نظام تحليل والتنبؤ بخطر الإصابة بأمراض القلب باستخدام تعلم الآلة (End-to-End ML System)

قمت بتطوير نظام متكامل لتحليل بيانات المرضى والتنبؤ باحتمالية الإصابة بأمراض القلب باستخدام تقنيات تعلم الآلة، بداية من معالجة البيانات وحتى نشر نموذج تنبؤي بواجهة استخدام تفاعلية.

? فكرة المشروع

يهدف النظام إلى تحليل البيانات الطبية الخاصة بالمريض مثل:

العمر

ضغط الدم

مستوى الكوليسترول

معدل ضربات القلب

مؤشرات طبية أخرى

ثم استخدام خوارزميات تعلم الآلة للتنبؤ بخطر الإصابة بأمراض القلب بدقة عالية.

? مراحل التنفيذ (End-to-End Pipeline)

✔ تحليل واستكشاف البيانات (EDA)

✔ تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة

✔ Feature Engineering

✔ تدريب عدة نماذج تعلم آلة مثل:

Logistic Regression

Random Forest

Support Vector Machine

وغيرها

✔ تقييم النماذج باستخدام:

Accuracy

Precision & Recall

F1-Score

Confusion Matrix

✔ اختيار أفضل نموذج بناءً على الأداء

✔ بناء واجهة استخدام (Interface) تسمح بإدخال بيانات المريض والحصول على نتيجة التنبؤ فورًا

? التقنيات المستخدمة

Python

Pandas & NumPy

Scikit-learn

Matplotlib & Seaborn

? مميزات النظام

✅ نظام متكامل من معالجة البيانات حتى التنبؤ

✅ واجهة سهلة الاستخدام

✅ نموذج عالي الدقة

✅ قابل للتطوير والنشر

✅ منظم وفق أفضل ممارسات Data Science

? النتيجة

النظام قادر على:

تحليل بيانات المرضى

تقدير احتمالية الإصابة بأمراض القلب

مساعدة في اتخاذ قرار طبي مبني على البيانات