يستخدم هذا المحور أدوات الحوسبة والبيانات الضخمة لتحسين نتائج الرعاية الصحية:
الطب الشخصي المدعوم بالذكاء الاصطناعي:
تطوير وتنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات المرضى وإنشاء خطط علاجية مخصصة تتناسب مع احتياجات وخصائص كل فرد. يشمل ذلك النمذجة التنبؤية لنتائج المرضى وتصنيف المخاطر.
تحليل الصور الطبية المدعوم بتقنيات التعلّم الآلي:
استخدام تقنيات التعلّم الآلي لتحسين دقة وكفاءة تحليل الصور الطبية، مما يؤدي إلى تشخيص أسرع وأكثر دقة. ويتضمن ذلك تطوير وتطبيق خوارزميات للتحليل الآلي للصور، وإعادة البناء ثلاثي الأبعاد، ودمج بيانات الصور مع المعلومات السريرية الأخرى.
المراقبة الصحية عن بُعد المدعومة بإنترنت الأشياء:
دمج أجهزة إنترنت الأشياء (مثل المستشعرات القابلة للارتداء والمعدات الطبية الذكية) لجمع بيانات المرضى في الوقت الفعلي (مثل المؤشرات الحيوية ومستويات النشاط) للكشف المبكر عن المشكلات الصحية المحتملة والتدخل الاستباقي. يتيح ذلك المراقبة عن بُعد، مما يقلل من إعادة إدخال المرضى إلى المستشفى ويحسن النتائج الصحية.