تطوير نموذج تصنيف مرض السكري باستخدام التعلم الآلي بالاعتماد على خوارزمية XGBoost لتحقيق دقة عالية في التنبؤ بالإصابة بالمرض بناءً على بيانات المرضى. النموذج مدرب على مجموعة بيانات تحتوي على معايير صحية مختلفة، مثل مستوى الجلوكوز وضغط الدم ومؤشر كتلة الجسم.

تم نشر النموذج عبر واجهة تفاعلية باستخدام Streamlit، مما يتيح للمستخدمين إدخال بياناتهم الطبية بسهولة والحصول على تشخيص فوري لاحتمالية الإصابة بمرض السكري. كما تم حفظ النموذج باستخدام Pickle لضمان إمكانية إعادة الاستخدام والنشر بسلاسة.

حقق هذا المشروع المركز الأول في مسابقة IEEE SCU