین استراتژی تشخیصی، درمانی، و پیشگیری، امکان شناسایی عوامل خطر ناشناخته قلبی عروقی، بازبینی نقش و تاثیر عوامل خطر شناخته شده، پیش بینی دقیق تر مدل های پیش بینی شیوع و بروز بیماری ها، بازبینی و بهبود ابزارها و معیارهای مورد استفاده در تشخیص و درمان بیماری ها، و ارزیابی دقیق تر سیر بالینی بیماری ها و پاسخ به درمان را فراهم می سازد. از این رو، استفاده از هوش مصنوعی در پیشگیری از بروز بیماری های قلبی و عروقی و کاهش مرگ و میر ناشی از آن، می تواند نقش به سزایی داشته باشد.