التنبؤ بخطر الإصابة بالجلطة الدماغية باستخدام الذكاء الاصطناعي

الوصف

اولًا: البيانات المستخدمة (Input Data)

يعتمد النموذج على بيانات طبية وصحية تصف الحالة العامة للشخص، وتشمل:

📌 1. البيانات الأساسية:
العمر (Age)
النوع (Gender)
الوزن والطول أو BMI (مؤشر كتلة الجسم)
---------------------------------------
2. الحالة الصحية:
ضغط الدم (Hypertension)
أمراض القلب (Heart Disease)
مستوى السكر في الدم (Glucose Level)
التاريخ المرضي (Medical History إن وجد)
----------------------------------------
3. نمط الحياة:
التدخين (Smoking Status)
النشاط البدني (Physical Activity إن وجد)
نمط التغذية (اختياري حسب البيانات)
----------------------------------------
حجم البيانات المطلوب:

للحصول على نموذج دقيق وموثوق:

الحد الأدنى: 500 سجل طبي
المفضل: 1000 – 10,000+ سجل
كلما زادت البيانات، زادت دقة التنبؤ بشكل كبير

يمكن العمل على بيانات أقل، لكن الدقة تكون محدودة نسبيًا.
-------------------------------------------------
شكل البيانات المطلوب:

ملف بصيغة CSV أو Excel يحتوي على:

أعمدة تمثل الخصائص الصحية (Features)
عمود الهدف (Target):
Stroke = 1 (حدثت جلطة)
Stroke = 0 (لم تحدث جلطة)
--------------------------------------
تحليل شامل للبيانات
تحديد أهم العوامل المؤثرة على الجلطة (مثل العمر، السكر، الضغط)
فهم العلاقة بين نمط الحياة والإصابة
--------------------------------------
تقييم دقة النموذج
استخدام مقاييس احترافية مثل:
Recall (مهم جدًا في المجال الطبي)
Precision
F1-score
ROC-AUC
-------------------------------------
ملف النموذج الجاهز
يمكن استخدامه مباشرة في أي مشروع أو تطبيق
جاهز للدمج في Web App أو API
---------------------------------------
مثال عملي مبسط:

عند إدخال بيانات شخص مثل:

عمره 65 سنة
يعاني من ضغط وسكر
مدخن

يقوم النموذج بـ:

تحليل الحالة وإعطاء نسبة احتمال الإصابة بالجلطة + مستوى الخطورة