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本评论提供了对医疗保健中机器学习（ML）应用的深入探索，专门针对接种疫苗的个体的Covid-19预测模型。它强调了ML在疾病预测和预后中的关键作用，从而展示了其在大流行背景下增强医疗保健结果的潜力。Covid-19的主要挑战，例如无症状载体的高传输速率和遏制策略的有效性，以突出ML可以提供显着优势的领域。该研究旨在使用多种监督的ML回归技术（包括线性回归，Lasso，支持向量机和指数平滑）开发用于Covid-19传播的先进预测模型，应用于广泛的COVID-19患者数据集。这次审查产生的见解支持努力与COVID-19并改善公共卫生策略，证明ML对大流行管理和医疗保健的弹性的重要贡献。
对COVID的预测模型的全面回顾 -
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