نموذج التنبؤ بفشل القلب (Heart Failure Prediction) - تحليل البيانات الطبية والنمذجة

قمت بتطوير نموذج تعلم آلي للتنبؤ بخطر الإصابة بفشل القلب بناءً على مجموعة من المؤشرات الصحية والبيانات السريرية. تم تصميم هذا المشروع لإظهار القدرة على التعامل مع البيانات الحساسة والمعقدة في قطاع الرعاية الصحية، وتقديم رؤى قابلة للتطبيق سريرياً.

نوع العمل والميزات الرئيسية:

الهدف: إنشاء نموذج تصنيف (Classification Model) عالي الدقة يحدد المرضى المعرضين لخطر الإصابة بفشل القلب.

النمذجة والتحليل: استخدام تقنيات تعلم آلي مختلفة (مثل الانحدار اللوجستي، والغابات العشوائية، وXGBoost) للمقارنة واختيار النموذج الأفضل أداءً.

هندسة الميزات (Feature Engineering): التركيز على معالجة البيانات المفقودة، وتحويل المتغيرات، واستكشاف العلاقة بين المؤشرات الحيوية الرئيسية (مثل العمر، الكسور القذفية، مستويات الكرياتينين، والصفائح الدموية) وبين التنبؤ بالمرض.

الدقة (Accuracy): تحقيق دقة عالية في التنبؤ، مما يبرز مهارة عالية في ضبط النماذج (Model Tuning) وتقييم الأداء باستخدام مقاييس مثل AUC-ROC (منحنى مساحة تحت خاصية التشغيل المستقبل).

النتائج: تم تقديم نموذج نهائي يتمتع بـ 83% دقة في التنبؤ بالمرضى المعرضين للخطر، كما ورد في سيرتك الذاتية.

طريقة التنفيذ:

استكشاف وتحليل البيانات (EDA): تحليل إحصائي شامل للمتغيرات للكشف عن الأنماط والتوزيعات غير الطبيعية.

تنظيف البيانات والمعالجة المسبقة: التعامل مع القيم الشاذة (Outliers) وتطبيع البيانات (Normalization/Standardization).

بناء النماذج وتدريبها: تدريب ومقارنة عدة نماذج تصنيف.

التقييم والتحقق: استخدام التحقق المتبادل (Cross-Validation) وتقييم الأداء لضمان موثوقية النموذج ونتائجه (بما في ذلك مصفوفة الالتباس Confusion Matrix).

التفسير: توضيح أهمية الميزات (Feature Importance) لتفسير نتائج النموذج للمستخدمين غير التقنيين.