Key points are not available for this paper at this time.
بالنسبة لكوفيد-19، تصبح الحاجة إلى فحص قوي وغير مكلف وقابل للوصول إليه أمرًا حاسمًا. على الرغم من أن الأعراض تظهر بشكل مختلف، إلا أن السعال يُعتبر أحد الأعراض الأساسية في الإصابات الشديدة وغير الشديدة على حد سواء. في الفحص الجماعي في المناطق ذات الموارد المحدودة، ساهمت الأدوات الموجهة بالذكاء الاصطناعي (AI) بشكل تدريجي في اكتشاف/فحص إصابات كوفيد-19 باستخدام أصوات السعال. لذلك، في هذه المقالة، نستعرض الأعمال المتقدمة في كل من عامي 2020 و2021 من خلال الأخذ في الاعتبار الأدوات الموجهة بالذكاء الاصطناعي لتحليل صوت السعال لفحص كوفيد-19 المستند أساسًا إلى خوارزميات التعلم الآلي. في دراستنا، استخدمنا مستودع PubMed المركزي وWeb of Science مع كلمات رئيسية: (سعال OR أصوات سعال OR كلام) AND (تعلم آلي OR تعلم عميق OR ذكاء اصطناعي) AND (كوفيد-19 OR فيروس كورونا). من أجل تحليل شامل أفضل، قمنا بفحص مجموعة البيانات المناسبة (الحجم والمصدر)، وعوامل الخوارزمية (كل من النماذج السطحية والعميقة) ونقاط الأداء المقابلة. علاوة على ذلك، من أجل عدم تفويت مقالات البحث التجريبي الحديثة، قمنا أيضًا بتضمين مقالات خارج PubMed وWeb of Science، لكن تم تجنب مقالات ما قبل الطباعة بشكل صارم لأنها لم تخضع لمراجعة الأقران.
درس سانتوش وزملاؤه (مون،) هذا السؤال.