코로나바이러스 머신러닝 데이터셋 및 앱 [2]

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코로나바이러스 머신러닝 데이터셋 및 앱

[1] 항바이러스성 약물 연구 촉진을 위한, 단백질 구조 및 화합물 상호작용 예측

[2] 정확한 자원 조달과 대응을 위한, 감염률 및 환자 예후 예측

[3] 의료영상에서 병변 이미지 진단 보조

[4] 소셜미디어 데이터에 기반한 바이러스 확산, 증상 예측 및 대중적 이해도 조사

정확한 자원 조달과 대응을 위한, 감염률 및 환자 예후 예측

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: 최근 여러 연구진들이 코로나 바이러스 감염률/확산률/예후예측 등의 다양한 모델을 제시하고 있음

: 신빙성 있는 결과를 얻기 위해, attention learning 및 transfer learning 등의 딥러닝 모델을 사용함

*attention learning

*transfer learning

: 아래의 논문들은 코로나 바이러스 예측에 필요한 데이터셋과 학습 기법을 소개함

1. Prediction of criticality in patients with severe Covid-19 infection using three clinical features

2. Finding an Accurate Early Forecasting Model from Small Dataset

3. 데이터셋

1. Prediction of criticality in patients with severe Covid-19 infection using three clinical features

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: 우한의 임상데이터에 근거하여, 환자 예후 머신러닝 모델 개발

: Covid-19 감염 환자가 연령 및 기타 위험 요인에 따라, 생존할 수 있는지를 예측

: 코로나 바이러스에 대한 연령별 권고사항을 제시할 수 있음

: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.27.20028027v2

2. Finding an Accurate Early Forecasting Model from Small Dataset

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: 2019년 발병한 코로나 바이러스의 상대적으로 작은 데이터셋에 기반한 예측 모델링 제시

: 작은 데이터셋의 취약성을 보완하기 위한 3개의 방법론을 융합

: https://arxiv.org/abs/2003.10776

3. 데이터셋

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: GitHub Coronavirus

: COVID-19 Korea Dataset & Comprehensive Medical Dataset & visualizer

: COVID-19 Vulnerability Index

#Reference

1) https://towardsdatascience.com/machine-learning-methods-to-aid-in-coronavirus-response-70df8bfc7861

2) https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.27.20028027v2

3) https://arxiv.org/abs/2003.10776

4) https://wikidocs.net/22893

5) http://incredible.ai/artificial-intelligence/2017/05/13/Transfer-Learning/?

6) https://github.com/willhaslett/covid-19-growth

7) https://github.com/ThisIsIsaac/Data-Science-for-COVID-19

8) https://github.com/closedloop-ai/cv19index

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