論文の概要: The Prominence of Artificial Intelligence in COVID-19
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09537v3
- Date: Wed, 29 Mar 2023 15:33:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-30 19:19:46.855788
- Title: The Prominence of Artificial Intelligence in COVID-19
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルスにおける人工知能の優位性
- Authors: MD Abdullah Al Nasim, Aditi Dhali, Faria Afrin, Noshin Tasnim Zaman,
Nazmul Karimm, Md Mahim Anjum Haque
- Abstract要約: 2019年12月、新型コロナウイルス(COVID-19)と呼ばれる新しいウイルスが、これまでに膨大な数の因果関係を引き起こした。
本研究は, 早期, 安価な診断方法として, 医師や研究者を支援する方法を探るものである。
ほとんどの途上国では、従来の方法でテストを実行するのが難しいが、機械学習やディープラーニングでは重要な方法が採用されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5437050212139087
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: In December 2019, a novel virus called COVID-19 had caused an enormous number
of causalities to date. The battle with the novel Coronavirus is baffling and
horrifying after the Spanish Flu 2019. While the front-line doctors and medical
researchers have made significant progress in controlling the spread of the
highly contiguous virus, technology has also proved its significance in the
battle. Moreover, Artificial Intelligence has been adopted in many medical
applications to diagnose many diseases, even baffling experienced doctors.
Therefore, this survey paper explores the methodologies proposed that can aid
doctors and researchers in early and inexpensive methods of diagnosis of the
disease. Most developing countries have difficulties carrying out tests using
the conventional manner, but a significant way can be adopted with Machine and
Deep Learning. On the other hand, the access to different types of medical
images has motivated the researchers. As a result, a mammoth number of
techniques are proposed. This paper first details the background knowledge of
the conventional methods in the Artificial Intelligence domain. Following that,
we gather the commonly used datasets and their use cases to date. In addition,
we also show the percentage of researchers adopting Machine Learning over Deep
Learning. Thus we provide a thorough analysis of this scenario. Lastly, in the
research challenges, we elaborate on the problems faced in COVID-19 research,
and we address the issues with our understanding to build a bright and healthy
environment.
- Abstract（参考訳）: 2019年12月、新型コロナウイルス(COVID-19)と呼ばれる新型ウイルスが大量の原因となった。
新型ウイルス「コロナウイルス」との闘いは、スペイン・インフルエンザの影響で激化している。
最前線の医師や医学研究者は、高度に連続したウイルスの拡散を抑えるために大きな進歩を遂げてきたが、技術も戦闘においてその重要性を証明している。
さらに、人工知能は多くの医学的応用で多くの病気の診断に採用されている。
そこで本研究では,早期・安価な診断方法として,医師や研究者を支援する手法について検討した。
ほとんどの途上国では、従来の方法でのテストが難しいが、機械学習やディープラーニングでは重要な方法が採用できる。
一方で、さまざまな種類の医療画像へのアクセスが研究者の動機となっている。
その結果,マンモス数が多い技術が提案されている。
本稿では,人工知能分野における従来の手法の背景知識について述べる。
その後、一般的に使用されるデータセットとそのユースケースを現在まで収集します。
さらに,深層学習よりも機械学習を採用する研究者の割合も示す。
したがって、我々はこのシナリオを徹底的に分析する。
最後に、研究課題として、covid-19研究で直面する課題を詳述し、明るく健全な環境を構築するための理解の問題点について論じる。
関連論文リスト
- When Accuracy Meets Privacy: Two-Stage Federated Transfer Learning
Framework in Classification of Medical Images on Limited Data: A COVID-19
Case Study [77.34726150561087]
新型コロナウイルスのパンデミックが急速に広がり、世界の医療資源が不足している。
CNNは医療画像の解析に広く利用され、検証されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-24T02:09:41Z) - A Survey on Masked Facial Detection Methods and Datasets for Fighting
Against COVID-19 [64.88701052813462]
新型コロナウイルス感染症2019(COVID-19)は、感染拡大以来、世界にとって大きな課題となっている。
この病気と闘うために、一連の人工知能(AI)技術が開発され、現実世界のシナリオに適用される。
本稿では主に、マスク付き顔検出と関連するデータセットのAI技術に焦点を当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-13T03:28:20Z) - A Review on Deep Learning Techniques for the Diagnosis of Novel
Coronavirus (COVID-19) [9.750971289236826]
新型コロナウイルスの流行率は、世界中で毎日急増している。
深層学習技術は、新型コロナウイルス(COVID-19)の自動診断に臨床医が使用する兵器において、強力なツールであることが証明された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-09T02:37:50Z) - Artificial Intelligence in the Battle against Coronavirus (COVID-19): A
Survey and Future Research Directions [17.01346748101477]
本稿では,新型コロナウイルスの感染拡大対策として,さまざまな応用で使用されているAI手法について調査する。
医療画像処理、データ分析、テキストマイニング、自然言語処理など、AIが重要なコンポーネントとして機能する分野に注目する。
パンデミックの戦いにおけるAIの可能性を探究し、その能力と力を高めるための研究の方向性について、徹底的に議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-30T11:11:55Z) - Understanding the temporal evolution of COVID-19 research through
machine learning and natural language processing [66.63200823918429]
重症急性呼吸器症候群2号(SARS-CoV-2)による新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行は、世界中の人々の生活や社会に影響を与え続けている。
私たちは複数のデータソース、すなわちPubMedとArXivを使用し、現在のCOVID-19研究の風景を特徴づけるために、いくつかの機械学習モデルを構築しました。
調査の結果,PubMedとArXivで利用可能な研究の種類は異なることが確認された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-22T18:02:39Z) - A Survey on Applications of Artificial Intelligence in Fighting Against
COVID-19 [75.84689958489724]
SARS-CoV-2ウイルスによる新型コロナウイルスのパンデミックは世界中で急速に広がり、世界的な感染拡大につながっている。
新型コロナウイルス対策の強力なツールとして、人工知能(AI)技術はこのパンデミックに対抗するために広く利用されている。
この調査では、新型コロナウイルス対策におけるAIテクノロジの既存および潜在的応用に関する包括的見解を、医療とAI研究者に提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-04T22:48:15Z) - Coronavirus Knowledge Graph: A Case Study [4.646516629534201]
我々は、新型コロナウイルス関連の専門家やバイオエンティティを特定するために、機械学習、ディープラーニング、知識グラフの構築とマイニング技術をいくつか使用しています。
関連疾患,薬物候補,遺伝子,遺伝子変異,関連化合物の予測手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-04T03:55:31Z) - Review of Artificial Intelligence Techniques in Imaging Data
Acquisition, Segmentation and Diagnosis for COVID-19 [71.41929762209328]
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のパンデミックは世界中に広がっている。
X線やCT(Computerd Tomography)などの医用画像は、世界的な新型コロナウイルス対策に欠かせない役割を担っている。
最近登場した人工知能(AI)技術は、画像ツールの力を強化し、医療専門家を支援する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-06T15:21:34Z) - Mapping the Landscape of Artificial Intelligence Applications against
COVID-19 [59.30734371401316]
世界保健機関(WHO)は、SARS-CoV-2ウイルスによる新型コロナウイルスの感染をパンデミックと宣言した。
我々は、機械学習と、より広範に、人工知能を用いた最近の研究の概要を、新型コロナウイルス危機の多くの側面に取り組むために提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-25T12:30:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。