الاستعداد لإطلاق «الشبكة الوطنية للأمراض» في مصر

بدأت وزارة الصحة والسكان في مصر إجراءات إطلاق «الشبكة الوطنية للباثولوجيا الرقمية»، بهدف تعزيز التشخيص الدقيق والسريع للأورام، وتجاوز مشكلة المسافات المكانية.

وترجع أهمية هذه الشبكة الجديدة في أنها تعد العقل الاستراتيجي لخدمات الأمراض والأورام الحديثة، حيث تعرف الباثولوجيا بأنها علم الأمراض، وتهتم ببحث أسباب المرض، وتطوره داخل الجسم، وخاصة التغيرات التي تحدث في الأنسجة والخلايا بسبب المرض.

وأعلنت الوزارة توقيع مذكرة تفاهم بين مع شركة روش للحلول التشخيصية، من أجل إطلاق الشبكة الوطنية للباثولوجيا الرقمية، وذلك بالمركز المصري للتحكم في الأمراض.

ووقع المذكرة الدكتور محمد حساني، مساعد الوزير لشؤون المبادرات الصحية في مصر، والمهندس معتز ناصف، رئيس مجلس إدارة روش مصر للحلول التشخيصية.

وأكد الدكتور خالد عبدالغفار، وزير الصحة والسكان في مصر، أن إطلاق الشبكة يمثل خطوة استراتيجية فارقة في تحول المنظومة الصحية نحو الطب الدقيق والتشخيص الرقمي، ويعكس التزام الدولة المصرية ببناء نظام صحي حديث يضع المواطن في صميم أولوياته، مشيراً إلى أن الشبكة تشكل حجر الأساس لبنية تحتية رقمية متكاملة على مستوى الدولة، تتجاوز تحديثاً تقنياً لتصبح ركيزة أساسية لتطوير التشخيص والعلاج.

وأوضح الوزير أن الشبكة تقضي على عائق المسافات الجغرافية، وتضمن تشخيصاً دقيقاً وسريعاً قد ينقذ حياة المرضى.

واعتبر أن الشبكة تمثل العقل الاستراتيجي لخدمات الأورام الحديثة في مصر، حيث تعمم التميز وتحقق العدالة في الوصول إلى الطب المتقدم لجميع المواطنين.

وأشار كذلك إلى أن المرحلة الأولى تنطلق من سبعة مواقع استراتيجية، تشمل المركز المصري للتحكم في الأمراض، والمركز المصري للبحوث الطبية بجامعة عين شمس، ومعهد ناصر، والمعامل المركزية بوزارة الصحة، ومراكز الأورام المتخصصة في سوهاج وكفر الشيخ ودمنهور، ما يقلص المسافة بين المريض والخبراء الاستشاريين ويجسد مفهوم العدالة المدعومة بالتكنولوجيا.

ولفت الوزير إلى نجاح مبادرة صحة المرأة في خفض متوسط الفترة بين الاشتباه بالمرض وبدء العلاج من 270 يوماً إلى 49 يوماً، بنسبة تحسن 82%، مع استهداف الوصول إلى 28 يوماً مستقبلاً.

وأكد أن تحويل شرائح العينات إلى صور رقمية مدعومة بالذكاء الاصطناعي سوف يسرع النتائج، ويرفع دقة التشخيص من 85% في الطرق التقليدية إلى 92%، مع حساسية تصل إلى 96.

3% ونوعية 93.

3%، وقدرة الذكاء الاصطناعي على اكتشاف نحو 5% من الحالات التي قد تفوتها العين البشرية، كما ارتفعت نسبة الكشف المبكر من 34% إلى 70%.