面向抗击 COVID-19 的机器学习研究：病毒检测、传播预防与医疗辅助
计算机与社会
2020-10-15 v1
摘要
COVID-19 于 2019 年 12 月首次被发现，并持续在各国间快速传播，感染了成千上万乃至数以百万计的人。该病毒致命，患有既往疾病或年龄超过 60 岁的人群面临更高的死亡风险。医药与医疗行业已全力寻找疗法，并修订了不同政策以减缓病毒传播。尽管机器学习（ML）方法已在其他领域广泛应用，如今对于用于筛查、追踪、预测 COVID-19 传播并寻找对应疗法的 ML 辅助诊断系统存在高度需求。本文中，我们梳理了迄今为止 ML 在抗击该病毒中所发挥作用的过程，主要从筛查、预测与疫苗的角度加以审视。我们对该征程中可使用以助抗击病毒的 ML 算法与模型进行了全面综述。
引用
@article{arxiv.2010.07036,
title = {Machine Learning Research Towards Combating COVID-19: Virus Detection, Spread Prevention, and Medical Assistance},
author = {Osama Shahid and Mohammad Nasajpour and Seyedamin Pouriyeh and Reza M. Parizi and Meng Han and Maria Valero and Fangyu Li and Mohammed Aledhari and Quan Z. Sheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.07036},
year = {2020}
}