Resumen

La COVID-19 representa un desafío mundial urgente debido a su naturaleza contagiosa, sus características frecuentemente cambiantes y la falta de una vacuna o medicamentos eficaces. Se necesita urgentemente un modelo para medir y prevenir la propagación continuada del COVID-19 con el fin de prestar servicios sanitarios inteligentes. Esto requiere el uso de computación inteligente avanzada, como inteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, computación cognitiva, computación en la nube, computación de niebla y computación de borde. Este documento propone un modelo para predecir COVID-19 utilizando el SIR y el aprendizaje automático para la atención médica inteligente y el bienestar de los ciudadanos de KSA. Conocer el número de casos susceptibles, infectados y recuperados cada día es fundamental para que el modelado matemático pueda identificar los efectos del comportamiento de la pandemia. Prevé la situación para los próximos 700 días. El sistema propuesto predice si COVID-19 se propagará en la población o se extinguirá a largo plazo. El análisis matemático y los resultados de la simulación se presentan aquí como medio de prever el avance del brote y su posible final para tres tipos de escenarios: "ninguna acción", "bloqueo" y "nuevos medicamentos". El efecto de intervenciones como el bloqueo y los nuevos medicamentos se compara con el escenario "sin medidas". El caso de bloqueo retrasa el punto álgido al disminuir la infección y afecta a la regla de igualdad de área de las curvas infectadas. Por otro lado, los nuevos medicamentos tienen un impacto significativo en la curva de infectados al disminuir el número de personas infectadas a lo largo del tiempo. Los datos de previsión disponibles sobre COVID-19 utilizando simulaciones predicen que el nivel más alto de casos podría producirse entre el 15 y el 30 de noviembre de 2020. Los datos de simulación sugieren que el virus podría estar totalmente bajo control sólo después de junio de 2021. La tasa de reproducción muestra que medidas como los encierros gubernamentales y el aislamiento de individuos no son suficientes para detener la pandemia. Este estudio recomienda que las autoridades apliquen cuanto antes una estricta estrategia de contención a largo plazo para reducir con éxito el tamaño de la epidemia.

• Materias:Inteligencia artificial Big Data Registros médicos electrónicos Acelerómetros Antecedentes teóricos
• Subjects:Artificial intelligence Big Data Electronic medical records Accelerometers Theoretical background
• Palabras claves:COVID-19, nuevos medicamentos, servicios sanitarios inteligentes, datos de previsión disponibles, informática inteligente avanzada, regla de igualdad de áreas, asistencia sanitaria inteligente, estrategia de contención de plazos, reto mundial urgente, acciones
• Keywords:COVID-19, new medicines, smart health care services, Available forecast data, advanced intelligent computing, area equality rule, smart health care, term containment strategy, urgent global challenge, actions