COVID-19 Spreading Prediction and Impact Analysis by Using Artificial Intelligence for Sustainable Global Health Assessment

要約

タイトル: 持続可能なグローバルヘルスアセスメントのための人工知能を使用したCOVID-19拡散予測と影響分析

要約:
– COVID-19パンデミックは、今世紀最も深刻なグローバルヘルス災害と考えられています。
– COVID-19はコロナウイルスファミリーから変異したことが確認されています。
– COVID-19の現在の流行は、世界200カ国以上で2,164,111人以上に影響を与え、146,198人以上を殺害し、数十億人がこのウイルスの発生によるライフスタイルの影響に直面しています。
– COVID-19の現在の世界的な流行は、研究部門に新たな課題をもたらしました。
– この論文では、COVID-19感染症の発生予測に人工知能(AI)を統合し、またAIを用いた深層学習でCOVID-19感染した胸部X線を認識できるかどうかを試みました。
– ウイルスの世界的な発生は、人口に巨大な経済、生態学、社会的な挑戦を投げかけました。この論文の助けを借りて、AIが疾患発生の特定の特徴を識別するのに役立つことができるというメッセージを伝えようとしました。

要約(オリジナル)

The COVID-19 pandemic is considered as the most alarming global health calamity of this century. COVID-19 has been confirmed to be mutated from coronavirus family. As stated by the records of The World Health Organization (WHO at April 18 2020), the present epidemic of COVID-19, has influenced more than 2,164,111 persons and killed more than 146,198 folks in over 200 countries across the globe and billions had confronted impacts in lifestyle because of this virus outbreak. The ongoing overall outbreak of the COVID-19 opened up new difficulties to the research sectors. Artificial intelligence (AI) driven strategies can be valuable to predict the parameters, hazards, and impacts of such an epidemic in a cost-efficient manner. The fundamental difficulties of AI in this situation is the limited availability of information and the uncertain nature of the disease. Here in this article, we have tried to integrate AI to predict the infection outbreak and along with this, we have also tried to test whether AI with help deep learning can recognize COVID-19 infected chest X-Rays or not. The global outbreak of the virus posed enormous economic, ecological and societal challenges into the human population and with help of this paper, we have tried to give a message that AI can help us to identify certain features of the disease outbreak that could prove to be essential to protect the humanity from this deadly disease.

arxiv情報

著者 Subhrangshu Adhikary,Sonam Chaturvedi,Sudhir Kumar Chaturvedi,Saikat Banerjee
発行日 2023-04-23 19:48:29+00:00
arxivサイト arxiv_id(pdf)

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI

カテゴリー: cs.AI パーマリンク