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 | Μέγεθος | Μορφότυπος | |
---|---|---|---|---|
applsci-12-10766.pdf | 909,3 kB | Adobe PDF | Προβολή/Ανοιγμα |
Αυτό το τεκμήριο προστατεύεται από Αδεια Creative Commons