بناء نظام ذكاء إصطناعي لتوقع عدد المرضى في العيادات باستخدام بايثون وواجهات API وبيانات الطقس

ابحث عن مستقل لتنفيذ ما يلي:

نهدف إلى تطوير نموذج تنبؤ ذكي يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل الأنماط السابقة لعدد زيارات المرضى إلى العيادات أو المستشفيات، والتنبؤ بعدد المرضى المتوقع قدومهم في الأيام القادمة. سيساعد هذا النظام الطاقم الطبي والإداري على تحسين جدولة المواعيد، وتوزيع الموارد البشرية، وتقليل أوقات الانتظار وتحسين تجربة المرضى.

? البيانات المطلوبة لتدريب النموذج:

زيارات المرضى السابقة

التاريخ (يوم، شهر، سنة)

عدد الزيارات اليومية

نوع العيادة (عام/أنف وأذن/صدرية/أطفال...)

الطقس اليومي (من API مثل OpenWeatherMap)

درجة الحرارة

الرطوبة

حالة الطقس (ممطر/مشمس/بارد...)

جودة الهواء (اختياري – من Air Quality API)

وقت السنة

الموسم (صيف، شتاء، خريف، ربيع)

أيام الإجازات/المناسبات الرسمية

بيانات عن انتشار الأمراض الموسمية (من API مثل CDC FluView أو WHO Disease Surveillance)

مؤشر نشاط الإنفلونزا أو الأمراض التنفسية

معدلات العدوى في المنطقة

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost, Prophet)

APIs لجلب بيانات الطقس والأمراض

Streamlit أو Flask لعرض النتائج في واجهة تفاعلية

Matplotlib / Plotly لعرض المخططات والرسوم البيانية

Google Sheets / SQLite كمصدر للبيانات القابلة للتحديث

️ مخرجات النظام:

توقع عدد المرضى خلال الأيام/الأسابيع القادمة

رسم بياني يوضح العلاقة بين العوامل الخارجية (الطقس، المرض الموسمي) وعدد الزيارات

تنبيهات في حالة توقع عدد مرضى مرتفع (مثلاً أكثر من المتوسط بنسبة 30%)

جدول مقارنة بين التوقعات والواقع (لتحسين النموذج مع الوقت)

الفوائد:

تحسين إدارة الجداول والمواعيد

تقليل ازدحام العيادة

تخصيص عدد الأطباء والمساعدين حسب الحاجة المتوقعة

تحسين اتخاذ القرار بناءً على بيانات فعلية وتنبؤات دقيقة

مثال على الاستخدام الواقعي:

في فصل الشتاء ومع انخفاض درجة الحرارة، يرتفع عدد زيارات عيادات الصدر والأطفال بسبب الأمراض التنفسية. باستخدام هذا النموذج، يستطيع مدير العيادة توقع الأيام التي تشهد ضغطًا عاليًا وتجهيز الطاقم مسبقًا، مما يقلل من شكاوى المرضى ويحسن الخدمة.

سيتم تعديل الميزانية بناء علي العرض و يجب علي المستقل عرض ميزانيته المطلوبة