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기계 학습을 이용한 전염병 통제를 위한 다중 에이전트 시스템
Malintha De Silva, K. Dilusha 전북대학교 일반대학원 2019 국내석사
Emerging infectious diseases have become a threat to humanity and it is still a challenging problem. Epidemiology is one of the important topics in health industry to be addressed to find fast solutions with different researches. An infectious disease can spread over entire population within a short period of time. Humankind has suffered from epidemic outbreaks throughout the history and many infectious diseases caused devastating situations. Until now, existing systems for healthcare are insufficient for act immediately. Multi-Agent healthcare systems provide considerable solutions but such systems are not properly developed for control infectious diseases. In this dissertation, we propose a multi-agent system for control infectious diseases with extended capabilities for identify and remove infected people from a population. This system prevents an infected person to be in a population by predicting and identifying them so that further spreading of the infectious diseases can be greatly reduced. The goal of this work is to improve the quality of service in healthcare and to protect healthy people from epidemics. 부상하는 전염병은 인류에 위협이되었으며 여전히 어려운 문제입니다. 역학은 여러 연구를 통해 빠른 해결책을 찾기 위해 보건 산업에서 중요한 주제 중 하나입니다. 전염병은 짧은 기간 내에 전 인구에 퍼질 수 있습니다. 인류는 역사를 통해 유행성 전염병으로 고통을 겪었고 많은 전염병으로 치명적인 상황이 발생했습니다. 지금까지 건강 관리를위한 기존 시스템은 즉시 행동하기에 충분하지 않습니다. 다중 에이전트 의료 시스템은 상당한 솔루션을 제공하지만 그러한 시스템은 감염성 질병을 통제하기 위해 적절하게 개발되지 않았습니다. 이 논문에서, 우리는 감염된 사람들을 식별하고 감염자로부터 제거하기위한 확장 된 능력을 가진 제어 전염병을위한 다중 에이전트 시스템을 제안한다. 이 시스템은 전염병의 확산을 크게 줄일 수 있도록 감염된 사람을 예측하고 식별하여 감염된 사람을 예방합니다. 이 작업의 목적은 의료 서비스의 질을 향상시키고 건강한 사람들을 전염병으로부터 보호하는 것입니다.
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