論文の概要: Machine Learning Research Towards Combating COVID-19: Virus Detection, Spread Prevention, and Medical Assistance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07036v1
• Date: Tue, 29 Sep 2020 21:27:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-30 16:13:26.098315
• Title: Machine Learning Research Towards Combating COVID-19: Virus Detection, Spread Prevention, and Medical Assistance
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルス対策のための機械学習研究--ウイルス検出、拡散防止、医療支援
• Authors: Osama Shahid, Mohammad Nasajpour, Seyedamin Pouriyeh, Reza M. Parizi, Meng Han, Maria Valero, Fangyu Li, Mohammed Aledhari, Quan Z. Sheng
• Abstract要約: 新型コロナウイルスは2019年12月に初めて発見された。 ウイルスは致命的であり、先行疾患や60歳以上の高齢者は死亡リスクが高い。 医療・医療産業は、治療法の発見に向けて急上昇している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.69243055715419
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: COVID-19 was first discovered in December 2019 and has continued to rapidly spread across countries worldwide infecting thousands and millions of people. The virus is deadly, and people who are suffering from prior illnesses or are older than the age of 60 are at a higher risk of mortality. Medicine and Healthcare industries have surged towards finding a cure, and different policies have been amended to mitigate the spread of the virus. While Machine Learning (ML) methods have been widely used in other domains, there is now a high demand for ML-aided diagnosis systems for screening, tracking, and predicting the spread of COVID-19 and finding a cure against it. In this paper, we present a journey of what role ML has played so far in combating the virus, mainly looking at it from a screening, forecasting, and vaccine perspectives. We present a comprehensive survey of the ML algorithms and models that can be used on this expedition and aid with battling the virus.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスは2019年12月に初めて発見され、世界中で数千万人が感染している。 ウイルスは致命的であり、先行疾患や60歳以上の高齢者は死亡リスクが高い。 医療や医療業界は治療法の探究に向けて急増しており、ウイルスの感染拡大を緩和するさまざまな政策が改正されている。 機械学習(ML)メソッドは他のドメインで広く使用されているが、新型コロナウイルスの感染拡大をスクリーニング、追跡、予測するためのML支援診断システムへの需要が高まっている。 本稿では、mlがウイルスと戦う上で、これまでどのような役割を果たしてきたのか、主にスクリーニング、予測、ワクチンの観点から見ていく。 本研究は,本研究で使用可能なmlアルゴリズムとモデルの包括的調査を行い,ウイルスとの戦いを支援する。

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