نظام ذكي يعتمد على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاكتشاف مرض السكري بدقة عالية

أقدم لكم مشروعًا مبتكرًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاكتشاف مرض السكري بدقة وسرعة. النظام مصمم لتحليل بيانات المستخدمين الصحية، مثل مستوى الجلوكوز في الدم، ضغط الدم، مؤشر كتلة الجسم (BMI)، وعوامل أخرى، لتقديم تشخيص أولي حول احتمالية الإصابة بمرض السكري.

مميزات النظام:

دقة عالية: يعتمد المشروع على خوارزميات تعلم آلي قوية (SVM) مدربة على مجموعة بيانات حقيقية، مما يضمن نتائج دقيقة.

سهولة الاستخدام: يتميز النظام بواجهة مستخدم بسيطة حيث يمكن إدخال البيانات مباشرة والحصول على النتيجة الفورية.

الأمان والخصوصية: يتم معالجة البيانات محليًا دون الحاجة لرفعها إلى أي خوادم خارجية.

قابلية التطوير: يمكن تحسين النظام ليشمل أنواعًا مختلفة من التشخيصات الطبية.

كيف يعمل النظام؟

إدخال البيانات الصحية:

يتم إدخال بيانات الشخص (مثل عدد مرات الحمل، مستوى الجلوكوز، ضغط الدم، إلخ).

معالجة البيانات:

يتم تحويل البيانات إلى نموذج معياري باستخدام أدوات مثل StandardScaler لضمان دقة النتائج.

التنبؤ باستخدام النموذج:

يقوم النظام باستخدام نموذج SVM (آلة دعم المتجهات) المدرب لتقديم النتيجة بناءً على البيانات المدخلة.

إذا كانت النتيجة إيجابية، يوضح النظام أن المستخدم قد يكون معرضًا للإصابة بمرض السكري.

إذا كانت النتيجة سلبية، يوضح النظام أن المستخدم لا يعاني من السكري.

أهم التقنيات المستخدمة:

Python: اللغة الرئيسية لتطوير النظام.

Scikit-learn: لبناء وتدريب النموذج.

Pandas و NumPy: لتحليل البيانات ومعالجتها.

Gradio: لتصميم واجهة مستخدم سهلة الاستخدام.

Machine Learning (SVM): لتصنيف الحالات بدقة عالية.

أهمية المشروع:

هذا النظام يساعد الأفراد والمؤسسات الصحية في الحصول على أداة ذكية لتحليل البيانات الصحية واكتشاف مرض السكري مبكرًا، مما يساهم في تحسين جودة الحياة وتجنب المضاعفات الصحية.