Resumen

Muchos países están siendo gravemente afectados por COVID-19, y se han reportado varias víctimas. La mayoría de los países han implementado confinamientos totales y parciales para controlar el COVID-19. Las infecciones de empleados paramédicos son siempre un descubrimiento amenazante. Los empleados paramédicos de primera línea podrían estar inicialmente en riesgo al observar y tratar a los pacientes, quienes pueden contagiarlos a través de secreciones respiratorias. Si no se toman medidas preventivas adecuadas, los trabajadores paramédicos de primera línea estarán en peligro de contaminación y podrían convertirse en portadores involuntarios para los pacientes ingresados en el hospital por otras enfermedades y tratamientos. Además, cada país tiene una capacidad limitada de pruebas; por lo tanto, se requiere un sistema que ayude al médico a verificar y analizar directamente la estructura sanguínea de los pacientes. Este estudio propone un modelo generalizado de aprendizaje profundo adaptativo que ayuda a los empleados paramédicos de primera línea a detectar fácilmente el COVID-19 en diferentes dominios

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Países; COVID-19; Empleados paramédicos; Medidas preventivas; Modelo de aprendizaje profundo; Dominios de radiología
• Keywords:Countries; COVID-19; Paramedical employees; Preventive measures; Deep learning model; Radiology domains