يمثل التنبؤ بالأمراض المزمنة مثل السكري وأمراض القلب وارتفاع ضغط الدم تحديًا طبيًا كبيرًا، نظرًا لتأثيرها طويل الأمد على صحة الأفراد. يساهم التعلم الآلي في تحليل البيانات الصحية التاريخية للمرضى، مثل العمر، ونمط الحياة، والمؤشرات الحيوية، لاكتشاف الأنماط التي تشير إلى احتمالية الإصابة بالمرض قبل ظهوره. تعتمد النماذج التنبؤية على خوارزميات مثل الانحدار اللوجستي، والغابات العشوائية، والشبكات العصبية، حيث يتم تدريبها على بيانات طبية سابقة للتعرف على عوامل الخطر. ويساعد هذا التنبؤ المبكر في اتخاذ إجراءات وقائية تقلل من تطور المرض أو مضاعفاته. كما تُستخدم الأجهزة القابلة للارتداء لجمع بيانات مستمرة حول معدل ضربات القلب ومستوى النشاط، ويتم تحليلها بواسطة خوارزميات ذكية للكشف عن التغيرات غير الطبيعية. إن دمج التعلم الآلي في الرعاية الصحية الوقائية يعزز مفهوم الطب الاستباقي ويقلل العبء على الأنظمة الصحية. جامعة المستقبل الأولى على الجامعات العراقية الأهلية