DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2026.1755672
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41647744
تاريخ النشر: 2026-01-21
المؤلف: Tong Feng وآخرون
الموضوع الرئيسي: الصحة المتنقلة وتطبيقات الصحة المتنقلة
نظرة عامة
تمثل الأمراض المزمنة غير المعدية (NCDs) مثل أمراض القلب والأوعية الدموية، والسكري، ومرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD)، ومرض الكلى المزمن تحديًا كبيرًا للصحة العامة العالمية في القرن الحادي والعشرين، يتميز بارتفاع معدلات المرض والوفاة وارتفاع تكاليف الرعاية الصحية. نماذج الرعاية التقليدية التفاعلية غير كافية لتلبية الاحتياجات المعقدة لمرضى الأمراض المزمنة، مما دفع إلى التحول نحو نهج استباقي وشخصي ومركز على المريض. تستكشف هذه المراجعة السردية الإمكانات التحويلية للتقنيات الصحية الرقمية الناشئة (DHTs) في الوقاية من الأمراض المزمنة وإدارتها، مع تسليط الضوء على دمج أربعة مجالات رئيسية: أنظمة الإنترنت بلس، والأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة الاستشعار، والذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة، وأنظمة المتابعة التفاعلية المعتمدة على الصوت.
يعمل إطار عمل الإنترنت بلس كالبنية التحتية الأساسية، مما يسهل تكامل البيانات، وتنسيق الرعاية، والطب عن بعد، وتمكين المرضى. تتيح الأجهزة القابلة للارتداء المراقبة المستمرة للبيانات الفسيولوجية والسلوكية، مما يوفر رؤى للتدخلات في الوقت المناسب عبر مختلف الاضطرابات. يعزز الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة التشخيصات التنبؤية والعلاج الرقمي الشخصي، مما يظهر فعاليته في مجالات مثل إعادة التأهيل الرئوي. تقدم التقنيات المعتمدة على الصوت حلولًا قابلة للتوسع للامتثال للأدوية والتعليم الصحي، مما يفيد بشكل خاص كبار السن والسكان الريفيين. ومع ذلك، لا تزال التحديات قائمة، بما في ذلك أمان البيانات، وعدم المساواة الصحية، وقيود تقنيات الذكاء الاصطناعي. يحمل تلاقي هذه التقنيات وعدًا لنهج أكثر دقة وشمولية في إدارة الأمراض المزمنة، مشروطًا بحماية الخصوصية القوية، والتصميم الشامل، وإطارات تنظيمية فعالة لضمان التنفيذ العادل.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على التحديات الصحية العالمية الملحة التي تطرحها الحالات المزمنة مثل أمراض القلب والأوعية الدموية، والسكري، ومرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD)، ومرض الكلى المزمن (CKD)، والتي تسهم بشكل كبير في المرض والوفاة وارتفاع تكاليف الرعاية الصحية. نماذج الرعاية الصحية التقليدية، التي تتميز بالرعاية العرضية والتفاعلية، أصبحت غير كافية بشكل متزايد لتلبية الاحتياجات المستمرة والمعقدة للمرضى الذين يعانون من الأمراض المزمنة. وقد دفع ذلك إلى التحول نحو نهج الرعاية الاستباقية والشخصية والمركز على المريض.
تُعتبر التقنيات الصحية الرقمية (DHTs) حلولًا تحويلية لسد الفجوات في إدارة الأمراض المزمنة. يشكل دمج أربعة مجالات تكنولوجية رئيسية – أنظمة الإنترنت بلس، والأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة الاستشعار، والذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML)، ووكلاء المتابعة الصوتية/التفاعلية – إطارًا تآزريًا يعزز المراقبة المستمرة، والرؤى المستندة إلى البيانات، والانخراط المستدام للمرضى. تهدف المراجعة إلى تلخيص الأدلة الحالية والأطر المفاهيمية المتعلقة بتأثير هذه التقنيات على الوقاية من الأمراض المزمنة والسيطرة عليها، مع معالجة التحديات المتعلقة بالتنفيذ، والمساواة، والاتجاهات المستقبلية لحلول الصحة الرقمية القابلة للتوسع.
الطرق
تحدد قسم الطرق في هذه المراجعة السردية عملية البحث عن الأدبيات واختيارها المستخدمة لتلخيص التطبيقات والإنجازات والتحديات للتقنيات المعلوماتية الناشئة في الوقاية من الأمراض المزمنة والسيطرة عليها. قام المؤلفون بإجراء بحث شامل في الأدبيات باللغة الإنجليزية في قواعد بيانات PubMed وWeb of Science، مع التركيز على العناوين والملخصات. استخدم البحث مصطلحات رئيسية محددة تتعلق بالأمراض المزمنة، والتدخلات، وأدوات تكنولوجية متنوعة، تغطي المنشورات من 1 يناير 2020 إلى 1 نوفمبر 2025، لالتقاط التقدمات الحديثة في هذا المجال.
أعطت المراجعة الأولوية للدراسات عالية الجودة، بما في ذلك التجارب السريرية العشوائية (RCTs)، والدراسات الكبيرة، والتحليلات التلوية، والمراجعات الموثوقة التي أظهرت آثارًا سريرية أو صحية عامة كبيرة. ومن الجدير بالذكر أنه لم يتم استخدام أدوات تقييم الجودة الرسمية، مثل قائمة فحص PRISMA، حيث كان الهدف هو تلخيص أدلة مفيدة وتمثيلية بدلاً من تضمين جميع الدراسات المؤهلة بشكل شامل. بالإضافة إلى ذلك، تم فحص المراجع من المقالات المحددة يدويًا لتعزيز قاعدة الأدبيات.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على الإمكانات التحويلية لأربعة تقنيات معلوماتية ناشئة في الوقاية من الأمراض المزمنة وإدارتها، مع التركيز على نظام “الإنترنت بلس”. يدمج هذا الإطار تقنية الإنترنت مع الرعاية الصحية التقليدية، مما يسهل التواصل السلس ومشاركة البيانات بين المرضى ومقدمي الرعاية ومقدمي الرعاية الصحية. ويؤكد على أهمية تكامل البيانات الشامل من مصادر متنوعة، مثل الأجهزة القابلة للارتداء والسجلات الصحية الإلكترونية (EHRs)، لتعزيز تنسيق الرعاية والطب عن بعد. تشمل الأمثلة البارزة تدخل ADLIFE ومنصة ProACT، التي تظهر تحسين نتائج المرضى من خلال نماذج الرعاية المتكاملة.
تلعب الأجهزة القابلة للارتداء والذكاء الاصطناعي أدوارًا حاسمة في هذا النظام البيئي من خلال تمكين المراقبة المستمرة والتدخلات الشخصية. توفر الأجهزة القابلة للارتداء بيانات فسيولوجية في الوقت الحقيقي، والتي، عند تحليلها بواسطة خوارزميات الذكاء الاصطناعي، يمكن أن تؤدي إلى توقع المخاطر المبكرة وخطط العلاج المخصصة. تشير الورقة إلى تطبيقات ناجحة في إدارة الحالات المزمنة مثل السكري وCOPD، مما يظهر كيف يمكن للعلاج الرقمي المدعوم بالذكاء الاصطناعي أن يتفوق على الطرق التقليدية. ومع ذلك، تتناول المناقشة أيضًا التحديات مثل خصوصية البيانات، والمساواة الصحية، والحاجة إلى أطر تنظيمية قوية لضمان الاستخدام الآمن والفعال لهذه التقنيات. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية دمج البيانات متعددة الأنماط، وخوارزميات التدخل الشخصية، ودراسات الفعالية في العالم الحقيقي لتعزيز دمج هذه التقنيات في إدارة الأمراض المزمنة.
DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2026.1755672
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41647744
Publication Date: 2026-01-21
Author(s): Tong Feng et al.
Primary Topic: Mobile Health and mHealth Applications
Overview
Chronic non-communicable diseases (NCDs) such as cardiovascular disease, diabetes, chronic obstructive pulmonary disease (COPD), and chronic kidney disease represent a significant global public health challenge in the 21st century, characterized by high morbidity, mortality, and rising healthcare costs. Traditional reactive care models are inadequate for addressing the complex needs of chronic disease patients, prompting a shift towards proactive, personalized, and patient-centered approaches. This narrative review explores the transformative potential of emerging digital health technologies (DHTs) in the prevention and management of chronic diseases, highlighting the integration of four key domains: Internet Plus ecosystems, wearable devices and sensors, artificial intelligence (AI) and machine learning, and interactive voice-based follow-up systems.
The Internet Plus framework serves as the foundational infrastructure, facilitating data integration, care coordination, telemedicine, and patient empowerment. Wearable devices enable continuous monitoring of physiological and behavioral data, providing insights for timely interventions across various disorders. AI and machine learning enhance predictive diagnostics and personalized digital therapeutics, demonstrating effectiveness in areas such as pulmonary rehabilitation. Voice-based technologies offer scalable solutions for medication adherence and health education, particularly benefiting older adults and rural populations. However, challenges persist, including data security, health inequities, and limitations of AI technologies. The convergence of these technologies holds promise for a more precise and inclusive approach to chronic disease management, contingent upon robust privacy protections, inclusive design, and effective regulatory frameworks to ensure equitable implementation.
Introduction
The introduction highlights the pressing global health challenges posed by chronic conditions such as cardiovascular disease, diabetes, chronic obstructive pulmonary disease (COPD), and chronic kidney disease (CKD), which contribute significantly to morbidity, mortality, and escalating healthcare costs. Traditional healthcare models, characterized by episodic and reactive care, are increasingly inadequate for addressing the continuous and complex needs of patients with chronic diseases. This has prompted a shift towards proactive, personalized, and patient-centered care approaches.
Digital health technologies (DHTs) are positioned as transformative solutions to bridge gaps in chronic disease management. The integration of four key technological domains—Internet Plus ecosystems, wearable devices and sensors, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML), and voice-follow-up/conversational agents—forms a synergistic framework that enhances continuous monitoring, data-driven insights, and sustained patient engagement. The review aims to synthesize current evidence and conceptual frameworks regarding the impact of these technologies on chronic disease prevention and control, while also addressing challenges related to implementation, equity, and future directions for scalable digital health solutions.
Methods
The methods section of this narrative review outlines the literature search and selection process employed to summarize the applications, achievements, and challenges of emerging information technologies in chronic disease prevention and control. The authors conducted a comprehensive search of English-language literature in the PubMed and Web of Science databases, focusing on titles and abstracts. The search utilized specific key terms related to chronic diseases, interventions, and various technological tools, covering publications from January 1, 2020, to November 1, 2025, to capture recent advancements in the field.
The review prioritized high-quality studies, including randomized controlled trials (RCTs), large-scale cohort studies, meta-analyses, and authoritative reviews that demonstrated significant clinical or public health implications. Notably, no formal quality assessment tools, such as the PRISMA checklist, were employed, as the aim was to synthesize insightful and representative evidence rather than to include all eligible studies exhaustively. Additionally, references from identified articles were manually screened to enhance the literature base.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the transformative potential of four emerging information technologies in chronic disease prevention and management, with a focus on the “Internet Plus” ecosystem. This framework integrates internet technology with traditional healthcare, facilitating seamless communication and data sharing among patients, caregivers, and healthcare providers. It emphasizes the importance of comprehensive data integration from various sources, such as wearables and electronic health records (EHRs), to enhance care coordination and telemedicine. Notable examples include the ADLIFE intervention and the ProACT platform, which demonstrate improved patient outcomes through integrated care models.
Wearable devices and AI play crucial roles in this ecosystem by enabling continuous monitoring and personalized interventions. Wearables provide real-time physiological data, which, when analyzed by AI algorithms, can lead to early risk prediction and tailored treatment plans. The paper cites successful applications in managing chronic conditions like diabetes and COPD, showcasing how AI-driven digital therapeutics can outperform traditional methods. However, the discussion also addresses challenges such as data privacy, health equity, and the need for robust regulatory frameworks to ensure the safe and effective use of these technologies. Future research directions include multimodal data fusion, personalized intervention algorithms, and real-world effectiveness studies to enhance the integration of these technologies in chronic disease management.