TY -的A2 Khattak哈桑•阿里AU -第纳尔,艾哈迈德·m . AU - Raheem Enas a . AU - Abdulkareem Karrar Hameed AU -穆罕默德,Mazin Abed盟——Oleiwie Marwan拉什德盟——Zayr Fawzi哈桑AU - Al-Boridi,奥马尔盟——Al-Mhiqani穆罕默德纳赛尔盟——Al-Andoli穆罕默德纳赛尔PY - 2022 DA - 2022/07/08 TI -向自动化多级COVID-19感染严重程度的预测方法根据临床数据组合SP - 7675925六世- 2022 AB -最近的急剧扩张COVID-19爆发将人类社会作为一个整体承受巨大的压力。众多生物标志物正在接受调查,为了追踪病人的状况。这可能会干扰其他疾病的迹象,让专家来诊断或更难预测事故的严重程度。结果,本研究的重点是一个多级预测系统的开发能够处理三个严重病例(严重、中度和轻度)。CRP的淋巴细胞比率(c反应蛋白血液测试)和热点₂(血氧饱和度)指标排名和用作预测系统属性。创建一个基于支持向量机的机器学习模型。78 COVID-19 Azizia初级卫生保健部门的患者/瓦西特省卫生部门/卫生部COVID-19临床数据集的不同组合形式。结果表明,该方法的平均精度82%。建立了预测系统允许早期识别三个严重的情况下,这可以减少死亡。SN - 1574 - 017 - 2022/7675925 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2022/7675925——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER