تشخيص سرطان الثدي باستخدام التعلم الآلي
DOI:
https://doi.org/10.65420/sjphrt.v1i2.27الكلمات المفتاحية:
سرطان الثدي، التصنيف، التعلم الآلي، الغابة العشوائيةالملخص
يُعد سرطان الثدي من الأمراض الشائعة بين النساء حول العالم، والذي يؤدي إلى وفيات العديد منهن بسبب التشخيص الخاطئ أو وصف العلاج متأخراً، مما خلق حاجة مُلحة للتشخيص الدقيق. تُعدّ تقنيات التعلم الآلي (ML) موضوعًا دراسيًا هامًا، وقد أثبتت فعاليتها في التنبؤ بالسرطان والتشخيص المبكر. تهدف هذه الدراسة إلى تشخيص سرطان الثدي باستخدام نماذج التعلم الآلي، وتقييم أكثرها فعالية بناءً على أربعة معايير: الدقة، الخصوصية، الحساسية، ودرجة F1. استخدم هذا البحث مجموعة من البيانات من موقع Kaggle والتي تم جمعها أساسًا من قبل الطبيب الدكتور ويليام إتش. وولبرغ في مستشفى جامعة ويسكونسن في الولايات المتحدة الأمريكية. تم اختبار أربعة من خوارزميات التعلم الآلي: الغابة العشوائية (RF)، معزز التدرج (GB)، الانحدار اللوجستي (LR)، وآلة المتجه الداعم (SVM). بعد مقارنة النتائج لهذه الخوارزميات، تبيّن أن خوارزمية الغابة العشوائية حققت أعلى دقة بنسبة (96.4%).
