التنبؤ بتشخيص سرطان الثدي باستخدام تعلم الآلة (Machine Learning)

مشروع بحثي وتطبيقي يهدف إلى استغلال قوة خوارزميات تعلم الآلة لإنشاء نموذج تنبؤي دقيق وموثوق للمساعدة في التشخيص المبكر لسرطان الثدي.

يمثل هذا المشروع تطبيقًا عمليًا لمهارات علوم البيانات في المجال الطبي الحيوي ذي الأهمية القصوى، حيث يسهم في تحسين نتائج المرضى من خلال توفير رؤى تشخيصية سريعة ودقيقة للمختصين.

الأهداف والمنهجية المتبعة

تم تنفيذ المشروع وفق منهجية علمية صارمة تشمل المراحل التالية:

- معالجة البيانات وتحليلها (Preprocessing & EDA):

- استخدام مجموعة بيانات Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) المعروفة عالميًا والمتاحة عبر مستودع UCI لتعلم الآلة.

- إجراء تنظيف شامل للبيانات، بما في ذلك إدارة القيم المفقودة، وتوحيد (Standardization) أو تطبيع (Normalization) الميزات، وتشفير التصنيفات الفئوية.

- تنفيذ تحليل استكشافي للبيانات (EDA) لتقييم التوزيعات والارتباطات بين ميزات الخلية، مما يوفر فهمًا عميقًا لبنية مجموعة البيانات.

- بناء وتدريب النماذج (Model Development):

- استخدام أحدث مكتبات Python مثل Pandas، NumPy، و Scikit-learn لضمان كفاءة الحل.

- تم استكشاف وتدريب مجموعة متنوعة من نماذج تعلم الآلة الرائدة في التصنيف، بما في ذلك:

--> الانحدار اللوجستي (Logistic Regression)، وأشجار القرار (Decision Trees)، والغابات العشوائية (Random Forest)، وآلات المتجهات الداعمة (Support Vector Machines).

- تطبيق تقنيات Cross-Validation لضمان قوة النتائج وقابليتها للتعميم.

- التقييم والمقارنة الشاملة (Evaluation & Comparison):

- تم التقييم الصارم لأداء كل نموذج باستخدام مقاييس رئيسية مثل

--> الدقة (Accuracy)، والانسحاب (Recall)، والدقة (Precision)، ومقياس F1-score.

- إنشاء مصفوفات الالتباس (Confusion Matrices) وتقارير التصنيف المفصلة لتقديم تقييم كمي لفعالية كل خوارزمية.

- تم عرض النتائج في جداول ورسوم بيانية واضحة

(Matplotlib/Seaborn) لتسهيل المقارنة المنهجية وتحديد أفضل نموذج تنبؤي.

النتيجة: حل برمجي معياري وقابل لإعادة الإنتاج ، يبرهن على القدرة التحويلية لتعلم الآلة في تعزيز قدرات التشخيص الطبي ، مع تسليط الضوء على النموذج الأكثر فاعلية للتنبؤ بالتشخيص بناءً على المقاييس المعيارية.