covid-19-death-prediction

تحليل بيانات مرضى COVID-19 بهدف بناء نموذج تنبؤي لتوقع حالات الوفاة بناءً على مجموعة من العوامل الصحية والديموغرافية. يستخدم المشروع البيانات المتعلقة بمختلف العوامل مثل العمر، الأمراض المزمنة، الجنس، والتاريخ الطبي للمرضى للتنبؤ بالوفيات المحتملة.

مكونات البيانات:

البيانات تتضمن 21 عمودًا تحتوي على معلومات مثل:

USMER: رمز لوحدة طبية.

MEDICAL_UNIT: نوع الوحدة الطبية.

SEX: جنس المريض.

PATIENT_TYPE: نوع المريض (داخلي/خارجي).

DATE_DIED: تاريخ الوفاة.

INTUBED: هل تم تنبيب المريض؟

PNEUMONIA: هل أصيب المريض بالتهاب رئوي؟

AGE: عمر المريض.

PREGNANT: حالة الحمل للإناث.

DIABETES: حالة مرض السكري.

ASTHMA: حالة الربو.

HIPERTENSION: حالة ارتفاع ضغط الدم.

OBESITY: السمنة.

RENAL_CHRONIC: مرض الكلى المزمن.

TOBACCO: تعاطي التبغ.

مميزات المشروع:

البيانات الضخمة: المشروع يتعامل مع مجموعة بيانات ضخمة تحتوي على أكثر من مليون سجل، مما يزيد من دقة وقوة النموذج التنبؤي بنسبة 93%.

النمذجة التنبؤية: الهدف هو التنبؤ بالوفيات المحتملة للمرضى المصابين بفيروس كورونا بناءً على عوامل مختلفة، مما يمكن أن يساعد في اتخاذ قرارات طبية.

تحليل الأمراض المزمنة: المشروع يركز بشكل خاص على تأثير الأمراض المزمنة مثل السكري وأمراض القلب والسمنة على معدل الوفيات.

استخدام أدوات متقدمة: يعتمد المشروع على مكتبات تحليل البيانات مثل pandas و seaborn ومكتبة التعلم الآلي sklearn.