تنبؤ بأمراض القلب باستخدام خوارزميات التعلم الآلي

ملخص: تزيد حالات أمراض القلب يوماً بعد يوم بمعدل سريع، ومن المهم جداً والمثير للقلق توقع أي من هذه الأمراض مسبقاً. هذه التشخيصات مهمة وصعبة، ويجب أن تتم بدقة وكفاءة. يركز البحث بشكل أساسي على أي المرضى من المحتمل أن يُصاب بأمراض القلب استناداً إلى سمات طبية متنوعة. أنشأنا نظاماً لتنبؤ بأمراض القلب لتوقع ما إذا كان من المحتمل أن يتم تشخيص المريض بأمراض القلب أم لا باستخدام التاريخ الطبي للمريض. استخدمنا خوارزميات مختلفة من التعلم الآلي مثل الانحدار اللوجستي وKNN لتوقع وتصنيف المريض المصاب بأمراض القلب. تم استخدام نهج مفيد جداً لتنظيم كيفية استخدام النموذج لتحسين دقة توقع النوبات القلبية لدى أي فرد. كانت قوة النموذج المقترح مرضية تماماً وتمكنت من توقع الأدلة على الإصابة بأمراض القلب لدى فرد معين باستخدام KNN والانحدار اللوجستي، والتي أظهرت دقة جيدة مقارنة بالمصنفات المستخدمة سابقاً مثل Naive Bayes، مما خفف مقداراً كبيراً من الضغط باستخدام النموذج المقدم في إيجاد احتمالية تمييز المصنف للأمراض القلبية بشكل صحيح ودقيق. يعزز نظام التنبؤ بأمراض القلب المذكور الرعاية الطبية ويقلل التكاليف. يقدم هذا المشروع معرفة ملحوظة يمكن أن تساعدنا في توقع المرضى المصابين بأمراض القلب، وقد تم تنفيذه بصيغة .pynb.