ビッグデータ、AI、およびデータアーキテクチャを用いたCOVID-19分析と検出のためのアーキテクチャ

COVID-19の流行は多くの方法で個人に影響を与えており、世界中に広がり続けています。ワクチンや従来の医療技術はまだ研究されています。診断と治療においては、この病気に対する恐怖を克服するために、生物学的およびデジタル技術が使用されています。多くの患者での回復にもかかわらず、COVID-19には確定的な治療法や、多くの人々に対して永久的な防御を提供するワクチンはありません。現在の方法は、病気の予防、監視、および管理に焦点を当てています。その結果、COVID-19と戦うための新しい技術が開発されています。不足するCOVID-19データセット、データセットの可用性の不一致、矛盾するデータフォーマットによるデータベースの非集約、情報の不完全性、および歪みにより信頼性が欠けますが、それでも正しい方向への一歩となっています。さらに、人々の医療データのプライバシーと機密性は部分的にしか保証されていません。その結果、この研究は、ビッグデータ分析を関連する人工知能（AI）技術およびブロックチェーンと組み合わせてCOVID-19の事例を分析および検出するシステムを作成する新しい協力的アプローチを提案します。これらの技術に基づいて、信頼性、手頃な価格、そして上記の問題に対処する際の重要性には時間が必要です。提案されたモデルのアーキテクチャは、予備診断のために異なるデータソースを分析し、影響を受けた領域を検出し、異常を特定します。さらに、ブロックチェーンアプローチは中央リポジトリの分散化をサポートし、すべてのステークホルダーがアクセス可能にします。この研究で提案されたモデルは、4層のアーキテクチャを示しています。提案されたアーキテクチャの目的は、最新の技術を活用してパンデミック期間中に信頼できるソリューションを提供することです。提案されたアーキテクチャは、データセキュリティを含むすべての現状の問題をカバーするのに十分でした。各層は独自で、データ取得、保存、分析、報告に必要なステップを担当し、分散型P2Pネットワークにおけるブロックチェーンの原則を使用します。パンデミックで使用する技術の体系的レビューは、問題を最もよくカバーし、パンデミックに安全なソリューションを提供できるすべての可能なソリューションを網羅しています。