Пандемия COVID-19 стала беспрецедентным вызовом для аналитической эпидемиологии и теории обработки сигналов. Учитывая высокую заразность вируса и его глобальные последствия, критически важно разрабатывать эффективные модели машинного обучения для преодоления текущего кризиса и подготовки к будущим угрозам. В этом контексте методы медицинской визуализации играют ключевую роль в диагностике и мониторинге состояния пациентов. Данная работа рассматривает современные подходы к анализу снимков для повышения точности прогнозирования болезни.
В работе анализируются современные методы обработки сигналов и машинного обучения для диагностики COVID-19 по медицинским изображениям. Авторы рассматривают ключевые вызовы и возможности применения ИИ в условиях пандемии, систематизируя подходы к анализу данных. Исследование закладывает основу для создания более точных инструментов автоматизированной медицинской диагностики.