نظام دعم تشخيص مرض السكري

مت بتطوير نظام يعتمد على تقنيات التعلم الآلي لدعم عملية تشخيص مرض السكري بدقة عالية. المشروع شمل:

تنظيف البيانات ومعالجتها للتأكد من جودتها.

هندسة الخصائص (Feature Engineering) مثل إضافة أعمدة جديدة وتحليل البيانات.

معالجة عدم توازن البيانات باستخدام SMOTE.

تدريب وتقييم نموذج XGBoost وتحسينه للوصول إلى دقة 94% واستدعاء (Recall) 85%.

نشر النظام عبر تطبيق تفاعلي باستخدام Streamlit لتسهيل الاستخدام من قبل الأطباء والمختصين.