بررسی روش‌های تشخیص، پیشگیری و درمان کووید-19 براساس منطق فازی

در حالی که کل جهان با همه‌گیری کوید-19 دست و پنجه نرم می‌کند، تحقیقات گسترده‌ای توسط محققان در این زمینه انجام می‌شود که به طور قابل توجهی به مهار شیوع این ویروس کمک می‌کند. محققان در تحقیقات خود از تکنیک‌های مختلفی برای شناسایی، کنترل و درمان این بیماری استفاده می‌کنند که از بین این تکنیک‌ها، منطق فازی بعنوان ابزاری دقیق، کارآمد و قدرتمند در کاهش تاثیر همه‌گیری آن، معرفی شده است. از این رو، در این مقاله به مروری بر کاربرد منطق فازی در کنترل بیماری کوید-19 پرداخته می‌شود. مقاله با معرفی اصول اولیه منطق فازی و ارتباط آن با علم پزشکی شروع می‌شود. سپس به موضوع، چرایی استفاده از منطق فازی در تشخیص بیماری‌ها به ویژه کوید-19 پرداخته می‌شود. در مرحله بعد، بررسی مقالات مرتبط در زمینه استفاده از منطق فازی در تشخیص، پیشگیری و درمان آن بصورت جداگانه انجام می‌شود و چالش‌های مرتبط با این بیماری مورد بررسی قرار می‌گیرد. این چالش‌ها می‌تواند شامل کمبود داده‌های با کیفیت، پیچیدگی بیماری، مقیاس پذیری و موارد دیگر باشد. در پایان، یک مدل ترکیبی جدید برای تشخیص کوید-19 با استفاده از منطق فازی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و اینترنت اشیا، به عنوان پیشنهادی برای مطالعات آینده مطرح می‌شود.

diagnosis, prevention and treatment of covid-19 based on phase logic

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.