model machine learning

فكرة المشروع

سرطان الرئة يعتبر واحد من أكثر أنواع السرطان شيوعًا وخطورة على مستوى العالم، واكتشافه المبكر بيساعد بشكل كبير في رفع نسبة الشفاء.

المشروع ده بيهدف إلى بناء نموذج تعلم آلي (Machine Learning Model) قادر على التنبؤ باحتمالية إصابة الشخص بسرطان الرئة اعتمادًا على مجموعة من الخصائص (features) زي:

العمر

الجنس

عادات التدخين

التاريخ العائلي

عوامل بيئية (التعرض للتلوث أو المواد الكيميائية)

الأعراض (زي السعال المستمر، ضيق التنفس، فقدان الوزن غير المبرر)

أهداف المشروع

تجميع البيانات الخاصة بعوامل الخطر والأعراض.

تنظيف ومعالجة البيانات للتأكد من جودتها وخلوها من القيم المفقودة أو غير المنطقية.

تطبيق خوارزميات تعلم آلي مثل:

Logistic Regression

Random Forest

Support Vector Machine (SVM)

Neural Networks

تقييم النموذج باستخدام مقاييس الأداء (Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC).

اختيار النموذج الأفضل للتنبؤ وإمكانية استخدامه كأداة دعم قرار للأطباء.

أهمية المشروع

يساعد الأطباء في تشخيص مبكر لسرطان الرئة.

يقلل من التكلفة والوقت عن طريق تقليل الفحوصات غير الضرورية.

يرفع معدلات النجاة من خلال بدء العلاج في المراحل المبكرة.

خطوات تنفيذ عملية

جمع البيانات: من مصادر عامة أو قواعد بيانات طبية (مثلاً: UCI Repository أو Kaggle).

Preprocessing:

تحويل البيانات النصية إلى أرقام (Encoding).

موازنة البيانات لو فيها انحياز لفئة معينة (مثلاً: عدد أكبر من المرضى الأصحاء).

اختيار Features مهمة (Feature Selection).

تجربة خوارزميات مختلفة ومقارنة نتائجها.

عرض النتائج في شكل جداول ورسوم بيانية.