تطوير تطبيق ويب لتوقع أمراض القلب باستخدام Flask والتعلم الآلي

تطبيق ويب لتوقع أمراض القلب باستخدام Flask والتعلم الآلي

يهدف هذا المشروع إلى تطوير تطبيق ويب تفاعلي لتوقع احتمالية الإصابة بأمراض القلب بناءً على بيانات صحية متعددة. يعتمد التطبيق على نماذج تعلم الآلة المتقدمة مثل XGBoost و Random Forest لتوفير تنبؤات دقيقة وفورية للمستخدمين. يتميز التطبيق بواجهة سهلة الاستخدام، حيث يمكن للمستخدمين إدخال بياناتهم الصحية والحصول على توقعات في الوقت الفعلي، مما يساعد في رفع مستوى الوعي حول مخاطر أمراض القلب.

مميزات المشروع:

تنبؤات فورية: يقدم توقعات دقيقة بناءً على المدخلات الصحية للمستخدم.

تحليلات مرئية: عرض البيانات وتحليل ارتباط العوامل المختلفة بالإصابة بأمراض القلب.

نماذج تعلم آلي متقدمة: استخدام خوارزميات قوية مثل XGBoost و Random Forest لتحسين الدقة.

واجهة استخدام تفاعلية: تصميم بسيط وسهل الاستخدام.

التقنيات المستخدمة:

الواجهة الأمامية: HTML، CSS

الواجهة الخلفية: Flask

التعلم الآلي: Scikit-learn، XGBoost

تحليل البيانات: Pandas، NumPy، Seaborn، Matplotlib

قاعدة البيانات: SQLite أو أي قاعدة بيانات مفضلة

آلية العمل:

يدخل المستخدم بياناته الصحية في النموذج.

يتم إرسال البيانات إلى نموذج التعلم الآلي عبر واجهة برمجية (API).

يتم تحليل البيانات وتقديم التوقعات للمستخدم مع نسبة الاحتمالية.