НЕЧЕТКИЕ КОГНИТИВНЫЕ КАРТЫ: НОВЫЙ ПОДХОД К МОДЕЛИРОВАНИЮ В БОРЬБЕ С COVID-19
Коронавирусная болезнь, впервые обнаруженная в конце 2019 года, пандемия COVID-19 значительно повлияла на жизни всех людей во всем мире. В области здравоохранения широко используются математические модели для решения сложных медицинских проблем. Математические модели никому не могут быть полезны без конкретных теорий. Анализируется и обсуждается решающее и важное различие между корреляцией и причинно-следственной связью. Существует неопределенность и двусмысленность по некоторым аспектам пандемии COVID-19. Симптомов много, и они варьируются от человека к человеку и от географического региона к географическому региону. Анализируются актуальные проблемы пандемии COVID-19. Недавно новые мутации COVID-19 показали нам, как быстро новое заболевание может пустить новые корни и распространиться. Такие события сопровождаются бурным потоком клинической и эпидемиологической информации и исследований. Ежедневно предоставляются миллиарды данных. Многие теории призваны бороться с COVID-19, особенно с искусственным интеллектом (ИИ). Большинство методов, которые используются для обнаружения, диагностики и эпидемиологического прогнозирования, прогнозирования и социального контроля для борьбы с COVID-19, используют статистические теории и коэффициент корреляции. Последние теории нечетких когнитивных карт (FCM) используются для моделирования и изучения COVID-19. Приводятся и обсуждаются результаты моделирования с использованием реальных данных. Использование нечетких когнитивных карт (FCM) оказалось эффективным и полезным подходом в изучении COVID-19. Многие направления будущих исследований освещаются конкретным применением FCM в борьбе с COVID-19.