محمدی, سمانه ، سید علی نقی, سید احمد ، حیدری, محمد ، پاشایی, زهرا ، میرزاپور, پگاه ، کریمی, امیر علی ، افشاری, امیر مسعود ، میرقادری, سیدپیمان ، سلیمانی, یسنا ، مژدگانلو, هنگامه ، ورشوچی, ساناز ، مهرتک, محمد ، مهرآیین, اسماعیل ، Hackett, Daniel (1402) هوش مصنوعی در مدیریت COVID-19: یک مرور نظام مند. Journal of Computer Science ــ 19 (5). ص.ص.554-568. شاپا 1549-3636
متن کامل
|
متنی
- نسخه چاپ شده
1MB |
آدرس اینترنتی رسمی : https://thescipub.com/abstract/jcssp.2023.554.568
عنوان انگليسی
Artificial Intelligence in COVID-19 Management: A Systematic Review
خلاصه انگلیسی
With the development of modern technologies in the field of healthcare, the use of Artificial Intelligence (AI) in disease management is increasing. AI methods may assist healthcare providers in the COVID-19 era. The current study aimed to observe the efficacy and importance of AI for managing the COVID-19 pandemic. An organized search was conducted, utilizing PubMed, Web of Science, Scopus, Embase, and Cochrane up to September 2022. Studies were considered qualified for inclusion if they met the inclusion criterion. We conducted review according to the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta Analyses (PRISMA) guidelines. There were 52 documents that met the eligibility criteria to be included in the review. The most common item using AI during the COVID-19 era was predictive models to foretell pneumonia and mortality risks in people with COVID-19 based on medical and experimental parameters. COVID-19 mortality was related to being male and elderly based on the Artificial Neural Network (ANN) and Convolutional Neural Network (CNN) logistic regression analysis of demographics, clinical data, and laboratory tests of hospitalized COVID-19 patients. AI can predict, diagnose and model COVID-19 by using techniques such as support vector machines, decision trees, and neural networks. It is suggested that future research should deal with the design and development of AI-based tools for the management of chronic diseases such as COVID-19.
نوع سند : | مقاله |
---|---|
زبان سند : | انگلیسی |
نویسنده اول : | سمانه محمدی |
نویسنده : | سید احمد سید علی نقی |
نویسنده : | ساناز ورشوچی |
نویسنده : | محمد مهرتک |
نویسنده مسئول : | اسماعیل مهرآیین |
نویسنده : | Daniel Hackett |
ضریب تاثیر و نمایه مجلات: | Indexed in: Scopus |
کلیدواژه ها (انگلیسی): | COVID-19, SARS-CoV-2, Artificial Intelligence (AI), Deep Learning, Machine Learning, Predicting |
موضوعات : | W حرفه پزشکی > W 26/55.I4 انفورماتیک پزشکی ، سیستم ذخیره و بازیابی اطلاعات |
بخش های دانشگاهی : | دانشکده بهداشت > گروه بهداشت عمومی دانشکده بهداشت > گروه بهداشت عمومی دانشکده بهداشت > گروه بهداشت عمومی دانشكده پزشكي > گروه علوم پایه > بخش مدیریت اطلاعات سلامت |
کد شناسایی : | 17134 |
ارائه شده توسط : | دکتر محمد مهرتک |
ارائه شده در تاریخ : | 24 خرداد 1402 11:51 |
آخرین تغییر : | 24 خرداد 1402 11:51 |
فقط پرسنل کتابخانه صفحه کنترل اسناد