منصة ذكية لتوقع مخاطر أمراض القلب باستخدام تعلم الآلة

تطوير خط أنابيب متكامل (Pipeline) لتعلم الآلة يهدف إلى تحليل وتوقع مخاطر أمراض القلب. لم يقتصر العمل على تدريب النماذج، بل شمل معالجة البيانات واستخدام تقنيات تقليل الأبعاد (PCA) واختيار الميزات المتقدمة لتحسين الأداء.

الخطوات التقنية التي تم تنفيذها:

تدريب وتقييم عدة خوارزميات (Logistic Regression, Random Forest, SVM, XGBoost).

تحقيق دقة تصل إلى 87.5% ومعدل F1-Score يبلغ 88.6% باستخدام نموذج Threshold-Tuned SVC بعد إجراء ضبط دقيق للمعاملات (Hyperparameter Tuning).

نشر النموذج النهائي كتطبيق ويب تفاعلي متكامل باستخدام Streamlit، لتقديم تحليلات لحظية وعرض رسوم بيانية توضح مستوى الثقة في التوقع.

النتيجة هي منتج برمجي جاهز للاستخدام يدمج بين قوة الذكاء الاصطناعي وسلاسة واجهة المستخدم