# الرعاية الافتراضية والأطباء المدعومون بالذكاء الاصطناعي: البيانات التي يحتاجونها

> زيارة افتراضية كبيانات FHIR R4 — الحجز، الاستقبال، القراءات المنزلية، الزيارة، المتابعة — وكيف يحصل مساعد الذكاء الاصطناعي على عرض موافق عليه ومُصنّف المصدر. تدفق تم اختباره.

Source: https://developers.anpheros.com/ar/guides/virtual-care-ai-data

**العيادة الافتراضية — سواء كان الطبيب شخصًا عبر الفيديو أو مساعد ذكاء اصطناعي يساعده — لا تكون جيدة إلا بقدر البيانات التي يمكنه رؤيتها قبل الزيارة وأثناءها وبعدها: القياسات الحديثة، المشاكل النشطة والأدوية، ما أبلغ عنه المريض، وسجل بما تم اتخاذه من قرارات.** المكالمة المرئية هي الجزء السهل. ترسم هذه الصفحة زيارة افتراضية لموارد HL7 FHIR R4، وتوضح كيف يمكن تزويد مساعد الذكاء الاصطناعي بعرض موافق عليه ومُصنّف المصدر للسجل، وتشغل التدفق بأكمله مقابل منصة Anpheros، بما في ذلك أحد القيود التي وجدناها أثناء القيام بذلك.

## الزيارة الافتراضية كبيانات

| المرحلة | ما يحدث | موارد FHIR R4 |
|---|---|---|
| الحجز | يختار المريض وقتًا لزيارة الفيديو | `Appointment` |
| الاستقبال | يجيب المريض على الأسئلة ويبلغ عن الأعراض | `QuestionnaireResponse`، `Observation` (الفئة `symptom`) |
| بيانات المنزل | قراءات من جهاز قياس ضغط الدم، أو ميزان، أو ساعة منذ الزيارة الأخيرة | `Observation` (العلامات الحيوية، النشاط)، تم تمييزها كبيانات جهاز |
| التحضير | يقوم الطبيب، أو مساعد ذكاء اصطناعي له، بمراجعة السجل | قراءة: `Condition`، `MedicationStatement`، `AllergyIntolerance`، `Observation`، `DocumentReference` |
| الزيارة | من، ومتى، ولماذا، وأنها كانت افتراضية | `Encounter` مع `class` = `VR` (افتراضي) |
| النتيجة | التشخيص، تغييرات الأدوية، الاختبارات المطلوبة، المتابعة | `Condition`، `MedicationStatement`، `ServiceRequest`، `CarePlan`، `Appointment` |
| التتبع | من كتب كل عنصر، ومن أي نظام | `Provenance` عند كل كتابة |

هناك شيئان يجعلان هذا مختلفًا عن الزيارة الشخصية. يعتمد الطبيب بشكل أكبر على البيانات التي أنتجها المريض (قراءات المنزل، الاستبيانات)، لذلك يجب أن يوضح السجل أي القيم جاءت من جهاز أو من المريض وأيها من الطبيب. وخطوة التحضير هي المكان الذي يكون فيه الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة اليوم - تلخيص أشهر من القراءات إلى ما تغير - لذلك يجب أن يكون السجل قابلاً للقراءة بواسطة البرامج ضمن موافقة المريض.

## أين يتناسب الذكاء الاصطناعي، وما الذي يجب أن يراه

| دور الذكاء الاصطناعي | البيانات التي يحتاجها | البيانات التي لا ينبغي أن يحصل عليها |
|---|---|---|
| مساعد الاستقبال (يتحدث مع المريض قبل الزيارة) | المشاكل النشطة والأدوية، لطرح أسئلة ذات صلة | الملاحظات والمستندات التي لا يحتاجها |
| ملخص ما قبل الزيارة للطبيب | اتجاهات القياسات الحديثة، الأعراض الجديدة، تغييرات الأدوية، النتائج الحديثة | سنوات من التاريخ الخام تتجاوز السؤال |
| مسودة التوثيق بعد الزيارة | اللقاء، ما تمت مناقشته، النتيجة | بيانات المرضى الآخرين، على الإطلاق |
| فحوصات المتابعة | خطة الرعاية والقياسات التي يطلبها | أي شيء خارج الخطة |

القواعد المشتركة: امنح كل دور من أدوار الذكاء الاصطناعي **أصغر شريحة** تجيب على سؤاله، **ضع علامة على المصدر** لكل قيمة حتى يتمكن النموذج والطبيب من مقارنة قراءة منزلية بنتيجة مختبر، **سجل كل قراءة** حتى يتمكن المريض من رؤية ما رآه الذكاء الاصطناعي، واحتفظ بـ **إنسان في الحلقة** لأي شيء تشخيصي. قد يخضع الذكاء الاصطناعي الذي يشخص أو يوصي بالعلاج للتنظيم كبرنامج جهاز طبي (من قبل إدارة الغذاء والدواء في الولايات المتحدة؛ بموجب لائحة الأجهزة الطبية وقانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي)؛ منصة البيانات لا تغير ذلك.

## التدفق على Anpheros، خطوة بخطوة

يستخدم الكود أدناه Anpheros TypeScript SDK وتم تشغيله مقابل نسخة محلية من المنصة باستخدام مفتاح sandbox. لدى المريض بالفعل ثلاث قراءات لضغط الدم المنزلي من جهاز قياس (`author_type: device`)، وارتفاع ضغط الدم كحالة، والإينالابريل كدواء.

```ts
import { Anpheros, apiKey } from '@anpheros/sdk';

const anpheros = new Anpheros({ auth: apiKey(process.env.ANPHEROS_KEY!) });
const subject = { reference: `Patient/${patientId}` };

// 1. Before the visit: the booking and the intake questionnaire
await anpheros.fhir.create({ resourceType: 'Appointment', status: 'booked', description: 'Video visit: blood pressure follow-up',
  start: '2026-10-14T15:00:00-05:00', end: '2026-10-14T15:20:00-05:00',
  participant: [{ actor: subject, status: 'accepted' }] } as any);
await anpheros.fhir.create({ resourceType: 'QuestionnaireResponse', status: 'completed', subject, authored: '2026-10-14T09:12:00-05:00',
  item: [
    { linkId: 'reason', text: 'What would you like to discuss?', answer: [{ valueString: 'Higher readings this week and dizziness in the morning' }] },
    { linkId: 'missed-doses', text: 'Did you miss any doses in the last 7 days?', answer: [{ valueBoolean: false }] },
  ] } as any, { author_type: 'patient' });

// The symptom itself, as a patient-reported Observation, so it reaches the context below
await anpheros.observations.create(patientId, { code: 'R42', system: 'http://hl7.org/fhir/sid/icd-10', display: 'Dizziness and giddiness',
  category: 'symptom', effective_at: '2026-10-13T07:45:00-05:00', value_text: 'Dizzy for a few minutes after getting up', author_type: 'patient' });

// 2. What the clinician (or an AI assistant helping them) reads: a budgeted, source-labelled context
const ctx = await anpheros.context.build({ patient: patientId, task: 'prepare a video visit',
  question: 'blood pressure trend and dizziness in the last 2 weeks', budget_tokens: 700, format: 'text' });

// 3. After the visit: the encounter, written as the clinician
const encounter = await anpheros.fhir.create({ resourceType: 'Encounter', status: 'finished',
  class: { system: 'http://terminology.hl7.org/CodeSystem/v3-ActCode', code: 'VR', display: 'virtual' },
  subject, period: { start: '2026-10-14T15:02:00-05:00', end: '2026-10-14T15:18:00-05:00' },
  reasonCode: [{ text: 'Blood pressure follow-up' }] } as any, { author_type: 'practitioner', source_system: 'video-clinic' });
```

السياق الذي تم إرجاعه في الخطوة 2 (487 من أصل 700 رمز؛ هذا ما ستضعه أمام نموذج أو تعرضه على الطبيب):

```
## Summary
Maria Lopez, 58 y, female. Active conditions: Essential (primary) hypertension. Active medications: Enalapril 10 mg.
Allergies: none recorded. Record: 0 lab values, 3 vital signs, 0 documents. As of 2026-10-13.
## Vitals
- Blood pressure panel: latest 2026-10-12 146/90 mm[Hg] ; weekly 2026-10-05: 150/93.5; 2026-10-12: 146/90 [device]
## Symptoms
- Dizziness and giddiness: 1 occurrence(s): 2026-10-13 [patient]
## Timeline
- 2026-10-13 symptom: Dizziness and giddiness: Dizzy for a few minutes after getting up [patient]
```

كل سطر يحمل مصدره — `[device]` لجهاز القياس، `[patient]` للعرض — ويتم تسجيل القراءة في سجل الوصول. يوضح مصدر اللقاء `practitioner` من `video-clinic`، ويقرأ الجدول الزمني للمريض الآن: لقاء افتراضي، موعد زيارة الفيديو، الدوخة، قراءات ضغط الدم الثلاث، الدواء، والحالة.

**ما وجدناه أثناء تشغيله:** واجهة برمجة تطبيقات السياق لا تتضمن إجابات `QuestionnaireResponse` اليوم. الجولة الأولى، مع وجود الدوخة فقط في الاستبيان، أنتجت ملخصًا دون ذكرها. سجل الأعراض التي يبلغ عنها المريض كـ `Observation` بفئة `symptom` (كما هو موضح أعلاه)، أو مرر الاستبيان إلى نموذجك بنفسك.

## منح وكيل الذكاء الاصطناعي إمكانية الوصول بموافقة

عندما يعمل الذكاء الاصطناعي في تطبيق شخص آخر، فإنه لا يحصل على مفتاح مشروعك. يطلب التطبيق موافقة المريض من خلال OAuth 2.1 و SMART on FHIR، بنطاقات ضيقة تصل إلى `patient/Observation.rs?category=vital-signs`، لفترة محددة، قابلة للإلغاء في أي وقت. يمكن للوكيل أيضًا الوصول إلى السجل من خلال خادم Anpheros MCP، للقراءة فقط ما لم يسمح المريض بالمزيد. انظر [كيفية منح وكيل الذكاء الاصطناعي إمكانية الوصول إلى السجلات الطبية](https://developers.anpheros.com/ar/guides/ai-agent-access-medical-records) و [خادم FHIR MCP](https://developers.anpheros.com/ar/guides/mcp).

## ما يفعله Anpheros وما لا يفعله

يوفر Anpheros السجل والضوابط المحيطة به: تخزين FHIR R4 لكل مورد في الجدول أعلاه، والموافقة لكل تطبيق، والمصدر لكل عملية كتابة، وسجل وصول يمكن للمريض رؤيته، وواجهة برمجة تطبيقات السياق (context API) التي تحول السجل إلى ملخص مخصص ومُصنّف لنموذج.

لا يوفر مكالمات الفيديو، أو شاشات الجدولة، أو الوصفات الإلكترونية، أو الفوترة، أو دعم القرار السريري، ولا يستضيف أو يختار نماذج الذكاء الاصطناعي. العيادة الافتراضية المبنية عليه تجلب هذه الأمور، والمسؤولية السريرية، بنفسها.

## أسئلة متكررة

### ما هو الطبيب الافتراضي؟
هو طبيب يعاين المرضى عن بُعد، عبر الفيديو أو الهاتف أو الرسائل. يُستخدم هذا المصطلح أيضًا للمساعدين الذين يعملون بالذكاء الاصطناعي ويتحدثون مع المرضى؛ في الواقع، يساعد هؤلاء المساعدون الطبيب البشري بدلاً من استبداله، ويعتمدون على نفس بيانات المريض.

### أي مورد FHIR يميز الزيارة على أنها افتراضية؟
`Encounter.class` مع v3 ActCode `VR` ("virtual"). الحجز هو `Appointment`؛ الاستقبال هو `QuestionnaireResponse`، وللأعراض، `Observation`s.

### ما هي البيانات التي يحتاجها المساعد الطبي الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي؟
فقط ما تتطلبه مهمته: لملخص ما قبل الزيارة، اتجاهات القياسات الحديثة، الأعراض الجديدة، المشاكل النشطة والأدوية، والنتائج الحديثة — كل منها مُسمى بمصدره ووقت حدوثه. امنحه سياقًا مُخصصًا بدلاً من السجل الكامل.

### كيف أفصل بين البيانات التي يبلغ عنها المريض وبيانات الجهاز عن البيانات السريرية؟
سجل من كتب كل عنصر. في Anpheros، يحمل كل إدخال نوع مؤلف — مريض، جهاز، ممارس، استيراد أو ذكاء اصطناعي — والسياق المُعطى للنموذج يُسمي كل سطر به.

### هل يمكن للمساعد الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي قراءة سجل المريض دون موافقته؟
ليس على Anpheros. يحتاج التطبيق بخلاف التطبيق الذي أنشأ السجل إلى موافقة OAuth من المريض، محدودة بالنطاقات والفترة التي اختارها، ويظهر كل قراءة في سجل وصوله.

## ذات الصلة

- [تطبيقات الرعاية الصحية بالذكاء الاصطناعي](https://developers.anpheros.com/ar/guides/ai-healthcare)
- [كيفية بناء تطبيق رعاية صحية بالذكاء الاصطناعي باستخدام الواجهة الخلفية لـ FHIR](https://developers.anpheros.com/ar/guides/build-ai-healthcare-app)
- [كيفية بناء روبوت محادثة طبي ببيانات منظمة](https://developers.anpheros.com/ar/guides/ai-medical-assistant)
- [بيانات الأجهزة القابلة للارتداء في FHIR](https://developers.anpheros.com/ar/guides/wearable-data-fhir): القراءات المنزلية التي يعتمد عليها الزيارة الافتراضية
- [كيفية بناء تطبيق سجل صحي شخصي](https://developers.anpheros.com/ar/guides/personal-health-record-app)
- [شرح مصدر البيانات الطبية](https://developers.anpheros.com/ar/guides/medical-data-provenance)
- [المراقبة عن بعد للمرضى باستخدام FHIR](https://developers.anpheros.com/ar/guides/remote-patient-monitoring-fhir)
- [بيانات الأدوية لتطبيقات الرعاية الصحية وعوامل الذكاء الاصطناعي](https://developers.anpheros.com/ar/guides/medication-data-ai-agents)