Fugu-MT 論文翻訳(概要): COVID-19 Spreading Prediction and Impact Analysis by Using Artificial Intelligence for Sustainable Global Health Assessment

論文の概要: COVID-19 Spreading Prediction and Impact Analysis by Using Artificial Intelligence for Sustainable Global Health Assessment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11733v1
Date: Sun, 23 Apr 2023 19:48:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-25 16:47:24.497696
Title: COVID-19 Spreading Prediction and Impact Analysis by Using Artificial Intelligence for Sustainable Global Health Assessment
Title（参考訳）: 持続的グローバルヘルスアセスメントのための人工知能を用いたcovid-19拡散予測と影響分析
Authors: Subhrangshu Adhikary, Sonam Chaturvedi, Sudhir Kumar Chaturvedi and Saikat Banerjee
Abstract要約: 現在、新型コロナウイルスの流行は2,164,111人以上に影響し、世界中で200カ国以上で146,198人以上が死亡している。この状況におけるAIの根本的な困難は、情報の可用性の制限と病気の確実性である。本稿では、AIを統合して感染症の発生を予測するとともに、ディープラーニングを用いたAIが新型コロナウイルス感染した胸部X線を認識できるかどうかを検証した。
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License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: 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.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、今世紀で最も危険な世界的な健康危機だと考えられている。新型コロナウイルスは家族の感染が確認されている。世界保健機関(who)の記録(2020年4月18日時点)によると、新型コロナウイルス(covid-19)の現在の流行は2,164,111人以上に影響し、世界200カ国以上で146,198人以上が死亡し、新型コロナウイルスの流行により何十億という人々がライフスタイルへの影響に直面した。新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、研究部門に新たな困難が生じた。人工知能(AI)による戦略は、こうした流行のパラメータ、危険性、影響をコスト効率よく予測するのに有用である。この状況におけるAIの根本的な困難は、情報の可用性の制限と病気の確実性である。本稿では、AIを統合して感染症の発生を予測するとともに、ディープラーニングを用いたAIが新型コロナウイルス感染した胸部X線を認識できるかどうかの検証も行なっている。新型コロナウイルスの世界的な流行は、人類に巨大な経済的、生態的、社会的な課題をもたらし、本論文の助けを借りて、この致命的な病気から人類を守るのに不可欠な病気の発生の特徴を特定するのにaiが役立つというメッセージを与えました。

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