وقد ظل جمع البيانات الصحية العامة منذ فترة طويلة هو العمود الفقري للوقاية من الأمراض ومكافحتها، ومن المحاولات الأولى لتسجيل تفشي الأوبئة إلى المراقبة الرقمية الحالية، فإن الأساليب التي نستخدمها لجمع البيانات وتحليلها والعمل على البيانات الصحية قد شكلت بشكل أساسي قدرتنا على حماية السكان، كما أن البيانات الدقيقة تمكن موظفي الصحة العامة من الكشف عن التهديدات الناشئة، وتخصيص الموارد بكفاءة، وتنفيذ التدخلات المستهدفة التي تنقذ الأرواح.

مؤسسات تاريخية للبيانات الصحية العامة

وتمتد جذور جمع البيانات المتعلقة بالصحة العامة بصورة منهجية إلى قرون مضت، وتحتفظ الحضارات القديمة، مثل اليونانيين والرومان، بالسجلات البدائية للأوبئة والوفيات، ولكن هذه السجلات كانت في كثير من الأحيان غير واضحة وغير متجانسة، وتظهر نقطة التحول الحقيقية في القرن التاسع عشر، عندما يستخدم رواد مثل جون سنو رسم الخرائط والتحليل الإحصائي لتتبع تفشي الكوليرا في لندن إلى مضخة ملوثة للمياه.

وفي نفس الفترة، أدى وضع تسجيلات إحصائية حيوية - منهجية للمواليد، والوفيات، وأسباب الوفاة - إلى تأسيس علم الأوبئة الحديث، حيث قام ويليام فار، الذي عين كأول مجموعة من الخلاصات في مكتب السجل العام لإنكلترا وويلز، باستحداث أساليب لتحليل بيانات الوفيات التي لا تزال تستخدم اليوم، ووضع نظم تصنيف موحدة لأسباب الوفاة، واستخدمت جداول الحياة في حساب النماذج الرئيسية للمسح الديمغرافي والصحي.

التقنيات الحديثة في جمع البيانات

وقد أدى جمع بيانات الصحة العامة اليوم إلى ظهور نظام إيكولوجي متطور للأدوات الرقمية والسجلات الإلكترونية ونظم الإبلاغ في الوقت الحقيقي، حيث أدت السجلات الصحية الإلكترونية إلى إحداث ثورة في توافر البيانات عن طريق استخلاص أعراض المرضى الديمغرافية، والتشخيصات، ونتائج المختبرات، وتاريخ العلاج في شكل منظم يمكن تجميعه عبر نظم الإنذار الصحي، كما أن التقارير المختبرية، من خلال المواقع التي تُواجه فيها مقاومة سريرية ومختبرات الصحة العامة، تتيح معلومات في الوقت المناسب عن تحديد هوية المرضى والأنماط العلاج المضاد للأوبئة.

نظم المعلومات الجغرافية

وقد أصبحت نظم المعلومات الجغرافية لا غنى عنها لتصوير التوزيع المكاني للأمراض، إذ إن رسم خرائط جديدة عن خرائط الأمراض التي تصيب السكان والمتغيرات المناخية والهياكل الأساسية، يمكن أن يحدد المسؤولون الصحيون البؤر الساخنة، وتتبع الانتشار الجغرافي للإصابة، وتخطيط الموارد، وعلى سبيل المثال، خلال تفشي فيروس إيبولا في غرب أفريقيا، ساعدت رسم خرائط نظام المعلومات الجغرافية على توجيه حملات التطعيم والتنبؤ بالإصابة بالفيروس عبر الحدود.

المراقبة المتلازمة

وتُجمع نظم المراقبة المتلازمة تلقائياً وتحلل البيانات المتعلقة بالأعراض بدلاً من التشخيصات المؤكدة، وتُستخدم المستشفيات، وإدارات الطوارئ، وحتى في حالات العرض المفرط لتغذية الأدوية في هذه النظم، التي تبحث عن أنماط غير عادية مثل التهاب في الأمراض التنفسية أو الشكاوى البترولية التي يمكن أن تشير إلى بدء تفشي المرض.

نظم المراقبة الرقمية

وتمثل نظم المراقبة الرقمية الطرف المتطور لجمع البيانات الآلية، وتسحب هذه البرامج المعلومات من مجموعة واسعة من المصادر، بما في ذلك سجلات دخول المستشفيات، وأوامر الاختبار المختبرية، ومراكز الإعلام الاجتماعية، والتقارير الإخبارية، وحتى الاستفسارات عن طريق الإنترنت. وقد كان برنامج رصد الأمراض الناشئة في القرى (ProMED) [(Proap-T:1]) رائداً في هذا المجال منذ عام 1994، باستخدام شبكة عالمية من الخبراء للكشف عن وجود أجهزة إنذار.

وقد أضافت المراقبة الجيني بعدا جديدا قويا، فخلال وباء COVID-19، قامت المبادرة العالمية بشأن تبادل بيانات جميع الأنفلونزا (GISAID) بتحديد المستودع المركزي لتسلسلات الجينوم (RSS-CoV-2) مما أتاح للعلماء تتبع المتغيرات والتحولات في أماكن أخرى(22).

أثر البيانات على الوقاية من الأمراض

وقد أدى جمع البيانات بشكل دقيق وفي الوقت المناسب إلى تحويل الوقاية من الأمراض من الانضباط التفاعلي إلى علم استباقي يستند إلى الأدلة، وتبين التطبيقات التالية كيف تحسن البيانات بشكل مباشر نتائج الوقاية:

  • Identifying high-risk populations:] Demographic, geographical, and behavioral data allow health authorities to binpoint communities most vulnerable to specific diseases, enabling targeted education, screening, and vaccination efforts. For instance, during the 2014-2016 West Africa Ebola outbreak, data on burial practices and community mobility helped focus safe burial programs and reduce transmission.
  • Tracking disease progression and hotspots:] Real-time case data combined with mobility analytics can show how a pathogen moves through a population, helping officials to issue timely travel advisories, close schools, or enforce contact restrictions. During the COVID-19 epidemic, many countries used aggregated mobile phone location data to model population movement and assess the effectiveness of lockdown
  • Developing targeted vaccination campaigns:] Data on vaccine coverage, seroprevalence, and community immunity levels guide the prioritization of doses and the design of outreach programs, as seen in polio eradication efforts in endemic regions. In India, microplanning using demographic and geographical data helped reach every child with polio drops, leading to the country’s 2014.
  • ] Implementing quarantine and containment measures effectively:] Epidemiological data - including incubation periods, transmission rates, and contact networks-informs decisions about the duration and scope of isolation measures, balancing public health benefit with social and economic costs. Contact tracking data has been critical in containing outbreaks of tuberculosis, measles, and COVID-19.

وقد أصبح النموذج الافتراضي، الذي يعتمد على البيانات التاريخية والبيانات في الوقت الحقيقي، حجر الزاوية في الوقاية الحديثة، ويمكن للنموذج أن يُتوقع مسار تفشي المرض، وتقدير احتياجات موارد الرعاية الصحية، وتقييم الأثر المحتمل لمختلف التدخلات، فعلى سبيل المثال، خلال وباء COVID-19، ساعدت نماذج مثل كلية الإمبراطورية لندن الحكومات على تقييم أثر الإغلاقات والولايات الخفية، ووضع نماذج للسياسة الصحية على نطاق واسع في جميع أنحاء العالم.

التحديات في جمع بيانات الصحة العامة

وعلى الرغم من أوجه التقدم، فإن جمع بيانات الصحة العامة يواجه عقبات كبيرة يمكن أن تقوض فعاليتها، ولا تزال نوعية البيانات مسألة مستمرة: فالبيانات غير كاملة أو غير دقيقة أو غير متسقة يمكن أن تؤدي إلى تحليلات خاطئة وقرارات غير مدروسة، كما أن التحديات التي تواجه قابلية التشغيل المتبادل بين مختلف نظم حقوق الإنسان وقواعد البيانات المختبرية وسجلات الصحة العامة تؤدي إلى إعاقة وضع البيانات التي تعوق التجميع وتقاسمها، وحتى عندما تتوافر البيانات، فإن التأخير في الإبلاغ عن العمليات البيروقراطية

وبالإضافة إلى ذلك، فإن التعليم في جمع البيانات هو شاغل رئيسي آخر، فإذا كانت نظم المراقبة تمثل عدداً من السكان (مثل السكان الحضريين الذين يحصلون على الرعاية الصحية) بينما كانت البيانات المقدمة عن الفئات الريفية أو المهمشة غير كافية، فإن الصورة الناتجة عن ذلك عن عبء المرض قد تُدمَج، وهذا يمكن أن يديم أوجه عدم المساواة الصحية إذا ما أُضفيت على جهود الوقاية، وعلى سبيل المثال، خلال تفشي الأمراض من خلال عملية التكاثر في عام 2022، أظهرت البيانات الأولية وجود هيمنة بين الرجال الذين يعانون من نقص في الحصول على الرجال الذين يمارسون الجنس مع الرجال، ولكن فيما بعد.

خصوصية البيانات والأمن

وتثير جمع المعلومات المتعلقة بالصحة الشخصية مسائل حرجة تتعلق بالخصوصية والأمن، إذ يجب على وكالات الصحة العامة أن تبحر في أطر قانونية معقدة، مثل قانون نقل المسؤولية والمساءلة في مجال التأمين الصحي في الولايات المتحدة، لضمان عدم استخدام البيانات إلا للأغراض المأذون بها، كما أن انتهاكات البيانات أو الإفصاحات غير المأذون بها يمكن أن تضعف ثقة الجمهور وتثني الأفراد عن المشاركة في برامج المراقبة، وتضع التوازن الصحيح بين جمع البيانات الشاملة وحماية الخصوصية الفردية يشكل تحدياً قائماً على الاتصال الأخلاقي والتشغيلي.

المستقبل في جمع بيانات الصحة العامة

وتعود التكنولوجيات الناشئة بزيادة ثورة جمع وتحليل بيانات الصحة العامة، إذ إن المعلومات الاستخبارية الفنية وأجهزة التحصيل الآلي تستخدم بالفعل لكشف إشارات الانتشار من البيانات غير المهيكلة، مثل التقارير الإخبارية أو المذكرات السريرية، والتنبؤ بانتشار الأمراض بمزيد من الدقة، ويمكن أن تقوم نماذج التعلم العميق بتحليل الصور الطبية التي تصيب الأشعة السينية، وذلك لكشف الأمراض المحتملة، بينما يمكن للتجهيز اللغوي أن يستخرج معلومات قيمة من هذه البرامج.

الأجهزة القابلة للزراعة وأجهزة الاستشعار

كما أن تكاثر الأجهزة القابلة للذوبان وشبكة الإنترنت للأجهزة الاستشعارية (IoT) يتيح فرصة غير مسبوقة للرصد الصحي المستمر، كما أن المواد الكيميائية التي تقيس معدل القلب ودرجة حرارة الجلد وتشبع الأكسجين يمكن أن توفر مؤشرات مبكرة للإصابة قبل ظهور الأعراض، كما أن الشركات مثل ] Fitbit قد أقامت شراكات مع مؤسسات بحثية لتلوث الكولدات.

منابر البيانات اللامركزية

وستُستكشف نظم البيانات القائمة على السلاسل والموحدة بوصفها سبلاً تتيح تبادل البيانات بشكل آمن دون إضفاء الطابع المركزي على المعلومات الحساسة، وتتيح هذه النُهج للمؤسسات المتعددة - المستوصفات، والمختبرات - المساهمة ببيانات في تحليل مشترك مع الحفاظ على الرقابة على سجلاتها، مما يمكن أن يؤدي إلى تحسين كبير في توافر البيانات اللازمة لإجراء تحقيقات متعددة الاختصاصات مع معالجة الشواغل المتعلقة بالخصوصية، وعلى سبيل المثال، يمكن أن تُدرِّب نماذج التعلم المدمجة في مواقع التقييم الصحي الموزعة على الإطلاق.

الاعتبارات الأخلاقية والثقة العامة

ومع أن أساليب جمع البيانات تصبح أكثر قوة، فإن الاعتبارات الأخلاقية ستنتقل إلى المعالم، فالموافقة المستنيرة والشفافية في استخدام البيانات، والتمتع على قدم المساواة بفوائد المراقبة، هي مبادئ أساسية لا بد أن تسترشد بها في تصميم النظام، ويجب على سلطات الصحة العامة أن تشرك المجتمعات المحلية في الحوار من أجل بناء الثقة وضمان قبول ودعم برامج المراقبة، كما أن سيادة البيانات - حق المجتمعات والأمم في تنظيم جمع واستخدام بياناتها الصحية - هو أمر مهم بصفة خاصة بالنسبة للسكان الأصليين والبلدان النامية التي تقوم على البحث.

إن تحقيق التوازن بين الصالح العام وحقوق الأفراد ليس لعبة صفرية، فمع التخطيط الدقيق، والرقابة القوية، والالتزام بالإنصاف، يمكن أن تتقدم الصحة العامة التي تحركها البيانات مع احترام كرامة كل شخص واستقلاله، ولا يشكل تطور جمع البيانات مجرد قصة للتقدم التكنولوجي، بل يعكس قيمنا الجماعية وتصميمنا على بناء مجتمعات أكثر صحة وأكثر مرونة، وبما أننا نتطلع إلى المستقبل، فإن النهج الأساسي لا يحافظ على طريقة أخرى تركز على البشر.