人工智能和COVID-19:系统的总体审查和前进的道路
Amina Adadi1, Mohammed Lahmer1, Samia Nasiri1
1ISIC Research Team of High School of Technology, LMMI Laboratory, Moulay Ismail University, Meknes, Morocco.
人工智能 (AI) 研究在疫情期间激增,但缺乏综合和未来前景. 这项研究综合了针对Covid-19的AI应用,并为可持续的智能系统设计了未来的研究方向.
科学领域:
- ***医疗保健中的人工智能:**专注于人工智能和医疗应用的交叉点,特别是在应对全球卫生危机时.
- * **科学文献分析:**采用系统审查方法来分析和综合大量的研究.
背景情况:
- *COVID-19大流行加速了人工智能 (AI) 研究,导致出版物大幅增加.
- *现有的关于COVID-19人工智能的评论众多且多样化,这使得知识合成和未来趋势的识别具有挑战性.
- *在整合研究结果和预测未来人工智能公共卫生紧急情况的研究轨迹方面存在差距.
研究的目的:
- *通过总体审查,综合现有关于COVID-19人工智能应用的知识.
- * 进行前性实践,以设想流行后的人工智能研究格局.
- * 为可持续和负责任的人工智能发展提出研究议程.
主要方法:
- * 按照PRISMA指南对审查进行系统的综合审查.
- *搜索了包括PubMed和Scopus在内的数据库,查找2019年12月至2021年6月期间发表的符合条件的评论.
- *对45项的分析包括审查,以确定模式,趋势和研究目标.
主要成果:
- *确定了研究目标的快速演变,从潜在的AI应用到对当前系统的评估.
- * 在报告的AI应用中观察到医学主题和深度神经网络 (DNN) 方法的主导地位.
- * 在现有综述研究中发现对元分析的使用有限.
结论:
- *这项研究提供了人工智能在疫情应对中的作用的综合观点.
- * 确定了未来人工智能研究的七个关键主题,强调可持续性和责任.
- * 提供了一个研究议程,以引导人工智能社区走向智能系统开发的"新常态".
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