Covid19 Risk Prediction

Introduction

Bệnh vi-rút corona (Covid-19) là một bệnh truyền nhiễm gây ra bởi một loại vi-rút corona mới được phát hiện. Hầu hết những người bị nhiễm vi-rút Covid-19 đều phát triển bệnh hô hấp từ nhẹ đến trung bình và hồi phục mà không cần điều trị đặc hiệu. Người lớn tuổi và những người mắc các bệnh nền như bệnh tim mạch, tiểu đường, bệnh hô hấp mãn tính và ung thư có nhiều khả năng phát triển bệnh nặng hơn.

Một trong những vấn đề chính mà các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe phải đối mặt trong suốt đại dịch là thiếu nguồn lực y tế và kế hoạch phù hợp để phân bổ các nguồn lực đó một cách hiệu quả. Trong những thời điểm khó khăn này, việc có thể dự đoán những nguồn lực mà một cá nhân có thể cần khi họ xét nghiệm dương tính hoặc thậm chí trước khi họ xét nghiệm dương tính sẽ giúp các cơ quan chức năng lên lịch các nguồn lực cần thiết để cứu sống bệnh nhân.

Vì vậy, trong đồ án này chúng tôi tiến hành xây dựng các mô hình máy học (Decision Trees Naive Bayes Linear Discriminant Analysis K-Nearest Neighbor, Logistic Regression, Neral Networks và Support Vector Machine) để có thể dự đoán liệu bệnh nhân covid-19 có nguy kịch hay không dựa trên các triệu chứng, tình trạng và tiền sử bệnh hiện tại của họ. Kết quả là chúng tôi có nhiều phân tích để các mô hình đạt độ chính xác cao trong bài toán này và mô hình đạt kết quả cao nhất là Decision Tree với f1 score = 60.14%.

Contributors

Serial Full name Github Email
1 Trương Thành Thắng erwin24092002 20521907@gm.uit.edu.vn
2 Ngô Văn Tấn Lưu tanluuuuuuu 20521591@gm.uit.edu.vn
3 Huỳnh Viết Tuấn Kiệt hiimking1509 20521494@gm.uit.edu.vn
4 Nguyễn Đức Anh Phúc PhucNDA phucnda@gmail.com
5 Nguyễn Văn Toàn Toan1601 205212028@gm.uit.edu.vn
6 Ngô Ngọc Sương NNS-shine 20521852@gm.uit.edu.vn
7 Trần Văn Lực VanlucCS 20521587@gm.uit.edu.vn