Sveučilište Bliskog istoka, koristeći modele umjetne inteligencije, 1' za svaki od gripe A H1N3, Chikungunya, denge, krimsko-kongoanske hemoragijske groznice, ebole, žute groznice, HIV-a, gripe A H2N5, gripe A H1N1, Zapadnog Nila i SARS-CoV- 22 virusi praveći godišnje projekcije zla; otkrio koji virusi mogu izazvati velike epidemije u kojim godinama.
Koristeći umjetnu inteligenciju i matematičke modele, Sveučilište Near East provelo je studiju koja daje jasne odgovore na pitanja poput toga nose li druge epidemije rizik od prerastanja u pandemije i još mnogo toga.
Prof. sa Sveučilišta Bliskog istoka. Dr. Tamer Sanlidag, izv. prof. Dr. Dilber Uzun Özşahin, izv. prof. Dr. Cenk Serhan Özverel, doc. Izv. Dr. Berna Uzun, doc. Izv. Dr. Abdullahi Garba Usman, Dr. Nazife Sultanoglu i Dr. U studiji s potpisom Cemile Bağkur; Izrađene su 1-godišnje projekcije za svaki od virusa gripe A H1N3, Chikungunya, dengue, krimsko-kongoanske hemoragijske groznice, ebole, žute groznice, HIV-a, gripe A H2N5, gripe A H1N1, Zapadnog Nila i SARS-CoV-22. da može izazvati velike epidemije.
“Virus denga groznice može dosegnuti 3,5 milijuna, a virus Chikungunya 1,1 milijun slučajeva”
“Predviđanje mogućih izbijanja bolesti u budućnosti uz primjenu umjetne inteligencije. Prvo izbijanje s kojim virusom? Kada?" Studija, koja je prijavljena pod imenom Predsjedništva, Premijera, Ministarstva zdravstva, Ministarstva nacionalnog obrazovanja, Skupštine Republike i Veleposlanstva Republike Turske u Nikoziji; Virus influence A H1N1 s brojem od oko 2032 tisuća slučajeva u 550. godini; Utvrdio je da virus Chikungunya s približno 2037 milijun slučajeva 1,1. i virus denga groznice s približno 2042 milijuna slučajeva 3,5. mogu izazvati velike epidemije koje će zahvatiti svijet.
Prema drugom rezultatu, porast HIV infekcija nastavit će se iu 22-godišnjem razdoblju, slično kao iu prošlosti. S druge strane, virusi Krimsko-kongoanske hemoragijske groznice, Ebole, Žute groznice, Influenca A H3N2, Influenca A H5N1, Zapadnog Nila i SARS-CoV-1 nemaju potencijal prerasti u pandemiju.
prof. Dr. İrfan Suat Günsel: “Kao zahtjev naše odgovornosti prema čovječanstvu, javnosti predstavljamo naše izvješće koje smo pripremili na temelju naših prošlih iskustava, a koje određuje moguće velike epidemije u budućnosti.”
Predsjednik upravnog odbora Near East University prof. Dr. İrfan Suat Günsel, govoreći o njihovom radu tijekom pandemije Covid-19, rekao je: „Zaštitni sprej za nos Olirin, koji smo razvili mobilizirajući sve naše resurse od prvog dana pandemije, je domaća i nacionalna PCR dijagnoza i varijanta Analysis Kit naše zemlje, koji je nakon našeg Ministarstva zdravstva licencirao Ministarstvo zdravstva naše zemlje. Radili smo na ispunjavanju potreba stvorenih u ovom razdoblju s mnogim projektima poput respiratorne opreme, mobilnih i bolničkih respiratora.” upotrijebio izraz.
“Tijekom razdoblja pandemije, s izvješćima koje pripremaju naši znanstvenici koristeći umjetnu inteligenciju i matematičke modele; Günsel je rekao: "Ispunili smo vrlo važan zadatak pružajući našoj državi podatke o upravljanju epidemijskim procesom, dok smo također odgovorili na nesigurnosti koje izazivaju zabrinutost na snažnoj znanstvenoj osnovi", rekao je Günsel, dodajući: "Donijeli smo naše izvješće, koju smo pripremili kao rezultat naših prošlih iskustava, a koja određuje moguće velike epidemije budućnosti, na pozornost javnosti kao zahtjev naše odgovornosti prema čovječanstvu. Nudimo.” On je rekao.
"Analizirali smo podatke 11 RNA virusa iz WHO, CDC, ECDC, PAHO s 4 različita hibridna modela umjetne inteligencije."
Vršitelj dužnosti rektora Sveučilišta Bliskog istoka prof. Dr. Tamer Şanlıdağ, naglašavajući da su modeli umjetne inteligencije postigli vrlo važnu stopu točnosti u procesima donošenja odluka, „Predviđanje mogućih izbijanja s primjenom umjetne inteligencije. Prvo izbijanje s kojim virusom? Kada?" Također je rekao da je studija koju su objavili pod naslovom izvješća otkrila važne rezultate o velikim epidemijama budućnosti.
Podaci o kriterijima kao što su stope mutacije 11 RNA virusa korištenih u studiji, prisutnost cjepiva, Ro vrijednosti, godišnji broj slučajeva i smrti; Navodeći da su ih dobili od važnih institucija kao što su Svjetska zdravstvena organizacija (WHO), CDC (Centri za kontrolu i prevenciju bolesti), ECDC (Europski centar za bolesti i prevenciju) i PAHO (Panamerička zdravstvena organizacija) koji pokrivaju godine 2000.-2022. , prof. Dr. Şanlıdağ, „Podaci promatrani za svaki tip virusa od 2000. godine, linearna regresija-Gaussova procesna regresija (LR-GPR), linearna regresija-pojačanje najmanjih kvadrata (LR-LSQBOOST), linearna regresija-Support Vector Machine (LR-SVM) Rezultati dobiveni su analizom 4 različita hibridna modela umjetne inteligencije kao što je Linear Regression-Regression Tree (LR-RT)." rekao je.
prof. Dr. Tamer Şanlıdağ objasnio je točnost studije koju su pripremili kao 88 do 99 posto.
Podsjetivši da se virusi denga groznice i čikungunje, koji imaju najveći potencijal za stvaranje velike epidemije, šire preko komaraca, Şanlıdağ je upozorio da povećanje temperature zbog globalnog zatopljenja i klimatskih promjena osigurava širenje domaćina koji ubrzavaju prijenos ovih bolesti.
Budite prvi koji će komentirati