الفهرس 
Chapter 1 IntroductionOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 118 |  |  |
| | | from | 118 | | |
Abstract
من الأمراض الخطيرة التي يمكن أن تضر حياة الإنسان بشكل خطير إذا لم يتم التعرف عليها في مراحلها المبكرة هو مرض الكبد. ينجم مرض الكبد عن نمط حياة الشخص، بما في ذلك تناوله للوجبات السريعة. نظرًا لأن مريض الكبد تظهر عليه أعراض متأخرة، مثل وجود دم في القيء، وآلام في المعدة، واليرقان، وما إلى ذلك، فإن تشخيصه يعد من أكبر المشكلات التي تواجه نظام الرعاية الصحية. لتشخيص مشاكل الكبد لدى المرضى، يستخدم الخبراء الطبيون أساليب مختلفة بناءً على السجلات الطبية للمريض. لكي يتم علاج مرض الكبد بسرعة وتقليل آثاره الصحية الرئيسية، يُعد الكشف المبكر والتشخيص أمرًا ضروريًا. في البيئة التكنولوجية الحالية، يمكن للممارسين الطبيين تشخيص مشاكل الكبد في وقت مبكر والمساعدة في الشفاء السريع للمريض بمساعدة تقنيات التعلم الآلي. تقدم هذه الرسالة خوارزميات قائمة على التعلم الآلي تستخدم مجموعات بيانات تقارير دم المريض لتقييم أمراض الكبد والتنبؤ بها في مراحلها المبكرة. تم إستخدام عدة طرق لبناء نموذج تصنيف باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، حيث استخدمنا مجموعة متنوعة من أساليب التعلم الآلي ومقارنة نتائجها. تم تطوير نموذج مُقترح GWO-ET يختار أفضل الميزات باستخدام (GWO) و Extra Tree للتصنيف. تم تدريب النموذج المقترح على مجموعة بيانات تحتوي على أكثر من 30000 سجل. أظهرت النتائج أن النموذج المُقترح يعمل بشكل أفضل من الطرق التقليدية من حيث الدقة العالية للتنبؤ بأمراض الكبد. مع وقت معالجة إجمالي قدره 1.5 ثانية F1- score تبلغ 100%، و accuracy 99.6%، و precision 100%، و recall 100%، فإن النموذج المُقترح يحقق أفضل أداء.