[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
:: دوره 9، شماره 1 - ( 3-1401 ) ::
جلد 9 شماره 1 صفحات 39-27 برگشت به فهرست نسخه ها
پیش‌بینی نرخ ابتلا و فوت ناشی از کووید-19 در ایران با استفاده از شبکه عصبی حافظه طولانی کوتاه‌مدت
فاطمه مخلوقی ، عاتکه گشوارپور
دکتری مهندسی پزشکی، استادیار مهندسی پزشکی، گروه مهندسی پزشکی، دانشگاه بین‌المللی امام رضا (ع)، مشهد، ایران
چکیده:   (103 مشاهده)
مقدمه: گسترش سریع بیماری کووید-19 به یک تهدید جدی برای جهان تبدیل شده است. تاکنون میلیون‌ها نفر در سراسر جهان به این بیماری مبتلا شده‌اند. همه‌گیری کووید-19 بر جنبه‌های مختلف زندگی بشر اثرات قابل توجهی داشته است. به منظور ایمنی و ایجاد تمهیدات لازم، پیش‌بینی نرخ شیوع ویروس در این زمان ضروری است. این امر می‌تواند به کنترل نرخ همه‌گیری و مرگ و میر آن کمک نماید. مطالعات پیشین، عمدتاً از ابزارهای آماری و الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین استفاده کرده‌اند. هرچند، اولی برای تجزیه و تحلیل غیرقابل پیش‌بینی بیماری همه‌گیر ناکافی بودند و دومی عمدتاً مشکلات عدم برازش یا بیش‌برازش را تجربه کردند. برای فائق آمدن بر این مشکلات، مطالعه حاضر روشی مبتنی بر یادگیری عمیق بر دادگان طولانی مدت را پیشنهاد کرده است.
روش: در مطالعه تحلیلی- مقطعی حاضر یک رویکرد برای پیش‌بینی موارد ابتلا و فوت شده ناشی از کووید-19 مبتنی بر شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (Long Short-Term Memory) LSTM ارائه شد. مدل LSTM روی داده‌های سری زمانی کشور ایران از تاریخ 1398/11/2 تا 1400/9/23 اجرا شد و معیارهای ارزیابی RMSE و MAE محاسبه شدند.
نتایج: بهترین نتایج این مطالعه برای پیش‌بینی دادگان فوت شده با 27/57 = RMSE و 19/01 = MAE بوده است. نتایج نشان داد که شبکه عصبی LSTM کارایی خوبی در پیش بینی موارد ابتلا و فوتی ایران داشته است.
نتیجه‌گیری: مدل پیشنهادی نشان داد که در مدل‌سازی و پیش‌بینی وضعیت شیوع ویروس مناسب بوده است. تخمین افراد مبتلا و فوت شده ناشی از کووید-19 می‌تواند به کنترل وضعیت پاندمی کمک کند.

 
واژه‌های کلیدی: کووید-19، پیش‌بینی سری زمانی، شبکه عصبی بازگشتی، حافظه طولانی کوتاه مدت، ایران
متن کامل [PDF 1538 kb]   (35 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي اصیل | موضوع مقاله: هوش مصنوعی در حوزه سلامت
دریافت: 1400/10/13 | پذیرش: 1401/4/4
فایل صوتی [M4A 3169 KB]  (3 دریافت)
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Makhloughi F, Goshvarpour A. Prediction of Covid-19 Prevalence and Fatality Rates in Iran Using Long Short-Term Memory Neural Network. Journal of Health and Biomedical Informatics. 2022; 9 (1) :27-39
URL: http://jhbmi.ir/article-1-667-fa.html

مخلوقی فاطمه، گشوارپور عاتکه. پیش‌بینی نرخ ابتلا و فوت ناشی از کووید-19 در ایران با استفاده از شبکه عصبی حافظه طولانی کوتاه‌مدت. مجله انفورماتیک سلامت و زیست پزشکی. 1401; 9 (1) :39-27

URL: http://jhbmi.ir/article-1-667-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 9، شماره 1 - ( 3-1401 ) برگشت به فهرست نسخه ها
مجله انفورماتیک سلامت و زیست پزشکی Journal of Health and Biomedical Informatics
Persian site map - English site map - Created in 0.05 seconds with 30 queries by YEKTAWEB 4422