Novel coronavirus-19 (2019-nCoV or COVID-19) is by far the most dangerous coronavirus ever identified for the third time in the three decades capable of infecting not only the animals but also the humans across the globe. Nearly 6000 deaths have been recorded due mainly to COVID-19 outbreak worldwide and more than 50% of these deaths appeared to have evolved from China where the virus was thought to originate. The endemicity of COVID-19 dramatically surpassed severe acute respiratory syndrome coronavirus (SARS-CoV) and Middle East respiratory syndrome coronavirus (MERS-CoV) that were so far discovered in 2003 and 2012 respectively. Thus, the World Health Organization (WHO) has declared the 2019-nCoV outbreak not only a public health emergency but also pandemic in nature. Currently, over 120 countries including Nigeria were reported to have more than 157,844 confirmed cases and 5,846 deaths due mainly to COVID-19 outbreak as of March 15, 2020, 10:55 GMT. Artificial Intelligence (AI) is widely used to aid in the prediction, detection, response, recovery of disease and making clinical diagnosis. In this study, we highlighted the power of AI in the containment and mitigation of the spread of COVID-19 outbreak in African countries such as Nigeria where human to human contact is apparently inevitable.


翻译:2019-NCOV或COVID-19)是三十年来第三代发现的最危险的冠状病毒,不仅能够感染动物,而且能够感染全球人类。据记录,全世界有近6 000人死亡,主要死于COVID-19的爆发,其中50%以上的死亡似乎从据信病毒发源地中国演变而来。COVID-19的流行程度明显超过2003年和2012年分别发现的严重急性呼吸系统综合症冠状病毒(SARS-COV)和中东呼吸系统冠状病毒(MERS-COV)和中东呼吸系统冠状病毒(MERS-COV),因此世界卫生组织(世卫组织)宣布2019-NCOV的爆发不仅是公共卫生紧急情况,而且具有流行病性质。目前,据报告,包括尼日利亚在内的120多个国家有157 844个经证实的病例和5 846人死亡,主要由于COVID-19的爆发,截至2020年3月15日,10:55 GMT. 人工智能(AI)被广泛用于帮助尼日利亚预测、检测、检测、检测、恢复和临床诊断等人类疾病疫情的这种遏制能力研究。

0
下载
关闭预览

相关内容

100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能类 | 国际会议/SCI期刊专刊信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年7月10日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
A Survey on Edge Intelligence
Arxiv
49+阅读 · 2020年3月26日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
43+阅读 · 2019年12月20日
The Measure of Intelligence
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月5日
Arxiv
5+阅读 · 2018年1月30日
VIP会员
相关VIP内容
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能类 | 国际会议/SCI期刊专刊信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年7月10日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员