بيانات الباحث
دكتورة في إدارة الأعمال، جامعة لنكون، ماليزيا – ماجستير في الإدارة العامة، جامعة الملك عبدالعزيز، المملكة العربية السعودية
ملخص
تهدف هذه الدراسة إلى تقديم نموذج رقابي وقائي ذكي يُعزز استدامة جودة الخدمات الصحية التي تقدمها المكاتب الطبية التابعة للبعثات خلال موسم الحج، ضمن بيئة تشغيلية معقدة تتطلب استجابة فورية ومتابعة دقيقة للأداء. يعتمد النموذج المقترح على تكامل مفاهيم الرقابة الوقائية وتقنيات الذكاء الاصطناعي مع آليات الرقابة الميدانية التقليدية، مستفيدًا من البيانات التشغيلية اللحظية التي يتم جمعها من خلال منصة “المنظِّم” الخاصة بوكالة الالتزام والتراخيص.
تضمنت الدراسة تحليلًا للوضع الرقابي القائم، واستعراضًا لتجربة المملكة العربية السعودية، ممثلة في الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (سدايا)، في إدارة الحشود الصحية خلال موسم حج 2025. وتم بناء النموذج استنادًا إلى الملاحظة الميدانية والمشاركة العملية وتقييم الإمكانات التقنية والتنظيمية المتوفرة حاليًا، ليشمل خمس وحدات رئيسية: قاعدة بيانات رقمية موحدة، وحدة تحليل رقابي ذكي، لوحة مؤشرات لحظية، نظام تنبيهات استباقي، ووحدة إحالة طبية ذكية.
يسهم النموذج في تصنيف المكاتب حسب مستويات الخطورة، وتوجيه الموارد الرقابية والإكلينيكية بمرونة ودقة، وتحقيق تكامل أفضل مع خدمات الطوارئ والإحالة التخصصية. وتوصي الباحثة بتطبيق النموذج بشكل تجريبي في نطاق محدود كمرحلة أولى، بالتوازي مع تطوير البنية التقنية لمنصة “المنظِّم”، وتأهيل الفرق الرقابية لاتخاذ قرارات استباقية مبنية على البيانات.
This study aims to propose an intelligent preventive regulatory model to enhance the sustainability of healthcare service quality provided by medical offices affiliated with Hajj missions, within a highly complex operational environment that demands immediate response and precise performance monitoring. The proposed model integrates preventive oversight principles and artificial intelligence technologies with traditional field-based regulatory practices, leveraging real-time operational data expected to be collected through the “Al-Munazzim” platform, which is currently under development.
The study includes an analysis of the existing regulatory landscape and reviews the Kingdom of Saudi Arabia’s experience—led by the Saudi Data and AI Authority (SDAIA)—in managing healthcare-related crowd control during the 2025 Hajj season. The model was developed based on field observation, active participation, and assessment of the current organizational and technical capabilities. It comprises five main components: a unified digital database, an intelligent analytics unit, a real-time monitoring dashboard, a proactive alert system, and a smart medical referral unit.
This model supports the classification of medical offices by risk level, enabling accurate and flexible allocation of regulatory and clinical resources, and improving integration with emergency and specialized hospital services. The study recommends piloting the model in a limited scope as a first phase, alongside the technical development of the “Al-Munazzim” platform and capacity building for regulatory teams to make proactive, evidence-based decisions.