11、机器学习算法与COVID - 19：预测未来大流行的一步

机器学习算法与COVID - 19：预测未来大流行的一步

1. 引言

自2019年12月中国武汉华南海鲜批发市场出现SARS - CoV - 2以来，这种致命病毒迅速在全球蔓延，引发了严重的全球健康危机。2020年3月11日，世界卫生组织宣布其为全球大流行疾病。该病毒被认为源自穿山甲和蝙蝠等动物，其中蝙蝠可能是主要源头。

SARS - CoV - 2主要通过呼吸道飞沫和气溶胶、粪口途径传播，也可通过直接和间接接触（如受污染的物体、表面等）在人与人之间传播，此外还存在空气传播和医院内传播的情况。感染该病毒后，常见症状包括咳嗽、呼吸急促、发热等呼吸道感染症状，随后可能发展为肺炎，还会影响肾脏、心脏和神经系统，导致多器官损伤，尤其对患有糖尿病和心血管疾病的免疫功能低下人群可能造成严重并发症。

这场大流行不仅对全球健康造成了巨大影响，还严重破坏了股票和金融市场以及全球经济。由于其高效的人际传播率，预防社区传播和制定有效的感染控制策略变得极具挑战性。目前，尚无获批药物来对抗SARS - CoV - 2及其变种，因此准确预测疾病的发展对于提供高质量的医疗服务、降低疾病严重程度和死亡率至关重要。

人工智能神经网络（ANNs）、物联网（IoT）和机器学习（ML）技术在农业、环境科学、食品工业、疾病分类等众多领域都能提供有价值的建议。接下来将探讨不同的ML技术在COVID - 19的自动检测、预测和诊断方面的应用，这可能有助于提高患者的生存率。

2. 不同的机器学习技术

ML是人工智能的一部分，是一种基于过去经验的自动学习过程。ML模型从大型数据库中提取特征，进行预处理和分类，并根据过去的数据做出决策。ML技术主要分为以下四类：