Inteligencia artificial y ciencia de datos en la detección, diagnóstico y control de COVID-19: un estudio de mapeo sistemático

La Organización Mundial de la Salud, el 11 de marzo del 2020, anunció que la nueva enfermedad COVID-19, causada por el coronavirus SARS-CoV2, puede considerarse una pandemia. Tanto este nuevo virus como la enfermedad que provoca eran desconocidos antes de que estallara el brote en Wuhan (China) en diciembre de 2019, a partir de entonces el número de contagios ha crecido de manera exponencial causando el colapso de los sistemas de salud y de las estructuras socioeconómicas de países de todo el mundo. El objetivo de este estudio es dar una visión general de la aplicación de la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos en el control de la pandemia, a través de un mapeo sistemático de la literatura científica que determine la naturaleza, el alcance y la cantidad de estudios primarios publicados. La búsqueda se realizó en las bases de datos de Scopus, IEEE Xplore , PubMed Central y la base de datos de investigación global de la Organización Mundial de la Salud; se identificaron 372 estudios que cumplieron con los criterios de inclusión, se evidenció la aplicación de técnicas de inteligencia artificial como las redes neuronales, el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático en áreas como la detección y diagnóstico por imagen, predicción de nuevos brotes y mortalidad, distanciamiento social, entre otras. En el análisis de datos, la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta importante en la lucha contra el COVID-19 y este estudio puede ser útil para que la comunidad científica pueda orientar las futuras investigaciones a las áreas menos investigadas.

• المؤلف الرئيسي: Tintín Perdomo, Verónica Paulina (author)
• التنسيق: masterThesis
• اللغة: spa
• منشور في: 2021
• الموضوعات: INTELIGENCIA ARTIFICIAL; ANÁLISIS DE DATOS; COVID-19; REDES NEURONALES; APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
• الوصول للمادة أونلاين: http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/25233