التعلم الآلي (ML) في الرعاية الصحية: التنبؤ بأمراض القلب | Machine Learning (ML) in Healthcare: Heart Disease Prediction

التعلم الآلي (ML) في الرعاية الصحية: التنبؤ بأمراض القلب

ملخص

تُحدث تطبيقات التعلم الآلي (ML) ثورة في صناعة الرعاية الصحية من خلال تحديد الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة، وهو أمر بالغ الأهمية لتشخيص المخاطر أو الأمراض. يركز هذا المشروع على تطبيق التعلم الآلي للتنبؤ بأمراض القلب.

مراحل المشروع

المرحلة الأولى: الدراسة النظرية

أمراض القلب والذكاء الاصطناعي: استكشف العلاقة بين أمراض القلب والذكاء الاصطناعي.

المرحلة الثانية: الغوص العميق في التعلم الآلي

خوارزميات ML: شرح تفصيلي لخوارزميات التعلم الآلي وأنواعها وآلياتها.

تطوير المشروع: الخطوط العريضة لمراحل تطوير مشروع التعلم الآلي.

المرحلة 3: بايثون والمكتبات

لغة بايثون: مقدمة إلى بايثون وتطبيقها في تعلم الآلة.

المكتبات البرمجية: تم استخدام NumPy وPandas وMatplotlib لتحليل البيانات وتصورها.

الحصيلة النهائية

نموذج التنبؤ: تم تطوير نموذج للتعلم الآلي قادر على التنبؤ بأمراض القلب.

الواجهة الرسومية: إنشاء واجهة رسومية سهلة الاستخدام للنظام للتفاعل مع النموذج.

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------

Machine Learning (ML) in Healthcare: Heart Disease Prediction

Overview

Machine learning (ML) applications are revolutionizing the healthcare industry by identifying patterns in large datasets, which is crucial for diagnosing risks or diseases. This project focuses on the application of ML to predict heart disease.

Project Stages

Stage 1: Theoretical Study

Heart Disease & AI: Explored the relationship between heart disease and artificial intelligence.

Stage 2: Machine Learning Deep Dive

ML Algorithms: Detailed explanation of machine learning algorithms, types, and mechanisms.

Project Development: Outlined the stages of developing an automated learning project.

Stage 3: Python and Libraries

Python Language: Introduction to Python and its application in ML.

Software Libraries: Utilized NumPy, Pandas, and Matplotlib for data analysis and visualization.

Final Outcome

Prediction Model: Developed a machine learning model capable of predicting heart disease.

Graphical Interface: Created a user-friendly graphical interface for the system to interact with the model.