인공 지능이 미래의 대유행을 결정합니다

Near East University, 인공 지능 모델 사용, 인플루엔자 A H1N1, Chikungunya, 뎅기열, 크림 콩고 출혈열, 에볼라, 황열병, HIV, 인플루엔자 A H3N2, 인플루엔자 A H5N1, 웨스트 나일 및 SARS-CoV- 1 바이러스 연간 악의 예측을 통해; 어떤 바이러스가 몇 년 안에 주요 전염병을 일으킬 수 있는지 밝혀냈습니다.

Near East University는 인공 지능과 수학적 모델을 사용하여 다른 전염병이 전염병으로 변할 위험이 있는지 여부 등과 같은 질문에 명확한 답을 제공하는 연구를 수행했습니다.

Near East University의 교수. 박사 Tamer Sanlidag, Assoc. 박사 Dilber Uzun Özşahin, Assoc. 박사 센크 세르한 외즈베렐, 어시스트 협회 박사 Berna Uzun, 어시스트. 협회 박사 압둘라히 가르바 우스만 박사 나지페 술타노글루 박사 Cemile Bağkur의 서명이 있는 연구에서; 인플루엔자 A H1N1, 치쿤구니아, 뎅기열, 크리미아-콩고 출혈열, 에볼라, 황열병, HIV, 인플루엔자 A H3N2, 인플루엔자 A H5N1, 웨스트 나일 및 SARS-CoV-1 바이러스 각각에 대해 22년 예측이 이루어졌습니다. 큰 전염병을 일으킬 수 있다는 것입니다.

“뎅기열 바이러스는 3,5만 명, 치쿤구니야 바이러스는 1,1만 명에 이를 수 있습니다.”

“인공지능 적용으로 미래에 발생할 수 있는 발병 예측. 어떤 바이러스로 첫 발병? 언제?" 대통령, 총리, 보건부, 교육부, 공화국 의회, 니코시아에 있는 터키 공화국 대사관의 이름으로 보고된 이 연구; 1년 약 1만 건의 인플루엔자 A H2032N550 바이러스; 그는 2037년에 약 1,1만 건의 치쿤구니야 바이러스와 2042년에 약 3,5만 건의 뎅기열 바이러스가 세계에 영향을 미칠 주요 전염병을 일으킬 수 있다고 판단했습니다.

또 다른 결과에 따르면 HIV 감염의 증가는 과거와 마찬가지로 22년 동안 계속될 것입니다. 반면에 Crimean-Congo Hemorrhagic Fever, Ebola, Yellow Fever, Influenza A H3N2, Influenza A H5N1, West Nile 및 SARS-CoV-1 바이러스는 팬데믹으로 발전할 가능성이 없습니다.

교수 박사 İrfan Suat Günsel: "인류에 대한 우리의 책임의 요구 사항으로 우리는 과거 경험의 결과로 준비하고 미래의 가능한 주요 전염병을 결정하는 보고서를 대중의 관심에 제시합니다."

Near East University 이사회 의장 Prof. 박사 İrfan Suat Günsel은 Covid-19 대유행 동안의 작업을 언급하면서 “대유행 첫날부터 모든 자원을 동원하여 개발한 보호용 비강 스프레이 Olirin은 국내 및 국가 PCR 진단 및 변형입니다. 우리 보건부에 이어 우리나라 보건부의 허가를 받은 우리나라 분석키트.호흡기, 이동형, 병원형 호흡보호구 등 많은 프로젝트로 이 시기에 생긴 니즈를 충족시키기 위해 노력했다.” 문구를 사용했습니다.

“대유행 기간 동안 우리 과학자들이 인공 지능과 수학적 모델을 사용하여 작성한 보고서와 함께; Günsel은 "우리는 강력한 과학적 근거에 대한 우려를 야기하는 불확실성에 답하는 동시에 전염병 과정 관리에 대한 데이터를 우리 주에 제공함으로써 매우 중요한 임무를 완수했습니다."라고 덧붙였습니다. 우리는 과거 경험의 결과로 준비하고 미래의 가능한 주요 전염병을 인류에 대한 책임의 요구 사항으로 대중의 관심에 제공합니다.” 그는 말했다.

"WHO, CDC, ECDC, PAHO의 11개 RNA 바이러스 데이터를 4가지 하이브리드 인공 지능 모델로 분석했습니다."

근동대학교 총장 대행 교수 박사 Tamer Şanlıdağ, 인공 지능 모델이 의사 결정 프로세스에서 매우 중요한 정확도에 도달했음을 강조, “인공 지능 응용 프로그램을 통한 가능한 발발 예측. 어떤 바이러스로 첫 발병? 언제?" 그는 또한 그들이 보고서라는 제목으로 보고한 연구는 미래의 큰 전염병에 대한 중요한 결과를 드러냈다고 말했습니다.

연구에 사용된 11개 RNA 바이러스의 돌연변이율, 백신의 존재, Ro 값, 연간 사례 및 사망 수와 같은 기준에 대한 데이터; 2000-2022년 동안 세계보건기구(WHO), CDC(질병통제예방센터), ECDC(유럽질병예방센터) 및 PAHO(범미보건기구)와 같은 중요한 기관으로부터 입수했다고 진술 , 교수 박사 Şanlıdağ, “2000년 이후 각 바이러스 유형에 대해 관찰된 데이터, 선형 회귀-가우스 프로세스 회귀(LR-GPR), 선형 회귀-최소 제곱 부스트(LR-LSQBOOST), 선형 회귀-지원 벡터 머신(LR-SVM) 결과 LR-RT(Linear Regression-Regression Tree)와 같은 4가지 하이브리드 인공 지능 모델을 분석하여 얻은 결과입니다.” 말했다.

교수 박사 Tamer Şanlıdağ는 그들이 준비한 연구의 정확도를 88%에서 99%로 설명했습니다.

Şanlıdağ는 주요 전염병을 일으킬 가능성이 가장 높은 뎅기열과 Chikungunya 바이러스가 모기를 통해 퍼진다는 점을 상기시키면서 지구 온난화와 기후 변화로 인한 기온 상승이 이러한 질병의 전염을 가속화하는 숙주의 확산을 보장한다고 경고했습니다.