تم تطوير حل يعتمد على تقنيات تعلم الآلة للتنبؤ بمخرجات سرطان الثدي باستخدام البيانات السريرية والديموغرافية. شمل المشروع معالجة البيانات، التحليل الاستكشافي، التعامل مع عدم توازن الفئات من خلال تقنية Oversampling، وبناء نماذج تصنيف مثل (Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost). تم تحقيق دقة تنبؤ بلغت 96%، مما يوفر أداة موثوقة لدعم اتخاذ القرارات الطبية وتحسين التنبؤ بنتائج المرضى.