التنبؤ بخطر الإصابة بمرض السكري باستخدام التعلم الآلي

في هذا المشروع، طورت نموذج تعلم آلي للتنبؤ باحتمالية إصابة الأشخاص بمرض السكري اعتمادًا على بيانات صحية وسريرية مثل العمر، مؤشر كتلة الجسم، ضغط الدم، ومستويات السكر في الدم. تم تصميم المشروع لمساعدة الأطباء والأفراد على اكتشاف المخاطر مبكرًا واتخاذ إجراءات وقائية. مراحل المشروع: • تنظيف وتجهيز البيانات: معالجة القيم المفقودة وتحويل المتغيرات لتكون صالحة للنموذج. • التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA): دراسة العوامل المؤثرة على خطر الإصابة بالسكري وفهم العلاقات بينها. • بناء النموذج: استخدام خوارزميات مثل Random Forest و Logistic Regression لتوقع احتمالية الإصابة. • تقييم النموذج: قياس الأداء باستخدام الدقة (Accuracy)، مصفوفة الالتباس (Confusion Matrix)، ومؤشر ROC-AUC لضمان موثوقية التنبؤ. النتيجة: تمكن النموذج من تحديد الأفراد المعرضين للخطر بدقة جيدة، مما يوفر أداة فعّالة لدعم القرارات الطبية والتدخل المبكر للوقاية من مرض السكري.