نموذج توقع لمرض السكر

في هذا المشروع، تم تطوير نموذج ذكي يعتمد على الشبكات العصبية (Neural Network) لتوقع احتمالية إصابة الأفراد بمرض السكري، بناءً على خصائص صحية وسلوكية. يهدف المشروع إلى دعم القرارات الطبية المبكرة وتحسين جودة الرعاية الصحية.

التقنيات والأدوات المستخدمة:

1-لغة البرمجة: Python

2-مكتبات تحليل البيانات:

Pandas, NumPy لتحليل البيانات وتنظيمها

3-Matplotlib, Seaborn لعرض الرسوم البيانية وتحليل الأنماط

4-معالجة البيانات (Data Preprocessing):

5-تطبيق تقنيات Feature Engineering لاستخراج خصائص مهمة جديدة

6-معالجة القيم المفقودة وتنظيف البيانات

7-استخدام SMOTE لحل مشكلة عدم توازن البيانات (Imbalanced Data)

8-نماذج التعلم الآلي:

تصميم وتدريب نموذج Neural Network باستخدام Keras أو TensorFlow

مقارنة الأداء مع خوارزميات أخرى مثل XGBو Random Forest

9-تقييم النموذج:

استخدام مقاييس تقييم شاملة مثل: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, و ROC-AUC

10-واجهة الاستخدام:

بناء تطبيق تفاعلي باستخدام Streamlit يتيح للمستخدم إدخال البيانات الصحية والحصول على النتيجة مباشرة مع تفسير للنموذج

الهدف:

المساهمة في الكشف المبكر عن مرض السكري وتقديم أداة تفاعلية تساعد الأفراد والأطباء على فهم المخاطر بناءً على