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Dieses Buch stellt ein umfassendes, auf künstlicher Intelligenz basierendes System zur Vorhersage des Schweregrads von COVID-19 bei Patienten mit Komorbiditäten vor und geht damit auf kritische Herausforderungen bei der Diagnose, Prognose und dem Management von Gesundheitsressourcen ein. Es integriert Techniken des maschinellen Lernens und des Deep Learning zur Analyse umfangreicher klinischer, demografischer und bildgebender medizinischer Daten. Unausgewogene klinische Datensätze werden mit fortschrittlichen Vorverarbeitungs- und Resampling-Strategien behandelt, die eine robuste Vorhersage von Sterblichkeit, Überleben und Krankheitsschwere ermöglichen.Das Buch dient als umfassender Leitfaden für Forscher, Datenwissenschaftler und medizinisches Fachpersonal, die sich für die KI-basierte Vorhersage des COVID-19-Schweregrads bei Patienten mit Begleiterkrankungen interessieren. Es hebt hervor, dass klassische Modelle des maschinellen Lernens, einschließlich Entscheidungsbaum, Zufallsforst und Gaußscher Naïve Bayes, eine hohe Präzision erreichen, während auf neuronalen Netzen basierende Modelle eine starke Generalisierung und Robustheit aufweisen.
