يمثل عدم توازن البيانات تحديًا مهمًا في التشخيص الطبي، خصوصًا في التنبؤ بأمراض القلب باستخدام تعلم الآلة. تدرس هذه الورقة تطبيق تقنية SMOTE لمعالجة عدم التوازن وتحسين الدقة التنبؤية. شملت المنهجية جمع البيانات ومعالجتها وتقييم 21 نموذجًا قبل SMOTE وبعده، مع تحليل مقاييس الأداء (الدقة، والدقة الإيجابية، والاسترجاع، وF1) واستخدام اختبارات (t) لقياس الدلالة الإحصائية للتحسينات. تُظهر النتائج تحسنًا ذا دلالة في الدقة الإيجابية وF1 (وأحيانًا الاسترجاع) عند استخدام SMOTE، مع تباين أثرها على الدقة حسب مجموعة البيانات، وبشكل ملحوظ على مجموعتي Cleveland وStatlog، ما يعزز دور SMOTE في تحسين موثوقية نماذج تشخيص أمراض القلب.