التشخيص الطبي

وصف المشروع: تشخيص طبي باستخدام خوارزميات تعلم الآلة

يهدف هذا المشروع إلى تطوير نموذج ذكي يمكنه المساعدة في تشخيص الحالات الطبية بناءً على مجموعة من الخصائص السريرية والبيانات الصحية للمرضى. يعتمد المشروع على تقنيات تعلم الآلة التقليدية لتصنيف ما إذا كان المريض يعاني من حالة صحية معينة أم لا.

تم استخدام عدة خوارزميات لتعلم الآلة مثل:

Logistic Regression

Decision Tree

Random Forest

Support Vector Machine (SVM)

K-Nearest Neighbors (KNN)

وتم تقييم كل نموذج بدقة وعناية لمعرفة أيهم يقدم أفضل أداء.

مراحل تنفيذ المشروع:

استيراد وتحليل البيانات لفهم السمات وتوزيعها.

معالجة البيانات المفقودة والقيم الشاذة لضمان جودة التدريب.

تطبيق خوارزميات تصنيف متعددة ومقارنة أدائها.

استخدام المقاييس الإحصائية مثل الدقة (Accuracy)، الاستدعاء (Recall)، الدقة التنبؤية (Precision)، وF1-score.

رسم مصفوفات الالتباس (Confusion Matrix) لفهم أداء النموذج بشكل مرئي.

أهداف المشروع:

تقديم أداة ذكية تساعد في دعم القرار الطبي.

استكشاف فعالية نماذج مختلفة من تعلم الآلة في التنبؤ بالحالات الصحية.

بناء نظام دقيق وموثوق يمكن تطويره مستقبلاً ليتكامل مع الأنظمة الصحية.