بناء نماذج تعلم الآلة وتصميم تطبيقات طبية تنبؤية

الوصف

أقدّم خدمة بناء نماذج تعلم الآلة (Machine Learning) وتصميم تطبيقات طبية تنبؤية تساعد الأطباء والمستشفيات والباحثين على اتخاذ القرار السريري بدقة أعلى، من خلال تحليل البيانات الطبية وتطبيق الخوارزميات الحديثة للتنبؤ بالنتائج الصحية المختلفة.

✔️ ما الذي أقدّمه؟

تحليل البيانات الطبية وتجهيزها (Cleaning & Preprocessing)

اختيار الخوارزمية المناسبة (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, SVM…)

بناء نموذج تنبؤي طبي مثل:

توقع الوفيات ICU Mortality Prediction

توقع طول الإقامة LOS Prediction

إعادة الدخول للمستشفى Readmission

تقييم الخطورة Risk Stratification

الكشف المبكر عن Sepsis أو تدهور الحالة

تحسين النموذج ورفع دقته (Hyperparameter Tuning)

تقييم النموذج باستخدام AUC, Accuracy, Recall, Precision, F1-score

تقديم تفسير طبي للنتائج (Feature Importance – SHAP Analysis)

تصميم تطبيق عملي Web App / Gradio / Streamlit لعرض التنبؤ بطريقة واضحة وسهلة

إمكانية نشر التطبيق على الإنترنت ليعمل لكل المستخدمين (HuggingFace / GitHub / Cloud)

📦 ما الذي ستحصل عليه؟

النموذج الطبي التنبؤي جاهز للاستخدام

كود كامل Python قابل للتعديل

ملف النموذج (Model.pkl / Joblib)

واجهة استخدام (UI) سهلة وبسيطة

تقرير مفصل يشرح خطوات التحليل، أداء النموذج، والتوصيات

Dashboard لعرض النتائج (اختياري)

نشر التطبيق على رابط خارجي ليستطيع أي شخص تجربته

🎯 لماذا هذه الخدمة؟

دمج بين خبرة طبية حقيقية و خبرة قوية في تحليل البيانات وعلوم الآلة

بناء نموذج دقيق ومناسب للهدف السريري

تبسيط الذكاء الاصطناعي ليصبح أداة مفيدة للطبيب

التزام كامل بالسرية التامة للبيانات

دعم فني ما بعد التسليم

🔬 أمثلة على المشروعات التي يمكن تنفيذها:

نموذج ICU Mortality Prediction

نموذج Acute Kidney Injury Prediction

نموذج Sepsis Early Detection

نموذج Clinical Risk Score

تطبيقات تحليل بيانات المستشفى (Hospital Command Center)