تطوير نموذج تعلم آلي للتنبؤ بأمراض القلب وتحليل العوامل المؤثرة

قمت بتطوير نموذج تعلم آلي للتنبؤ بإصابة المرضى بأمراض القلب اعتمادًا على البيانات الطبية. في هذا المشروع، استخدمت خوارزميات Logistic Regression و Decision Tree لبناء نماذج قادرة على تصنيف المرضى إلى مصابين أو غير مصابين بدقة مناسبة. كما قمت بتنفيذ مراحل معالجة البيانات بدءًا من تنظيف البيانات والتعامل مع القيم المفقودة، وصولًا إلى تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) واستخراج الأنماط المهمة. بالإضافة إلى ذلك، قمت بتحليل العوامل المؤثرة على الإصابة بأمراض القلب، مثل: العمر ضغط الدم مستوى الكوليسترول معدل ضربات القلب وغيرها من المؤشرات الصحية وساعد هذا التحليل في فهم أهم المتغيرات التي تؤثر على احتمالية الإصابة، مما يدعم اتخاذ قرارات طبية مبنية على البيانات. النتيجة كانت نموذجًا قادرًا على التنبؤ بالحالات المعرضة لخطر الإصابة، مع تقديم رؤى تحليلية تساعد في الوقاية والتدخل المبكر ,والنموذج حقق دقه 80%