بررسي روش‌هاي تشخيص، پيشگيري و درمان كوويد-19 براساس منطق فازي

Diagnosis, Prevention and Treatment of Covid-19 Based on Phase Logic

در حالي كه كل جهان با همه‌گيري كويد-19 دست و پنجه نرم مي‌كند، تحقيقات گسترده‌اي توسط محققان در اين زمينه انجام مي‌شود كه به طور قابل توجهي به مهار شيوع اين ويروس كمك مي‌كند. محققان در تحقيقات خود از تكنيك‌هاي مختلفي براي شناسايي، كنترل و درمان اين بيماري استفاده مي‌كنند كه از بين اين تكنيك‌ها، منطق فازي بعنوان ابزاري دقيق، كارآمد و قدرتمند در كاهش تأثير همه‌گيري آن، معرفي شده است. از اين رو، در اين مقاله به مروري بر كاربرد منطق فازي در كنترل بيماري كويد-19 پرداخته مي‌شود. مقاله با معرفي اصول اوليه منطق فازي و ارتباط آن با علم پزشكي شروع مي‌شود. سپس به موضوع، چرايي استفاده از منطق فازي در تشخيص بيماري‌ها به ويژه كويد-19 پرداخته مي‌شود. در مرحله بعد، بررسي مقالات مرتبط در زمينه استفاده از منطق فازي در تشخيص، پيشگيري و درمان آن بصورت جداگانه انجام مي‌شود و چالش‌هاي مرتبط با اين بيماري مورد بررسي قرار مي‌گيرد. اين چالش‌ها مي‌تواند شامل كمبود داده‌هاي با كيفيت، پيچيدگي بيماري، مقياس پذيري و موارد ديگر باشد. در پايان، يك مدل تركيبي جديد براي تشخيص كويد-19 با استفاده از منطق فازي، يادگيري ماشين، يادگيري عميق و اينترنت اشيا، به عنوان پيشنهادي براي مطالعات آينده مطرح مي‌شود.

While the entire world is being softened with covariation, extensive research is being conducted by researchers in this field that significantly contributes to curbing the outbreak of the virus. In their research, the researchers use a variety of techniques to identify, control and treat the disease, including phase logic as a precise, efficient and powerful tool to reduce its impact. Therefore, this article discusses the application of phase logic in the control of AIDS-19. The article begins with an introduction to the primary principles of phased logic and its relationship with medical science. Then, the topic of the use of phase logic in the diagnosis of diseases, in particular code-19. In the next phase, a review of related articles on the use of phase logic in its diagnosis, prevention and treatment will be carried out separately and the challenges associated with the disease will be examined. These challenges may include a lack of quality data, disease complexity, susceptibility scale, and more. Finally, a new combined model for diagnosing code-19 using phase logic, machine learning, deep learning, and the Internet of Things is presented as a proposal for future studies.