Une fusion de la science des données et de la modélisation basée sur des réseaux de neurones à propagation avant pour la prévision des épidémies de COVID-19 en IRAK
2021-07-09
Ahmed J.Aljaaf ,Thakir M.Mohsin, DhiyaAl-Jumeily, Mohamed Alloghani
L'Irak est parmi les pays touchés par la pandémie de COVID-19. Au 2 août 2020, 129 151 cas de COVID-19 ont été confirmés, dont 91 949 cas rétablis et 4 867 décès. Après l'annonce du confinement début avril 2020, la situation en Irak s'est stabilisée jusqu'à la fin mai 2020, lorsque les infections quotidiennes de COVID-19 ont soudainement augmenté en raison d'un assouplissement progressif des restrictions de confinement. Dans ce contexte, il est important de développer un modèle de prévision pour évaluer l'épidémie de COVID-19 en Irak et ainsi guider la politique de santé future.
Les données de retard sur COVID-19 ont été mises à disposition par l'Université d'Anbar via leur plateforme analytique en ligne
https://www.uoanbar.edu.iq/covid
engagé avec les chiffres quotidiens des autorités sanitaires irakiennes. 154 jours de données sur les patients ont été fournies couvrant la période du 2 mars 2020 au 2 août 2020. Un ensemble de réseaux de neurones à propagation avant a été adopté pour prévoir l'épidémie de COVID-19 en Irak. De plus, cette étude met en lumière certaines questions clés concernant cette pandémie en utilisant l'analyse des données.
Les prévisions ont été réalisées avec une précision de 87,6 % pour les infections quotidiennes, 82,4 % pour les cas rétablis quotidiens et 84,3 % pour les décès quotidiens. On s'attend à ce que les infections par COVID-19 en Irak atteignent environ 308 996 cas d'ici la fin septembre 2020, dont 228 551 à récupérer et 9 477 décès.
Les applications des réseaux de neurones artificiels soutenues par des analyses de données avancées représentent une solution prometteuse pour réaliser des solutions intelligentes, permettant à l'espace des opérations analytiques de conduire une politique de santé nationale pour contenir la pandémie de COVID-19.
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