تطوير نظام ذكاء اصطناعي لتشخيص الأمراض بناءً على الأعراض

هذا المشروع عبارة عن نظام تشخيص طبي يعتمد على خوارزميات تعلم الآلة (Machine Learning) لتحليل الأعراض التي يعاني منها المريض والتنبؤ بالمرض المحتمل بدقة عالية. تم تصميم النموذج ليكون قادراً على معالجة البيانات وفهم الأعراض باللغة العربية، مما يجعله مثالياً للتطبيقات والمستشفيات في الشرق الأوسط.

أهم مميزات المشروع:

دعم كامل للغة العربية: القدرة على إدخال الأعراض (مثل: ألم في الصدر، إرهاق، إلخ) واستلام التشخيص النهائي باللغة العربية.

دقة التنبؤ: تم تدريب النموذج واختباره على مجموعات بيانات منفصلة (Training & Testing Datasets) لضمان أعلى درجات الدقة في التصنيف التشخيصي المسبق لعدد كبير من الأمراض.

الجاهزية للربط (Deployment-Ready): تم حفظ النموذج النهائي وتصديره (بصيغة Pickle) ليكون جاهزاً للدمج الفوري مع أي تطبيق ويب، أو تطبيق هاتف، أو خادم (Backend).

هيكلة مرنة للبيانات: استخدام ملفات JSON لتعيين وتشفير الأعراض (Encoding)، مما يسهل عملية إضافة أعراض أو أمراض جديدة مستقبلاً لتوسيع قدرات النموذج.

التقنيات والأدوات المستخدمة:

لغة البرمجة: Python.

تطوير نموذج التصنيف (Classification): [اكتب هنا الخوارزمية التي استخدمتها، مثلاً: Random Forest, Decision Tree, أو SVM] باستخدام Scikit-Learn.

معالجة وتهيئة البيانات: Pandas, NumPy.

هذا النظام يمكن توظيفه كـ "مساعد طبي ذكي" في العيادات، أو كميزة إضافية في تطبيقات الاستشارات الطبية عن بعد (Telemedicine)."