ACTA FAC MED NAISS 2022;39(4):389-409

Revijalni rad

Primena mašinskog učenja u borbi protiv pandemije
COVID-19 virusa

 Alem Čolaković, Elma Avdagić-Golub, Muhamed Begović, Belma Memić, Adisa Hasković Džubur

 Univerzitet u Sarajevu, Fakultet za saobraćaj i komunikacije, Sarajevo, Bosna i Hercegovina

SAŽETAK

Uvod. Mašinsko učenje (engl. Machine Learning – ML) ima značajnu ulogu u borbi protiv COVID-19 pandemije (SARS-CoV-2). ML bazirane tehnike omogućavaju brzo otkrivanje uzročno-posledičnih veza i trendova iz velikog uzorka podataka. Zbog toga ove tehnike pružaju efikasne metode za generisanje informacija i sticanje znanja iz struktuiranih i nestruktuiranih podataka. Ovo je posebno značajno u uslovima koji utiču na sve apsekte ljudskih života kao što je slučaj sa pandemijama. U ovakvim slučajevima je neophodno prikupljati veliku količinu podataka koja će omogućiti donošenje odgovarajućih  mera za sprečavanje širenja pandemije, ranu dijagnostiku infekcije, pronalazak lekova, smanjenje negativnih posledica, itd. Savremene informacijske i komunikacijske tehnologije (IKT) omogućavaju i nove koncepte primene kao što je Internet stvari (engl. Internet of Things –IoT), a koji omogućava automatizirano i efikasno prikupljanje podataka iz različitih izvora. Ovo otvara mogućnosti za kreiranje efikasnih ML-baziranih mehanizama i prediktivnih modela potrebnih za donošenje odgovarajućih mera i odluka u specifičnim situacijama.
Metode. Ovaj pregledni rad je baziran na prethodnim studijama i znanstveno dokazanim saznanjima. U radu su korišteni bibliometrijski podaci iz referentnih baza podataka istraživačkih publikacija (Web of Science, Scopus, PubMed) kombinirani za bibliometrijske analize u kontekstu primjene mašinskog učenja za borbu protiv COVID-19.
Cilj. Rad prezentuje najkorištenije primene mašinskog učenja za smanjenje uticaja COVID-19 pandemije. Cilj je da se prikažu potencijali, rešenja i mogućnosti primene različitih tehnika, algoritama i skupova podataka (engl. datasets) u kontekstu borbe protiv navedene pandemije. Također, u radu su predstavljene određene ideje i otvorena pitanja za buduća istraživanja što može koristiti kao polazna tačka za buduća istraživanja.
Zaključak. ML je učinkovit alat za dijagnosticiranje i rano otkrivanje simptoma, predviđanje širenja pandemije, razvoj lijekova i vakcina, itd.

 Ključne reči: mašinsko učenje, COVID-19 pandemija, COVID-19 datasets, vještačka inteligencija