Diabetes Probability Prediction

قمت بتطوير نظام Machine Learning متكامل لتقييم احتمالية الإصابة بمرض السكري بدقة، بالاعتماد على تحليل سجلات طبية وفحوصات سريرية حقيقية (Real-world Clinical Records).

عملت على هندسة الخصائص (Feature Engineering) لضمان جودة البيانات، وقمت بتحسين نماذج متقدمة مثل XGBoost & LightGBM للوصول إلى أعلى معدل دقة ممكن (Maximize ROC-AUC Score) في التوقعات.

قمت بتصميم ونشر لوحة تحكم تفاعلية (Interactive Streamlit Dashboard) تتيح للمستخدمين (أو الأطباء) إدخال المؤشرات الصحية والحصول على تقييم فوري للمخاطر (Real-time Risk Assessment) مع تفسير واضح للنتائج.