0% Complete
صفحه اصلی
/
International Conference on Artificial Intelligence; City, Industry and Health
Analyzing Symptom Patterns of COVID 19 Using Apriori Association Rule Mining
نویسندگان :
Hasti Mokhtari Karchegani
1
Homa Movahednejad
2
Mahdi Sharifi
3
1- Department of Computer Engineering, Najafabad Branch, Islamic Azad University, Najafabad, Iran
2- Department of Computer Engineering, Najafabad Branch, Islamic Azad University, Najafabad, Iran
3- Department of Computer Engineering, Najafabad Branch, Islamic Azad University, Najafabad, Iran
کلمات کلیدی :
Association rule mining،Apriori algorithm،COVID-19،Machine learning،Symptom analysis
چکیده :
The COVID-19 crisis has had a profound impact on global health systems, economies, and communities. As healthcare providers faced growing demands and resource constraints, early identification of symptoms and understanding the severity of cases became essential. Artificial intelligence, particularly machine learning, has emerged as a powerful approach in medical data analysis, offering insights that support clinical decision-making. This study applies an association rule mining method, based on the Apriori algorithm, to analyze clinical records of patients diagnosed with COVID-19. These findings highlight the most common indicators of the disease and present a data-driven approach to symptom tracking. By uncovering hidden patterns, the proposed method enables healthcare professionals to better understand symptom correlations and improve response strategies. The results of this research may contribute to more accurate diagnosis, better resource allocation, and more informed treatment planning during infectious disease outbreaks.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
Application of Artificial Intelligence in Toffee Food Safety
Mohammadreza Shirzad tabrizi
بهرهبرداری اقتصادی و سازگار با محیطزیست یک نیروگاه مجازی با نفوذ گستردهی منابع انرژی تجدیدپذیر
احسان شکوهمند - مصطفی درویشی - مهرداد طهماسبی
نقش انرژیهای نو در توسعه هوشمند و پایدار شهری
زهرا حسنی - فرشته احمدی
A Comparative Study of Emotion Detection Methods Using NLP Techniques on Sentiment140 and IMDb Datasets
Bahar Asgari - Hamid Rastegari - Vahid Nejati
پایش وضعیت آلاینده های زیست محیطی ناشی از مصرف سوخت جایگزین و بررسی اثرات آن بر تولید و راندمان توربین گازی
فرشته صادقی - داوود ثمنی مقدم
تبیین جامعه شناختی مصرف انرژی الکتریکی (بازنگری سامانمند پژوهش های پیرامون مصرف انرژی الکتریکی)
کمال سعیدی - مژگان سعیدی
نقش مقابله با تلفات غیرفنی در افزایش بهینه سازی انرژی
احسان آقاباباگلی
A Comprehensive Review on the Optimization of Multilayer Optical Thin Films Using Artificial Intelligence and Deep Q-Learning
Mina Neghabi - Mehdi Zadsar
Precision Agriculture with AI-IoT: Optimizing PGPB Biofertilizers for Yield and Sustainability
Zarrindokht Emami-Karvani
تعیین خط افزونه با رویکرد بهبود تاب آوری ، توسعه و تقویت ظرفیت خط و باس شبکه انتقال
احمد که کشان - میثم علیمردانی فر - زهرا قوی دست - فرید کعبی
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.4.4