نظام ذكاء سريري لتحليل مخاطر الوفاة لدى مرضى فشل القلب (Python + Power BI)

مشروع متكامل يجمع بين هندسة البيانات والتحليل السريري لتحويل السجلات الطبية الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ تدعم اتخاذ القرار الطبي. يركز المشروع على تحديد العوامل الحيوية الأكثر تأثيراً على معدلات البقاء على قيد الحياة لمرضى فشل القلب. أهم مخرجات المشروع: هندسة البيانات (Python): تطوير خط معالجة (Pipeline) آلي بالكامل لتنظيف البيانات، ومعالجة القيم المفقودة، وتوحيد المتغيرات الفئوية باستخدام Pandas وNumPy. تحليل المؤشرات الحيوية: اكتشاف أن ارتفاع "Serum Creatinine" يرتبط بزيادة في معدل الوفيات بنسبة 49%، وأن 63% من الوفيات مرتبطة بمرضى الضغط. لوحة قياس سريرية (Power BI): بناء واجهة تفاعلية تتيح للأطباء تصفية البيانات حسب العمر، الجنس، والحالات المرضية المزمنة لمراقبة معدل البقاء الذي بلغ 67.9% في مجموعة الدراسة. النمذجة الرياضية: استخدام لغة DAX لإنشاء مقاييس معقدة لحساب معدلات الوفاة ومؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) بدقة. 3. المهارات المتعلقة بالعمل Python (Pandas, NumPy) Data Engineering Power BI Clinical Data Analysis DAX Exploratory Data Analysis (EDA) Data Visualization (Seaborn, Matplotlib) Healthcare Analytics