التحقق الرقمي من مرض السكرى

هذا التطبيق عبارة عن خدمة ويب مبنية باستخدام إطار Flask في لغة بايثون، تهدف إلى التنبؤ بإصابة المريض بمرض السكري بناءً على مجموعة من البيانات الصحية والديموغرافية.

وصف العمل:

- يبدأ التطبيق بتحميل بيانات التدريب من ملفات CSV، التي تحتوي على خصائص مرضى سابقين والنتائج المتعلقة بإصابتهم بالسكري.

- يتم إعداد مجموعة من معالجات البيانات باستخدام فئات مخصصة لتحويل البيانات، مثل تصنيف مؤشر كتلة الجسم (BMI) إلى فئات محددة وتحويل أنواع البيانات إلى أعداد صحيحة.

- تُستخدم خوارزمية Random Forest لتدريب نموذج تصنيفي على بيانات التدريب المعدلة، ويتم بناء خط معالجة قياسي (Pipeline) يشمل عملية التحويل هذه.

- بالإضافة إلى ذلك، يستخدم التطبيق خط معالجة آخر يشمل التوحيد (StandardScaler)، وتحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل الأبعاد، ثم خوارزمية دعم المتجهات (SVM) لتصنيف المرض.

- يوفر التطبيق واجهة مستخدم من خلال صفحات HTML تتيح رفع ملف بيانات لتوقّع الإصابة أو إدخال البيانات يدويًا عبر نموذج.

- عند رفع ملف يتضمن بيانات مرضى، يقوم التطبيق بمعالجة البيانات بنفس خطوات نموذج التدريب ثم يتنبأ بإصابات السكري، ويعرض النتائج مع عدد الحالات الإيجابية والسلبية.

- في حالة الإدخال اليدوي، يتم معالجة البيانات المدخلة والتنبؤ ثم عرض رسالة مختصرة توضح ما إذا كان المريض يعاني من مرض السكري أم لا مع نصيحة لزيارة الطبيب حسب النتيجة.

- التطبيق يستخدم تقنيات تعلم الآلة المتقدمة ويتيح إمكانية التطوير والتعديل بسهولة عبر هيكل Pipeline.

بالتالي، يوفر هذا النظام وسيلة تفاعلية وبسيطة للطبيب أو المستخدم لتقييم احتمالية الإصابة بمرض السكري بناءً على بيانات صحية معينة، مع تقديم نتائج واضحة ومفهومة بطريقة علمية منظمة بالفصحى.