Diagnostic Intelligence :Predictive Modeling for Diabetes Risk

الهدف الجوهري (Core Goal)

التنبؤ ببداية ظهور مرض السكري باستخدام المقاييس السريرية (مثل مؤشر كتلة الجسم، ومستوى الجلوكوز، والعمر).

أبرز الجوانب التقنية (Technical Highlights)

معالجة البيانات السريرية باستخدام لغة Python ومكتبة Scikit-Learn.

بناء محرك تنبؤي باستخدام خوارزمية الجيران الأقرب (K-Nearest Neighbors - KNN).

توحيد المعايير (Standardization) للميزات الطبية متعددة المقاييس لتحسين دقة التشخيص.

النتيجة الرئيسية (Key Outcome)

تطوير لوحة معلومات تشخيصية مرئية (تتضمن مصفوفة الارتباك والمخططات المبعثرة) والتي تعمل على التحقق من أداء النموذج وتقديم رؤى صحية واضحة وقابلة للتنفيذ.