مشروع التنبؤ بسرطان الرئة باستخدام التعلم الآلي

مشروع التنبؤ بمرض السرطان باستخدام تعلم الآلة

في هذا المشروع، قمت بتطوير نموذج تنبؤي يعتمد على تقنيات تعلم الآلة لتحليل البيانات الطبية واكتشاف احتمالية الإصابة بمرض السرطان. ركز المشروع على معالجة بيانات المرضى وتنظيفها وتحليلها لاستخراج أهم العوامل المؤثرة على التشخيص.

أبرز مميزات المشروع:

• استخدام خوارزميات تعلم الآلة المتقدمة: مثل الغابات العشوائية (Random Forest) وXGBoost.

• تحليل البيانات الطبية: إجراء تحليل شامل لمجموعات بيانات سريرية، مع التركيز على دقة النموذج وسرعة الأداء.

• معالجة البيانات المفقودة: تحسين جودة البيانات وضمان الدقة في التنبؤات.

• تقييم أداء النموذج: باستخدام مؤشرات قياس الأداء مثل الدقة (Accuracy)، الحساسية (Sensitivity)، والنوعية (Specificity).

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

• Python (Pandas, Scikit-learn, XGBoost, Matplotlib)

• Jupyter Notebook لتحليل البيانات

• أدوات معالجة البيانات وضمان نزاهتها

هذا المشروع يعكس قدرتي على بناء حلول تحليلية قوية وقابلة للتطبيق في المجال الطبي باستخدام الذكاء الاصطناعي، مما يساهم في تحسين جودة التشخيص ودعم اتخاذ القرارات الطبية بشكل دقيق وفعال.