نموذج تنبؤي لمرض الالتهاب الرئوي (Pneumonia) باستخدام التعلم العميق / التعلم الآلي

في هذا المشروع، أنشأت نموذج تنبؤي لتشخيص مرض الالتهاب الرئوي (Pneumonia) باستخدام تقنيات التعلم العميق / التعلم الآلي من الصور الطبية (X-ray). المشروع يغطي جميع المراحل من جمع البيانات إلى التقييم والنشر المحتمل.

محتوى المشروع:

جمع البيانات وتحضيرها

استخدام مجموعة بيانات صور أشعة صدريّة (Chest X-ray) تحتوي على حالات طبيعية وحالات مصابة بالالتهاب الرئوي

تنظيف الصور، تغيير الحجم، التطبيع (Normalization)، وتقنيات معالجة الصور (augmentation) لزيادة تنوع العيّنات

تصميم النموذج

اختيار بنية شبكة عصبية (مثلاً CNN) مناسبة

تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب (train)، تحقق (validation)، اختبار (test)

ضبط المعاملات (hyperparameter tuning) لتحسين الأداء

التدريب والتقييم

تدريب النموذج على بيانات التدريب ومراقبة الأداء على بيانات التحقق

استخدام مقاييس التقييم مثل الدقة (Accuracy)، الحساسية (Sensitivity / Recall)، التخصيص (Specificity)، F1-score

تحليل مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix) لفهم الأخطاء

النتائج والرؤى

عرض أداء النموذج على بيانات الاختبار

منصة تجريبية (إذا كانت متوفرة) أو واجهة مستخدم بسيطة لرفع صورة والحصول على التنبؤ

تفسير النتائج مع تسليط الضوء على الحالات التي قد يفشل فيها النموذج أو يشك فيها

التوثيق والنشر

توثيق شامل للعملية، الخطوات، المشاكل التي واجهتها، والحلول

نشر الكود في مستودع GitHub مع ملف README يشرح استخدام النموذج وكيفية التشغيل

الفوائد والميزات:

إمكانية استخدام النموذج كمساعد تشخيص أولي للأطباء لتسريع الكشف المبكر

المساهمة في قطاع الرعاية الصحية عبر الأتمتة وتحسين دقة التشخيص

إظهار قدراتك في ربط علوم البيانات والذكاء الاصطناعي مع التطبيقات الحقيقية