التخصص: نظم المعلومات

التخصص الدقيق: Data Mining, Machine Learning

المستخلص: تم الإبلاغ عن العديد من المرضى بالأمراض المعدية والفيروسية في ديسمبر 2019، والتي تُعرف باسم Covid-19 . اعتبارًا من 26 سبتمبر 2020، تم الإبلاغ عن أكثر من 32.2 مليون حالة إصابة في 125 دولة ومنطقة، مما أدى إلى وفاة أكثر من 0.9 مليون. تم إعلان Covid-19 باعتباره الوباء العالمي من منظمة الصحة العالمية وأسفر عن حالة طوارئ فى الصحة العامة في جميع أنحاء العالم. الحالة ليست جيدة كما ينبغي لأنه لا توجد علامة على أن المرض تحت السيطرة في العديد من مناطق العالم. علاوة على ذلك، فإن عدم التوحيد في الإجراءات الطبية، والعلاج الطبي الباهظ التكلفة، ونقص الأدوية في مختلف المجالات، هي مشاكل رعاية صحية. تهدف هذه الدراسة إلى مساعدة الحكومة والأفراد من خلال تحديد المناطق المصابة. لذلك، قمنا بتطوير آلية لاستخدام البيانات المتاحة للجمهور من مجالين، أي الشبكة الاجتماعية (العالم السيبراني) والحقائق الواقعية، لاكتشاف المناطق المصابة للحد من انتقال المرض. لقد أنشأنا علاقة فريدة بين عالم الإنترنت والعالم المادي بالختلاف مع الأساليب الحالية. أظهرت استراتيجيات النمذجة والتنبؤ بالرسوم البيانية أداءً أفضل مقارنة بالطرق الأخرى. من ناحية أخرى، أظهرت منصتنا المسماة مجتمع إدارة المستشفيات (HMS) إمكانية تعزيز المستشفيات / العيادات من خلال تنظيم المستشفيات / العيادات والإشراف عليها واعتمادها لتحقيق التوحيد في مرافق الرعاية الصحية، لجعل العلاج الطبي فعال التكلفة، العثور على الأمراض الشائعة في عمر معين ومنطقة معينة، ومساعدة الحكومة في تحديد المناطق التي تواجه نقص الأدوية المرخصة. نتوقع أن يتم استخدام عملنا من قبل المؤسسات الصحية أو الهيئات الحكومية للسيطرة على انتشار Covid-19 من حيث تحديد المناطق المصابة والإجراءات والمرافق الطبية الفعالة. يمكن لمجتمع البحث أيضًا الاستفادة من عملنا من خلال تطوير حلول أكثر تطورًا من خلال تغذية البيانات في الوقت الفعلي.

Abstract: During COVID-19, the study of disease spread is an emerging concern in Saudi Arabia to promote self-care management while social distancing by using state of the art tools and technologies. Existing technologies provide many opportunities for acquisitions and processing of huge volumes of data to monitor user’s activities from diverse perspectives. However, numerous challenges remain for researchers like how to relate these diverse perspectives into a unified format and how to manage and mine variety and velocity of data in addition to huge volume. Hence, the main objective of proposed research is to utilize machine learning techniques and technologies (i.e. Deep learning, CNN ) to develop a system that can analyze user activities in cyberspace and the real world. Our proposed system stimulates a graph model for users and provides them valuable personalized services by making comparison of their interaction and behaviour with other affectees of COVID-19. Our contribution includes mapping of user events, including physical and social aspects, knowledge extraction and reasoning at various levels. Within the graph model, numerous aspects of lifestyle parameters will be measured and processed by using machine-learning algorithms in order to gain deep insight into the current status of the person. As a result, the proposed system will help the users in Saudi Arabia for COVID-19 monitoring and take measurable actions to avoid the spread of disease and keep users aware about their likelihood of catching the Corona virus.

الحالة: محكم ومنشور

جهة التحكيم: SCIE Impact Factor and SCOPUS INDEXED, Journal of Intelligent & Fuzzy Systems

دار النشر: Journal of Intelligent & Fuzzy Systems

سنة النشر: 2020