Data Mining and Machine Learning in Medical Field

في هذا المشروع، تم تطبيق تقنيات استخراج البيانات (Data Mining) على مجموعة بيانات صحية تحتوي على 800 مدخلة بهدف دعم الاستشفاء المنزلي وتخفيف الضغط على المستشفيات، خاصة خلال الأوبئة.

تمت معالجة البيانات من خلال تنظيفها والتعامل مع القيم المفقودة والقيم الشاذة. بعد ذلك، تم تحليل البيانات وتصورها لفهم توزيع الميزات والعلاقات بينها. نظرًا لضعف الارتباط بين بعض الميزات، تم تطبيق Feature Selection لتقليل الأبعاد وتحسين كفاءة النموذج.

تم استخدام Random Forest Classifier كنموذج أساسي، مع ضبط معاييره باستخدام GridSearchCV لتحقيق أفضل أداء. حقق النموذج دقة تجاوزت 97%.

يهدف المشروع إلى تحسين الرعاية الصحية المنزلية وتقليل الضغط على المرافق الطبية، مما يسهم في تشخيص الحالات الحرجة واتخاذ قرارات طبية دقيقة. يمكن أن يكون لهذا النموذج دور مهم في إنقاذ الأرواح وتعزيز الاستجابة للأوبئة والأزمات الصحية، مما يبرز دور الذكاء الاصطناعي في تحسين الخدمات الصحية ودعم القرارات الطبية من خلال تحليل البيانات الذكي