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De Datos a Diagnóstico: El Aprendizaje Automático Revoluciona las Predicciones Epidemiológicas

Autores: Abdul Rahman, Abdul Aziz; Rajasekaran, Gowri; Ramalingam, Rathipriya; Meero, Abdelrhman; Seetharaman, Dhamodharavadhani

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

De Datos a Diagnóstico: El Aprendizaje Automático Revoluciona las Predicciones Epidemiológicas


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión de la tecnología y la inovación

Palabras clave

Brotes
Enfermedades epidemiológicas
COVID-19
Gobierno
Modelos de predicción
Sociedad

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El brote de enfermedades epidemiológicas crea un gran impacto en la humanidad, así como en la economía mundial. La consecuencia de tales enfermedades infecciosas afecta la supervivencia de la humanidad. El gobierno debe enfrentarse a la influencia negativa de estas enfermedades epidemiológicas y facilitar a la sociedad recursos médicos y apoyo económico. En tiempos recientes, COVID-19 ha sido una de las enfermedades epidemiológicas que ha creado efectos letales y una mayor caída en la economía. Por lo tanto, la predicción de brotes es esencial para las enfermedades epidemiológicas. Puede tratarse de infecciones frecuentes o repentinas en la sociedad. El aumento inesperado en la aplicación de modelos de predicción en los últimos años es notable. Un estudio sobre estos modelos de predicción epidemiológica y su uso desde el año 2018 en adelante se destaca en este artículo. La popularidad de varios enfoques de predicción se enfatiza y resume en este artículo.

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