El coronavirus-19 (COVID-19) comenzó en Wuhan, China, a finales de diciembre de 2019. Se propagó por la mayoría de los países del mundo con casos confirmados y muertes. La Organización Mundial de la Salud (OMS) declaró el virus como una pandemia el 11 de marzo de 2020 debido a su transmisión generalizada. Se declaró una crisis de salud pública en regiones específicas y a nivel nacional por parte de gobiernos de todo el mundo. Los ciudadanos han pasado por una amplia gama de emociones, como el miedo a la escasez de alimentos, la ira por el desempeño de los gobiernos y las autoridades sanitarias frente al virus, la tristeza por las muertes de amigos o familiares, etc. Presentamos un sistema de monitoreo de las preocupaciones de los ciudadanos utilizando la detección de emociones en datos de Twitter. También rastreamos las emociones públicas y vinculamos estas emociones con los síntomas de COVID-19. Nuestro objetivo es mostrar el efecto del monitoreo de emociones en la mejora del comportamiento de salud diario de las personas y reducir la propagación de emociones negativas que afectan la salud mental de los ciudadanos. Recopilamos y anotamos 5.5 millones de tweets en el período de enero a agosto de 2020. Un enfoque híbrido combinó técnicas basadas en reglas y redes neuronales para anotar los tweets recopilados. La técnica basada en reglas se utilizó para clasificar 300,000 tweets basándose en léxicos de emociones árabes y síntomas de COVID-19, mientras que la red neuronal se utilizó para expandir la muestra de tweets que fueron anotados utilizando la técnica basada en reglas. Utilizamos memoria a largo y corto plazo (LSTM) de aprendizaje profundo para clasificar todos los tweets en seis clases de emociones y dos tipos (tweets de síntomas y no síntomas). El sistema de monitoreo muestra que la mayoría de los tweets se publicaron en marzo de 2020. Las emociones de ira y miedo tienen el mayor número de tweets e interacciones de usuarios después de la emoción de alegría. Los resultados del monitoreo de interacciones de usuarios muestran que las personas utilizan "me gusta" y respuestas para interactuar con tweets no sintomáticos, mientras que utilizan retweets para propagar tweets que mencionan cualquiera de los síntomas de COVID-19. Nuestro estudio debería ayudar a los gobiernos y a los tomadores de decisiones a disipar los miedos de las personas y descubrir nuevos síntomas asociados con los síntomas que fueron declarados por la OMS. También puede ayudar en la comprensión de los problemas mentales y emocionales de las personas para abordarlos antes de que el impacto de la ansiedad por la enfermedad se vuelva perjudicial por sí mismo.