نظام توقع أمراض الكلى باستخدام تقنيات Machine Learning مع تقرير وتحليل طبي ذكي

قمت بتطوير نظام ذكي لتوقع احتمالية الإصابة بأمراض الكلى اعتمادًا على خوارزميات تعلم الآلة (Machine Learning)، حيث يقوم المستخدم بإدخال مجموعة من البيانات والتحاليل الطبية مثل ضغط الدم، نسبة السكر، الكرياتينين، اليوريا، الهيموجلوبين، عدد خلايا الدم، وغيرها من المؤشرات المعملية المهمة.

يقوم النموذج بتحليل هذه البيانات وإظهار نتيجة فورية توضح ما إذا كان هناك خطر للإصابة بمرض الكلى أم لا، مع مستوى دقة مرتفع مبني على تدريب النموذج باستخدام بيانات طبية حقيقية.

كما يحتوي النظام على قسم توصيات ذكي (Recommendation Chat) يقدم إرشادات صحية مخصصة بناءً على حالة المستخدم، مثل شرب كميات كافية من الماء، تجنب الإفراط في المسكنات، والمتابعة الدورية للفحوصات.

تم كذلك إضافة ميزة إنشاء تقرير PDF قابل للتحميل يحتوي على بيانات الحالة ونتيجة التوقع والتوصيات الطبية، مما يجعله مناسبًا للاستخدام في التطبيقات الصحية الرقمية أو كنموذج أولي لنظام دعم القرار الطبي.

? التقنيات المستخدمة:

Python – Scikit-learn – Streamlit – Pandas – NumPy – Matplotlib – FPDF

يعكس هذا المشروع قدرتي على بناء أنظمة ذكاء اصطناعي طبية متكاملة تشمل معالجة البيانات، تدريب النموذج، تطوير واجهة استخدام احترافية، وتوليد تقارير قابلة للاستخدام العملي.