نظام اكتشاف مرض السكري باستخدام التعلم الآلي

شروع ذكاء اصطناعي يهدف إلى التنبؤ باحتمالية إصابة المريض بمرض السكري اعتمادًا على تحليل البيانات الطبية باستخدام تقنيات Machine Learning.

يعتمد المشروع على تحليل مجموعة من البيانات الصحية الخاصة بالمرضى مثل مستوى الجلوكوز في الدم، ضغط الدم، مؤشر كتلة الجسم (BMI)، العمر، وعدد مرات الحمل وغيرها من المؤشرات الطبية المهمة. يتم استخدام هذه البيانات لبناء نموذج تعلم آلة قادر على التمييز بين الحالات المصابة بالسكري وغير المصابة.

يمر المشروع بعدة مراحل أساسية في علم البيانات، تشمل:

- استكشاف البيانات وفهم خصائصها (Exploratory Data Analysis)

- تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة

- تحليل العلاقات بين المتغيرات المختلفة المؤثرة في الإصابة بالسكري

- تجهيز البيانات للنمذجة وتطبيق تقنيات المعالجة المسبقة

- بناء نموذج تعلم آلة للتنبؤ بالإصابة بالسكري

- تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس تقييم مثل الدقة ومصفوفة الالتباس

يساعد هذا النوع من الأنظمة في الكشف المبكر عن مرض السكري من خلال تحليل البيانات الطبية، مما قد يساهم في دعم الأطباء والأنظمة الصحية في اتخاذ قرارات تشخيصية أسرع وأكثر دقة.