تحليل وتنبؤ بمرض السكري

مشروع تحليل وتنبؤ بمرض السكري باستخدام تقنيات تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي.

يهدف المشروع إلى استكشاف العوامل الصحية والديموغرافية المؤثرة على احتمالية الإصابة بالسكري، بالإضافة إلى بناء نموذج تنبؤ يعتمد على بيانات المرضى.

تم تحليل البيانات باستخدام مكتبات Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly لاستخراج الأنماط والعلاقات بين العمر، النوع، مؤشر كتلة الجسم (BMI)، ضغط الدم، ومستوى الجلوكوز.

كما تم إنشاء لوحة تحكم تفاعلية بـ Power BI توضح الإحصاءات العامة ومؤشرات الخطورة مثل التدخين وارتفاع ضغط الدم وأمراض القلب.

في الجزء التطبيقي، تم تدريب نموذج XGBoost Classifier للتنبؤ بإمكانية إصابة المريض بالسكري، مع تقييم الأداء من خلال دقة التصنيف (Accuracy) و تقرير المقاييس (Classification Report) و مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix).

الأدوات المستخدمة:

Python – Pandas – Matplotlib – Seaborn – Plotly – Power BI – XGBoost