التنبؤ بفشل القلب

مشروع يُبنى عليه نموذج تنبؤي قوي للكشف المبكر عن احتمالية الإصابة بفشل القلب استنادًا إلى بيانات طبية لمرضى حقيقية. الهدف من المشروع هو تمكين الأطباء والمختصين من اتخاذ قرارات استباقية تحسّن من جودة الرعاية الصحية وتقليل المخاطر المرتبطة. خطوات العمل الأساسية: جمع البيانات الطبية، ثم تنظيفها وتحليلها لاستخراج الخصائص المؤثرة مثل العمر، ضغط الدم، نسبة الكرياتينين، معدل الضخ القلبي، إلخ. إجراء تحليل استكشافي للبيانات (EDA) لفهم العلاقات وتوزيع البيانات باستخدام أدوات مثل Matplotlib و Seaborn. اختيار الميزات الأكثر تأثيرًا باستخدام أساليب إحصائية وتقنيات Feature Importance. تدريب عدة نماذج تصنيف مثل: Logistic Regression، Random Forest، K‑Nearest Neighbors، SVM باستخدام scikit‑learn. تقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس دقيقة مثل Accuracy، Precision، Recall، F1‑Score، ROC Curve، Confusion Matrix. مقارنة نتائج النماذج لاختيار النموذج الأمثل بناءً على التوازن بين الدقة والسرعة والكفاءة. توثيق شامل للعملية عبر Jupyter Notebook، مع رسوم بيانية، تحليلات، وتفسيرات تسهل فهم النتائج للمستخدمين غير التقنيين. الأدوات والتقنيات المستخدمة: لغة البرمجة: Python المكتبات: pandas, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, Seaborn المنصة: Jupyter Notebook لتوثيق وتنفيذ الخطوات بشكل تفاعلي ما يميز المشروع: نموذج شامل يدمج بين تحليل البيانات وبناء النماذج وعرض النتائج بوضوح ليكون مفيدًا للأطباء والباحثين. مرونة في إضافة نماذج إضافية أو بيانات حقيقية لتحديث النموذج وتطويره. تعليمية وتطبيقية، ما يجعل المشروع مثالًا جيدًا لفهم دورة حياة مشروع تعلم آلي من البداية للنهاية.