Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1529
Τίτλος: A Machine Learning-Based Model for Epidemic Forecasting and Faster Drug Discovery
Συγγραφείς: Stergiou, Konstantinos D.
Minopoulos, Georgios
Memos, Vasileios A.
Stergiou, Christos
Koidou, Maria P.
Psannis, Kostas E.
Τύπος: Article
Θέματα: FRASCATI::Engineering and technology
Λέξεις-Κλειδιά: artificial intelligence
deep learning
drug discovery
epidemic diseases
forecasting
machine learning
neural networks
Ημερομηνία Έκδοσης: 2022
Εκδότης: MDPI
Πηγή: Applied Sciences
Τόμος: 12
Τεύχος: 21
Πρώτη Σελίδα: 10766
Τίτλος Τόμου: Application of Data Analytics in Smart Healthcare
Επιτομή: Today, healthcare system models should have high accuracy and sensitivity so that patients do not have a misdiagnosis. For this reason, sufficient knowledge of the area is required, with the medical staff being able to validate the correctness of their decisions. Therefore, artificial intelligence (AI) in combination with other emerging technologies could provide many benefits in the medical sector. In this paper, we demonstrate the combination of Internet of Things (IoT) and cloud computing (CC) with AI-related techniques such as artificial intelligence (AI), machine learning (ML), deep learning (DL), and neural networks (NN) in order to provide a useful approach for scientists and doctors. Our proposed model makes use of these immersive technologies so as to provide epidemic forecasting and help accelerate drug and antibiotic discovery.
URI: https://doi.org/10.3390/app122110766
https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1529
ISSN: 2076-3417
Αλλοι Προσδιοριστές: 10.3390/app122110766
Εμφανίζεται στις Συλλογές: Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο Περιγραφή ΜέγεθοςΜορφότυπος 
applsci-12-10766.pdf909,3 kBAdobe PDFΠροβολή/Ανοιγμα


Αυτό το τεκμήριο προστατεύεται από Αδεια Creative Commons Creative Commons