11、机器学习算法助力COVID - 19预测与诊断

机器学习算法助力COVID - 19预测与诊断

1. 引言

自2019年12月新冠病毒（SARS - CoV - 2）在中国武汉华南海鲜批发市场出现后，迅速在全球蔓延，成为全球严重的健康问题。该病毒引发的COVID - 19大流行，截至目前已导致全球近300万人死亡，造成超过2050万年的生命损失，还对全球经济和人们的正常生活产生了巨大影响。

SARS - CoV - 2主要通过呼吸道飞沫、粪口途径传播，也可通过直接和间接接触传播，还存在空气传播和医院相关传播。其常见症状包括咳嗽、呼吸急促、发热等呼吸道感染症状，严重时会导致多器官损伤，尤其对免疫功能低下、患有糖尿病和心血管疾病的人群影响更大。

目前，尚无批准的药物可有效对抗SARS - CoV - 2及其变种，因此准确预测疾病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。而人工神经网络（ANN）、物联网（IoT）和机器学习（ML）技术在多个领域，如农业、环境科学、食品工业以及疾病分类等方面，都能提供有价值的建议。

2. 不同的机器学习技术

机器学习是人工智能的一部分，是一个基于过往经验的自动学习过程。它可以从大型数据库中提取特征，进行预处理和分类，并根据历史数据做出决策。机器学习技术主要分为以下四类：
- 监督学习
- 无监督学习
- 半监督学习
- 深度学习

2.1 监督学习

监督学习需要使用标记数据进行未来预测，主要用于解决分类和回归问题。常见的监督学习算法包括：
- 人工神经网络（ANN） ：是强大的监督式机器学习算法，常用于数据挖掘中