Heart Disease Windows Application

وصف المشروع – Windows Application

هذا المشروع عبارة عن Windows Desktop Application يعمل كأداة Clinical Decision Support Tool للتنبؤ بخطر الإصابة بـ Heart Disease باستخدام تقنيات Machine Learning. يتيح التطبيق للمستخدم إدخال البيانات السريرية للمريض بشكل تفاعلي، ثم يقوم النموذج بتحليل هذه البيانات وتقديم تقييم فوري لمستوى الخطر.

يعتمد التطبيق على نموذج Tree-Based Machine Learning (XGBoost) مدرّب على بيانات طبية حقيقية، ويستفيد من خصائصه في اكتشاف الأنماط غير الخطية والعلاقات المعقدة بين المؤشرات السريرية. تم تصميم واجهة المستخدم بأسلوب Modern Dark UI لتكون واضحة وسهلة الاستخدام، مع تقسيم منطقي للبيانات إلى أقسام مثل Demographics, Vital Signs, Lab Values و Cardiac Examination.

بعد إدخال البيانات، يعرض التطبيق:

نتيجة التنبؤ (Presence / Absence of Heart Disease)

Confidence Indicator يوضح درجة ثقة النموذج

Key Factors التي أثّرت بشكل رئيسي على القرار، مما يعزز جانب Interpretability

يركّز المشروع على الدمج بين Data Science و User-Centered Design، ويقدّم مثالًا عمليًا على تحويل نموذج تعلم آلي إلى منتج تطبيقي قابل للاستخدام في بيئة سريرية. ويؤكد التطبيق على أن النتائج إرشادية فقط ولا تُعد بديلاً عن التشخيص الطبي.