پروپوزال توسعه یک سیستم پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی برای تشخیص و پیش‌بینی بیماری COVID-19 با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین

توسعه یک سیستم پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی برای تشخیص و پیش‌بینی بیماری COVID-19 با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین

این پروپوزال به بررسی و توسعه یک سیستم پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی می‌پردازد که قادر است با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، داده‌های مربوط به بیماران را تحلیل کرده و پیش‌بینی‌هایی در مورد احتمال ابتلا به بیماری COVID-19 ارائه دهد. این سیستم می‌تواند به پزشکان در تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر کمک کند.

اهداف

جمع‌آوری و تحلیل داده‌های پزشکی: جمع‌آوری داده‌های مربوط به علائم، تاریخچه پزشکی و نتایج آزمایشات بیماران مبتلا به COVID-19 برای ایجاد یک دیتاست جامع.
طراحی مدل یادگیری ماشین: توسعه مدل‌های مختلف یادگیری ماشین، از جمله درخت تصمیم، SVM و شبکه‌های عصبی، برای پیش‌بینی ابتلا به COVID-19 بر اساس ویژگی‌های ورودی.
ارزیابی عملکرد سیستم: بررسی دقت و کارایی مدل‌ها در مقایسه با روش‌های سنتی تشخیص و تحلیل تأثیر آن بر روی کیفیت تصمیم‌گیری پزشکان.

توضیحات تکمیلی

در این پروپوزال، به چالش‌ها و نیازهای خاص در زمینه تشخیص و پیش‌بینی بیماری COVID-19 پرداخته خواهد شد. همچنین، روش‌های مختلف پیش‌پردازش داده‌ها، شامل پاک‌سازی، نرمال‌سازی و تعبیه ویژگی‌ها بررسی می‌شوند. این تحقیق می‌تواند به بهبود کیفیت مراقبت از بیماران کمک کند و منجر به کاهش هزینه‌ها و زمان درمان شود.
با توجه به اهمیت روزافزون سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری در مدیریت بحران‌های بهداشتی، این تحقیق می‌تواند به عنوان یک مرجع علمی برای محققان و متخصصان حوزه پزشکی و فناوری اطلاعات مورد استفاده قرار گیرد.