Jurnal Pendidikan Indonesia Vol. 2 No. 3 Maret 2021
p-ISSN : 2745-7141  e-ISSN : 2746-1920
Pendidikan

## LITERATUR  RIVIEW  ARTIFICIAL  INTELLIGENCE  DETEKSI  HASIL
CTSCAN PARU-PARU PASIEN TERJANGKIT COVID-19
Sadly Syamsuddin, Kalfin Alloto'dang, Risnayanti Andi Djamro, dan Ahyuna STMIK Dipanegara Masakasar, Indonesia Email: sadlyg2@gmail.com, celvindp02@gmail.com, risna.djamro@dipanegara.ac.id, dan ahyuna@dipanegara.ac.id
INFO ARTIKEL

## ABSTRACT
Diterima 19 Maret 2021 Diterima  dalam  bentuk review 20 Maret 2021 Diterima  dalam  bentuk revisi 22 Maret 2021 Corona  19  Virus  Disease  (COVID-19) is  an  infectious  disease caused  by  the  recently  discovered  corona  virus. Currently, COVID-19 is a problem identifier for all of us, but until now no drug  has  been  found  to  be  effective  in  overcoming  it.  Another problem  is  in  the  process  of  detecting  infected  people.  The results  of  Covid-19  detection  using  PCR  Swap  are  still considered  very  slow  and  using  the  Rapid  Test  is  even considered  less  convincing  by  looking  at  some  of  the  previous cases.  The  purpose  of  this  research  is  to  detect  people  infected with  COVID-19  more  quickly  with  a  high  degree  of  accuracy usingmethods  Artificial  Intelligence  more  specifically  we  use Deep  Learning  architecture Convolutional  Neural  Network ( CNN). The  research  method  used  is  literature  review,  where articles  are  collected  and  processed  using  the  Mendeley application, the criteria for the articles used are those published in  2020  relating  to  the  handling  of  COVID-19,  especially  those that utilize Artificial Intelligence in the discussion. By collecting and discussing some of the existing research, it can be said that using Artificial Our intelligence can detect someone's awakening by  analyzing  the  existing  patterns  in  the  CT  scan  results  by utilizing the accuracy of existing training data.

## ABSTRAK
Penyakit  Virus  Corona  19  (COVID-19) merupakan  penyakit menular  yang  disebabkan  oleh  virus  corona  yang  baru-baru  ini ditemukan. Saat ini COVID-19 menjadi fenomena permasalahan untuk  kita  semua  namun  hingga  sekarang  belum  ada  obat  yang ditemukan  ampuh  dalam  mengatasinya.  Persoalan  lain  adalah pada  proses  pendeteksian  orang  terjangkit.  Hasil  pendeteksian Covid-19  menggunakan  PCR  Swap  masih  dianggap  sangat lambat  dan  menggunakan  Rapid  Tes  bahkan  dianggap  kurang meyakinkan  dengan  melihat  beberapa  kasus  yang  ada sebelumnya.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  pendeteksian  orang terjangkit  COVID-19  lebih  cepat  dengan  tingkat  akurasi  yang tinggi  menggunakan  metode Artificial Intelligence yang  lebih khusus  menggunakan Deep  Learning arsitektur Convolutional Neural  Network  ( CNN ). Metode  penelitian  yang  digunakan adalah literature review ,  dimana  artikel  dikumpulkan  dan
Keywords:
COVID-19;
artificial intelligence,  deep  learning;
CNN; CT Scan.
Kata kunci : COVID - 19 ; artificial intelligence,  deep  learning;
CN N; CT Scan .
Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) diproses  menggunakan  aplikasi  mendeley,  kriteria  artikel  yang digunakan  adalah  yang  diterbitkan  tahun  2020  yang  berkaitan dengan  penanganan  COVID-19  khususnya  yang  memanfaatkan Artificial Intelligence dalam pembahasannya. Dengan mengumpulkan  dan  membahas  beberapa  penelitian  yang  ada maka  dapat  dikatakan  bahwa  dengan  menggunakan Artificial
Intelligence sistem  dapat  mendeteksi  terjangkitnya  seseorang melalui  analisa  pola  yang  ada  pada  hasil CT Scan Paru  dengan memanfaatkan tingkat akurasi data latih yang ada.

## Pendahuluan
Penyakit  Coronavirus  2019  atau  yang  kita  sebut  COVID-19,  teridentifikasi disebabkan  oleh Severe  Acute  Respiratory  Syndrome  coronavirus 2  (SARS-CoV-2), dimana  COVID-19  terus  menyebar  secara  aktif  dan  agresif  dengan  tingkat  kematian sekitar 7%. Hingga saat ini  213 negara dan wilayah di seluruh dunia telah melaporkan 7.817.195  kasus  yang  dikonfirmasi  dengan  jumlah  kematian  sekitar  430.397.  COVID- 19  dimulai  dengan  pasien  yang  melaporkan  terkena  gejala  yang  diketahui  mirip pneumonia  dari  etiologi,  di  distrik  Wuhan,  China  (Provinsi  Hubei),  dan  dinyatakan sebagai  pandemi  oleh  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO)  pada  11  Maret  2020 (Mohanty,  Rashid,  et  al.,  2020)  (Mohanty,  Harun  AI  Rashid,  et  al.,  2020).  Sebelum COVID-19,  Cina  sendiri  telah  mengalami  beberapa  wabah  virus  dalam  tiga  dekade terakhir. Dimulai dari wabah flu burung pada tahun 1997 atau sindrom pernafasan akut yang  parah  (SARS)  pada  tahun  2003  dan  demam  parah  dengan  sindrom trombositopenia (SFTS) pada tahun 2010 (Ahmad et al., 2020).
Hingga saat ini COVID-19 (Coronavirus) tersebut menyebabkan krisis kesehatan di dunia, sehingga industri medis  masih terus mencari teknologi baru untuk memantau dan mengontrol penyebaran pandemi COVID-19 (Coronavirus).
Pelaksana  medis  saat  ini  sebagian  besar  sependapat  bahwa  belum  ada  obat  atau proses  terapi  yang  dapat  dilakukan  untuk  memastikan  kesembuhan  pasien  COVID-19. Beberapa  obat  termasuk  lopinavir-ritonavir,  rem  sivir,    hydroxychloroquine,  dan azitromisin  telah  diuji  dalam  uji  klinis  namun  juga  belum  terbukti  sebagai  obat  yang pasti dapat menyembuhkan pasien (Yuki et al., 2020).
Selain persoalan penanganan, persoalan lain yang muncul khususnya di Indonesia adalah  proses  pendeteksian  orang  terjangkit  COVID-19.  Proses  ini  dianggap  masih bermasalah  dalam  mengeluarkan  keputusan  positif  atau  negative  COVID-19.  Di Indonesia  sendiri  ada  dua  metode  yang  sering  digunakan  yaitu PCR  Swap  dan  Rapid Tes.  Hasil  pemeriksaan  PCR  Swap  dianggap  memakan  waktu  lama  sehingga  orang yang  ingin  mengetahui  statusnya  harus  menunggu  paling  tidak  sekitar  3  hari  untuk pasien yang bermukim di Jakarta tapi untuk di luar Jakarta perlu waktu lebih lagi karena membutuhkan  durasi  pengiriman.  Kemudian  untuk  hasil  pemeriksaan  Rapid  Tes permasalahan  yang  kadang  muncul  adalah  pada  tingkat  akurasi,  yaitu  pada  beberapa kasus tertentu terdapat kekeliruan dalam hasil keputusan Rapid Test.
Sektor teknologi kesehatan digital sendiri telah memfasilitasi strategi dan respons pandemi dengan  berbagai  cara. Salah satunya melalui  pemanfaatan teknologi Artificial
Intelligence  (AI) yang yakini  akan  sangat  bermanfaat  dalam  mengatasi  persoalan  yang dibahas sebelumnya.
Artificial  Intelligence (AI)  merupakan  salah  satu  teknologi  yang  dapat  dengan mudah melacak penyebaran virus ini, mengidentifikasi pasien yang berisiko tinggi, dan berguna  untuk mengendalikan  infeksi  ini  secara real - time .  AI  juga  dapat  memprediksi risiko kematian dengan menganalisis data pasien sebelumnya secara memadai. AI dapat membantu melawan virus ini dengan skrining populasi, bantuan medis, pemberitahuan, dan saran tentang pengendalian penyebaran (Vaishya et al., 2020).
Ada banyak penelitian terdahulu mengenai pemanfaatan AI dalam kasus COVID- 19 ini, antara lain : (1) Penelitian yang dilakukan oleh Jocelyn Zhu, dkk. Berjudul Deep transfer  learning  artificial  intelligence  accurately  stages  COVID-19  lung  disease severity  on  portable  chest  radiographs, dengan  hasil  penelitian  bahwa Deep-learning CNN secara  akurat  dapat  menentukan  tingkat  keparahan  penyakit  pada  rontgen  dada portabel untuk infeksi paru-paru COVID-19 (2) Penelitian yang dilakukan oleh Xiaowei Xu dkk., berjudul A Deep Learning System to Screen Novel Coronavirus Disease 2019 Pneumonia, dengan hasil penelitian Deep Learning yang ditetapkan dalam penelitian ini efektif  untuk  skrining awal  pasien  COVID-19  dan  terbukti menjadi  metode  diagnostik tambahan  yang  menjanjikan  untuk  dokter  klinis  garis  depan,  (3)  Penelitian  yang dilakukan oleh Lin Li, BS., Lixin Qin, PhD., dkk berjudul Using Artificial Intelligence to  Detect  COVID-19  and  Community-acquired  Pneumonia  Based  on  Pulmonary  CT: Evaluation  of  the  Diagnostic  Accuracy ,  dengan  hasil  penelitian  Sensitivitas  dan spesifisitas  per  pemindaian  untuk  mendeteksi  CAP  dalam  set  uji  independen  masing- masing  adalah  87%  (152  dari  175  pemindaian)  dan  92%  (239  dari  259  pemindaian), dengan area di bawah kurva karakteristik operasi penerima 0,95 (95%) CI: 0,93, 0,97) dan  ada  beberapa  penelitian  lainnya  yang  akan  kami  bahasa  pada  bab  hasil  dan pembahasan dibawah.
Penelitian ini dianggap perlu karena jumlah publikasi terkait COVID-19 dan juga mengenai  pemanfaatan  AI  khususnya Deep Learning dalam  pendeteksian  COVID-19 hingga saat ini terus bertambah. Sehingga tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengeksplorasi  beberapa  literatur  tentang  pemanfaatan Artificial  Intelligence  (AI) apakah  dapat  digunakan  dan  berfungsi  dengan  baik  dalam  pendeteksian  COVID-19 menggunakan citra hasil CT Scan.

## Metode Penelitian
Dimotivasi  oleh  tingkat  kebutuhan  dan  hasil  CT-Scan  cepat  yang  diperoleh  dari X-Ray , banyak peneliti telah mengusulkan model deep learning untuk mendeteksi kasus yang terinfeksi COVID-19 dari hasil citra X-Ray (Ouchicha et al., 2020) A. Material
Bahan  penelitian  yang  digunakan  dalam  tulisan  literature  review  ini  adalah beberapa  jurnal  terkait  Covid-19  dan  deteksi  Covid-19  menggunakan Artificial Intelligence  (AI),  khususnya  Deep  Learning yang  memanfaatkan  model Convolutional Neural Network ( CNN ).

## B. Metode
Metode  yang  digunakan  dalam  penulisan  artikel  ini  adalah literature review . Dimana metode ini merupakan metode pencarian literatur baik internasional maupun nasional  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  mesin  pencari google scholar dan fungsi literature search yang  ada  di mendeley .  Pada  pencarian  yang  dilakukan diperoleh  kurang  lebih  2.220  melalui google scholar dan 212 melalui mendeley untuk artikel  yang  terbit  di  tahun  2020  menggunakan  kata  kunci  " artificial intelligence, deep learning, cnn, CT Scan, COVID-19” . Dari jumlah tersebut penulis hanya mengambil sekitar 20 artikel yang dianggap  paling relevan dengan penelitian ini.

## Hasil dan Pembahasan
A. Hasil Penelitian
Google Shoclar Mandeley Literature Search Input Key di Media Penelusuran Hasil
2.220 212 yang Digunakan dan Dianggap Paling Relevan 20

## Gambar 1 Hasil Penelusuran
Berikut  adalah  sebagian  penelitian  yang  digunakan  dalam  pembahasan: (Sumber : data pencarian teratas)
1. Deep  transfer  learning  artificial  intelligence  accurately  stages  COVID-19  lung disease severity on portable chest radiographs .
Penulis  :  Jocelyn  Zhu,  Beiyi  Shen,  Almas  Abbasi,  Mahsa  Hoshmand-Kochi, Haifang Li, Tim Q. Duong.
Hasil  penelitian  :  Pada  penelitian  ini  (CNN)  digunakan  untuk  memprediksi  skor keparahan penyakit paru. Data dibagi menjadi 80% set data pelatihan dan 20% set data  uji.  Analisis  korelasi  antara  skor  prediksi  AI  versus  radiologi  dianalisis. Perbandingan  dibuat  dengan  deep-tradisional  dan  deep-transfer.  Skor  opasitas rata-rata adalah 2,52 (kisaran: 0–6) dengan deviasi standar 0,25 (9,9%). Rata-rata skor  luas  geografis  adalah  3,42  (kisaran:  0-8)  dengan  standar  deviasi  0,57 (16,7%).  Kesepakatan  antar  penilai  menghasilkan  Fleiss  'Kappa  0,45  untuk  skor opasitas dan 0,71 untuk skor tingkat. Skor prediksi AI sangat berkorelasi dengan
skor  radiologis,  dengan  model  teratas  menghasilkan  koefisien  korelasi  (R2)  0,90 (kisaran: 0,73-0,90 untuk deep tradisional dan 0,83-0,90 untuk transfer learning ) dan  kesalahan  absolut  rata-rata  8,5%  (kisaran:  17,2–21,0%  dan  8,5%  -15,5, masing-masing).  Maka  penelitian  ini  menyimpulkan Deep-learning CNN secara akurat  dapat  menentukan tingkat  keparahan  penyakit  pada  rontgen  dada  portabel untuk infeksi paru-paru COVID-19 (Zhu et al., 2020).
2. A Deep Learning System to Screen Novel Coronavirus Disease 2019 Pneumonia Penulis : Xiaowei Xu dkk.
Hasil Penelitian : Total 618 sampel CT dikumpulkan: 219 sampel dari 110 pasien COVID-19 (usia rata-rata 50 tahun; 63 (57,3%) pasien laki-laki); 224 sampel dari 224  pasien  dengan  IAVP  (usia  rata-rata 61  tahun;  156  (69,6%)  pasien  laki-laki); dan 175 sampel dari 175 kasus sehat (usia rata-rata 39 tahun; 97 (55,4%) pasien laki-laki). Semua sampel CT dikontribusikan dari tiga rumah sakit yang ditunjuk COVID-19  di  Provinsi  Zhejiang,  China.  Pertama,  daerah  kandidat  infeksi disegmentasi dari citra CT paru menggunakan model Deep Learning 3D. Gambar yang  dipisahkan  ini  kemudian  dikategorikan  ke  dalam  kelompok  COVID-19, IAVP, dan tidak relevan dengan infeksi (ITI), bersama dengan skor kepercayaan yang  sesuai,  menggunakan  model  klasifikasi  perhatian  lokasi.  Terakhir,  jenis infeksi  dan  skor  kepercayaan  keseluruhan  untuk  setiap  kasus  CT  dihitung menggunakan  fungsi  Noisy-OR  Bayesian.  Hasil  eksperimen  dari  dataset benchmark menunjukkan bahwa tingkat akurasi secara keseluruhan adalah 86,7% dari  semua  kasus  CT  yang  diambil  bersama. Deep  Learning yang  ditetapkan dalam  penelitian  ini  efektif  untuk  skrining  awal  pasien  COVID-19  dan  terbukti menjadi metode diagnostik tambahan yang menjanjikan untuk dokter klinis garis depan (Xu et al., 2020).
3. Using  Artificial  Intelligence  to  Detect  COVID-19  and  Community-acquired Pneumonia Based on Pulmonary CT: Evaluation of the Diagnostic Accuracy Penulis : Lin Li, BS., Lixin Qin, PhD., dkk.
Hasil Penelitian : Dataset yang dikumpulkan terdiri dari 4352 CT  scan dada dari 3322  pasien.  Usia  rata-rata  pasien  (6  deviasi  standar)  adalah  49  tahun  6  15,  dan ada  sedikit  lebih  banyak  laki-laki  daripada  perempuan  (1838  vs  1484,  masing- masing; P = 0,29). Sensitivitas dan spesifisitas per pemindaian untuk  mendeteksi COVID-19  dalam  set  pengujian  independen  adalah  90%  (interval  kepercayaan 95% [CI]: 83%, 94%; 114 dari 127 pemindaian) dan 96% (95% CI: 93% , 98%; 294  dari  307  scan),  masing-masing,  dengan  area  di  bawah  kurva  karakteristik operasi receiver 0,96 (P, .001). Sensitivitas dan spesifisitas per pemindaian untuk mendeteksi CAP dalam set uji independen masing-masing adalah 87% (152 dari 175  pemindaian)  dan  92%  (239  dari  259  pemindaian),  dengan  area  di  bawah kurva karakteristik operasi penerima 0,95 (95%) CI: 0,93, 0,97) (Li et al., 2020)
4. COVID-19 Pneumonia Diagnosis Using a Simple 2D Deep Learning Framework With a Single Chest CT Image: Model Development and Validation
Penulis : Hoon Ko1*, MSc; Heewon Chung1*, MSc; dkk.
Hasil Penelitian : Kerangka kerja deep-learning 2D sederhana, bernama jaringan klasifikasi  COVID-19  jalur  cepat  (FCONet),  dikembangkan  untuk  mendiagnosis pneumonia  COVID-19  berdasarkan  gambar  CT  dada  tunggal.  FCONet dikembangkan dengan deep-learning transfer menggunakan salah satu dari empat model deep-learning yang  telah  dilatih  sebelumnya  (VGG16, ResNet -50,
Inception - v3 ,  atau Xception )  sebagai  tulang  punggung.  Untuk  pelatihan  dan pengujian FCONet , dikumpulkan 993 gambar CT dada pasien dengan pneumonia COVID-19,  pneumonia  lain,  dan  penyakit  non  pneumonia  dari  Rumah  Sakit Universitas  Wonkwang,  Rumah  Sakit  Universitas  Nasional  Chonnam,  dan database umum Masyarakat Radiologi Medis dan Intervensi Italia. Gambar CT ini dibagi menjadi satu set pelatihan dan satu set pengujian dengan rasio 8: 2. Untuk kumpulan  data  pengujian,  kinerja  diagnostik  dari  empat  model  FCONet  yang telah  dilatih  sebelumnya  untuk  mendiagnosis  pneumonia  COVID-19.  Selain  itu, penelitian  ini  menguji  model  FCONet  pada  kumpulan  data  pengujian  eksternal yang  diekstrak  dari  gambar  CT  dada  berkualitas  rendah  yang  disematkan  untuk pneumonia COVID-19 dalam makalah yang diterbitkan baru-baru ini. : Di antara empat  model  FCONet  yang  telah  dilatih  sebelumnya,  ResNet-50  menunjukkan kinerja  diagnostik  yang  sangat  baik  (sensitivitas  99,58%,  spesifisitas  100,00%, dan  akurasi  99,87%)  dan  mengungguli  tiga  model  pra-pelatihan  lainnya  dalam kumpulan  data  pengujian.  Pada  set  data  pengujian  eksternal  tambahan menggunakan  citra  CT  berkualitas  rendah,  akurasi  deteksi  model  ResNet-50 adalah yang tertinggi (96.97%), diikuti  oleh Xception, Inception-v3, dan VGG16 (90.71%, 89.38%, dan 87.12 %, masing-masing) (Ko et al., 2020).
5. Artificial  intelligence  for  the  detection  of  COVID-19  pneumonia  on  chest  CT using multinational datasets
Penulis: Stephanie A. Harmon, Thomas H. Sanford., dkk.
Hasil Penelitian: Secara keseluruhan, validasi dan akurasi pengujian stabil antara model  yang  dilatih  dengan  dan  tanpa  pasien  dari  institusi  yang  tidak  masuk, dengan  sedikit  penurunan  AUC.  Namun,  sensitivitas  dalam  model  3D  hibrid menurun  hingga  75%.  Secara  khusus,  dalam  pasien  dari  pusat  pengujian independen,  model  klasifikasi  3D  dengan  tepat  mengidentifikasi  87/109  pasien yang  memiliki  temuan  CT  terkait  COVID-19  sementara  model  klasifikasi  3D hibrid mengidentifikasi 74/109 pasien dengan benar. Evaluasi akurasi, spesifisitas, dan sensitivitas sebagai fungsi keluaran berbasis AI dari model 3D menunjukkan perilaku  model  yang  konsisten  pada  semua  kemungkinan  pemotongan  terkait COVID-19, menunjukkan kinerja model menurun secara konsisten sebesar 5-10% dibandingkan  dengan  seluruh  pengujian pasien  positif  COVID-19.  Dalam  model 3D hibrid, menurunkan batas kemungkinan dari 0,5 menjadi 0,376 meningkatkan sensitivitas kinerja model ke model 3D, meskipun spesifisitas menurun dari 95,1 menjadi 92,8% (Harmon et al., 2020).
6. Comparative  Effectiveness  of  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  and Recurrent  Neural  Network  (RNN)  Architectures  for  Radiology  Text  Report Classification
Penulis: Imon Banerjeea,g, Yuan Lingc, dkk.
Hasil  Penelitian: Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  kinerja  model deep- learning yang  dilatih  pada  set  data  institusional  tunggal,  lebih  baik  daripada PEFinder  berbasis  aturan  pada  set  pengujian  multi-institusional.  Skor  F1  terbaik untuk keberadaan PE pada populasi pasien dewasa adalah 0,99 (DPA-HNN) dan untuk  populasi  pediatrik  adalah  0,99  (HNN)  yang  menunjukkan  bahwa  model deep-learning yang  dilatih  pada  data  orang  dewasa,  menunjukkan  kemampuan generalisasi  untuk  populasi  pediatrik  dengan  akurasi  yang  sebanding.  Penelitian ini menunjukkan kelayakan penggunaan yang lebih luas dari model jaringan saraf dalam  klasifikasi  otomatis  dari  laporan  teks  pencitraan  multi-institusi  untuk berbagai aplikasi termasuk evaluasi pemanfaatan pencitraan, hasil pencitraan, alat pendukung keputusan klinis, dan sebagai bagian dari klasifikasi otomatis  (Das C, Lucia MS, 2017).
7. Application  of  deep  learning  technique  to  manage  COVID-19  in  routine  clinical practice using CT images: Results of 10 convolutional neural networks Penulis:  Ali  Abbasian  Ardakani  a,  Alireza  Rajabzadeh  Kanafi  b,  U.  Rajendra Acharya c,d,e,f, Nazanin Khadem g, Afshin Mohammadi.
Hasil  Penelitian:  Dalam  penelitian  ini  disarankan  metode  yang  cepat  dan  valid untuk  diagnosis  COVID-19  menggunakan  teknik  berbasis  kecerdasan  buatan. 1020 irisan CT dari 108 pasien dengan COVID-19 yang terbukti di laboratorium (kelompok  COVID-19)  dan  86  pasien  dengan  penyakit  pneumonia  atipikal  dan virus  lainnya  (kelompok  non-COVID-19)  dimasukkan.  Sepuluh  jaringan  saraf konvolusional  terkenal  digunakan  untuk  membedakan  infeksi  COVID-19  dari kelompok non-COVID-19: AlexNet, VGG-16, VGG-19, SqueezeNet, GoogleNet, MobileNet-V2,  ResNet-18,  ResNet-50,  ResNet-101,  dan  Xception.  Di  antara semua jaringan, kinerja terbaik diraih oleh ResNet-101 dan Xception. ResNet-101 dapat  membedakan  COVID-19  dari  kasus  non-COVID-19  dengan  AUC  0,994 (sensitivitas,  100%;  spesifisitas,  99,02%;  akurasi  99,51%).  Xception  mencapai AUC  0,994  (sensitivitas,  98,04%;  spesifisitas,  100%;  akurasi,  99,02%).  Namun, kinerja ahli radiologi cukup dengan AUC 0,873 (sensitivitas, 89,21%; spesifisitas 83,33%; akurasi 86,27%). ResNet-101 dapat dianggap sebagai model sensitivitas tinggi  untuk  mengkarakterisasi  dan  mendiagnosis  infeksi  COVID-19,  dan  dapat digunakan sebagai alat bantu di departemen radiologi (Ardakani et al., 2020).
8. Deep  transfer  learning-based  automated  detection  of  COVID-19  from  lung  CT scan slices Sakshi.
Penulis:  Sakshi  Ahuja.  Bijaya  Ketan  Panigrahi.  Nilanjan  Dey.  Venkatesan
Rajinikanth. Tapan Kumar Gandhi.
Hasil  Penelitian:  Model  deteksi  tiga  fase  diusulkan  untuk  meningkatkan  akurasi deteksi  dan  prosedurnya  adalah  sebagai  berikut;  Phase  1-  augmentasi  data
menggunakan  wavelet  stasioner,  deteksi  Phase  2-  COVID-19  menggunakan model  CNN  terlatih  dan  lokalisasi  kelainan  Phase  3-  pada  gambar  CT  scan. Pekerjaan  ini  telah  mempertimbangkan  arsitektur  terlatih  yang  terkenal,  seperti ResNet  18,  ResNet  50,  ResNet  101,  dan  SqueezeNet  untuk  evaluasi eksperimental.  Dalam  pekerjaan  ini,  70%  gambar  dianggap melatih  jaringan  dan 30%  gambar  dianggap  memvalidasi  jaringan.  Kinerja  arsitektur  yang dipertimbangkan  dievaluasi  dengan  menghitung  ukuran  kinerja  umum.  Hasil evaluasi eksperimental menegaskan bahwa model berbasis deep-learning transfer ResNet18  menawarkan  akurasi  klasifikasi  yang  lebih  baik  (pelatihan  =  99,82%, validasi  =  97,32%,  dan  pengujian  =  99,4%)  pada  dataset  gambar  yang dipertimbangkan dibandingkan dengan alternatif (Ahuja et al., 2020)
9. Automatic  distinction  between  COVID-19  and  common  pneumonia  using  multi- scale convolutional neural network on chest CT scans.
Penulis: Tao Yan a , b , Pak Kin Wong b., Hao Ren c., Huaqiao Wang d, Jiangtao Wang c , Yang Li d.
Hasil  Penelitian  :  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  AI  yang  diusulkan memiliki kinerja diagnostik yang menjanjikan dalam mendeteksi COVID-19 dan membedakannya  dari  pneumonia  umum  lainnya  dengan  data  pelatihan  dalam jumlah terbatas, yang berpotensi besar untuk membantu ahli radiologi dan dokter dalam  melakukan  diagnosis  cepat  dan  mengurangi  beban  berat.  Beban  kerja mereka terutama ketika sistem kesehatan kelebihan beban (Yan et al., 2020).
10. A deep learning algorithm using CT images to screen for Corona Virus Disease (COVID-19).
Penulis: Shuai Wang., Bo Kang. Dkk.
Hasil Penelitian: Berdasarkan perubahan radiografi COVID-19 pada gambar CT, berhipotesis  bahwa  metode deep-learning Artificial Intelligence mungkin  dapat mengekstrak  fitur  grafis  spesifik  COVID-19  dan  memberikan  diagnosis  klinis sebelum  uji  patogen,  sehingga  menghemat  waktu  kritis  untuk  pengendalian penyakit.  Untuk  menguji  kemungkinan  ini,  dikumpulkan  453  gambar  CT  dari kasus  COVID-19  yang  dikonfirmasi  oleh  patogen  bersama  dengan  yang sebelumnya  didiagnosis  dengan  pneumonia  virus  biasa.  217  gambar  digunakan sebagai set pelatihan dan model deep migrasi awal digunakan untuk membangun algoritma.  Validasi  internal  mencapai  akurasi  total  82,9%  dengan  spesifisitas 80,5%  dan  sensitivitas  84%.  Dataset  pengujian  eksternal  menunjukkan  akurasi total 73.1% dengan spesifisitas 67% dan sensitivitas 74%. Hasil ini menunjukkan nilai  yang  luar  biasa  dari  penggunaan  metode deep-learning untuk  mengekstrak fitur grafis radiologis untuk diagnosis COVID-19 (Wang et al., 2020).
11. Classification of COVID-19 patients from chest CT images using multi-objective differential evolution–based convolutional neural networks.
Penulis:  Dilbag  Singh,  Vijay  Kumar,  Vaishali,  Manjit  Kaur.  Hasil Penelitian:  Awalnya,  set  data  CT  dada  pasien  yang  terinfeksi  COVID-19 diuraikan  menjadi  kelompok  pelatihan  dan  pengujian.  Dataset  pelatihan
digunakan  untuk  membangun  model  klasifikasi  penyakit  COVID-19.  CNN berbasis MODE yang diusulkan dan model klasifikasi kompetitif diterapkan pada data  pelatihan.  Untuk  mencegah  overfitting,  validasi  silang  20  kali  lipat  juga digunakan.  Akhirnya,  perbandingan  ditarik  antara  model  klasifikasi  kompetitif dan yang diusulkan dengan mempertimbangkan bagian berbeda dari pelatihan dan pengujian  dataset.  Hasil  eksperimental  yang  luas  mengungkapkan  bahwa  model yang  diusulkan  mengungguli  model  kompetitif,  yaitu  model  JST,  ANFIS,  dan CNN  dalam  hal  akurasi, F - measure ,  sensitivitas,  spesifisitas,  dan  statistik  Kappa sebesar  1.9789%,  2.0928%,  1.8262%,  1.6827%,  dan  1,9276%,  masing-masing. Oleh  karena  itu,  model  yang  diusulkan  berguna  untuk  klasifikasi  penyakit COVID-19 secara real-time dari gambar CT dada (Singh et al., 2020).
12. COVID-19 Detection using Artificial Intelligence.
Penulis: Fatima M. Salman, Samy S. Abu-Naser, Eman Alajrami, Bassem S. Abu-Nasser, Belal A. M. Ashqar.
Hasil  Penelitian:  Model  yang  diusulkan  dicapai:  sensitivitas  100%,  spesifisitas 100%,  akurasi  100%,  PPV  100%,  dan  NPV  100%  dalam  dataset.  Untuk  260 gambar,  model  mencapai  kinerja  yang  sebanding  dengan  ahli  radiologi.  Dengan bantuan  model,  waktu  membaca  ahli  radiologi  akan  sangat  berkurang.  Model deep-learning  menunjukkan  kinerja  yang  sebanding  dengan  ahli  radiologi,  dan akan  sangat  meningkatkan  efisiensi  ahli  radiologi  dalam  praktik  klinis.  Ini memiliki  potensi  besar  untuk  meredakan  tekanan  ahli  radiologi  garis  depan, meningkatkan  diagnosis  dini,  isolasi  dan  pengobatan,  dan  dengan  demikian berkontribusi pada pengendalian epidemi (Salman et al., 2020).
13. A  deep  learning  and  grad-CAM  based  color  visualization  approach  for  fast detection of COVID-19 cases using chest X-ray and CT-Scan images.
Penulis:  Harsh  Panwar,  P.K.  Gupta,  Mohammad  Khubeb  Siddiqui,  Ruben Morales-Menendez,  Prakhar  Bhardwaj,  Vaishnavi  Singh.  Hasil  Penelitian: Penelitian ini  telah mempertimbangkan tiga kumpulan data yang dikenal sebagai 1)  Rontgen  dada-COVID,  2)  CT-scan  SARS-COV-2,  dan  3)  Gambar  Rontgen Dada  (Pneumonia).  Dari  hasil  yang  diperoleh,  model  deep  learning  yang diusulkan dapat mendeteksi kasus positif COVID-19 dalam waktu ≤ 2 detik, lebih cepat dari uji RT-PCR yang saat ini digunakan untuk mendeteksi  kasus COVID- 19.  Kami  juga  telah  menjalin  hubungan  antara  pasien  COVID-19  dengan  pasien Pneumonia  yang  mengeksplorasi  pola  antara  gambar  radiologi  Pneumonia  dan COVID-19.  Dalam  semua  eksperimen,  kami  telah  menggunakan  pendekatan visualisasi  warna  berbasis  Grad-CAM  untuk  menafsirkan  dengan  jelas  deteksi gambar radiologi dan mengambil tindakan lebih lanjut (Panwar et al., 2020).
14. Automatic  Detection  of  Coronavirus  Disease  (COVID-19)  Using  X-ray  Images and Deep Convolutional Neural Networks.
Penulis  :    Ali  Narin,  Ceren  Kaya,  Ziynet  Pamuk.  Hasil  Penelitian:  Dalam studi  ini,  lima  model  berbasis  jaringan  saraf  konvolusional  terlatih  (ResNet  50, ResNet 101, ResNet 152, Inception V3 dan Inception-ResNet V2) telah diusulkan
untuk  mendeteksi  pasien  yang  terinfeksi  virus  corona  pneumonia  menggunakan radiografi  sinar-X  dada.  Kami  telah  menerapkan  tiga  klasifikasi  biner  berbeda dengan empat kelas (COVID-19, normal (sehat), pneumonia virus dan pneumonia bakteri)  dengan  menggunakan  validasi  silang  5  kali  lipat.  Mempertimbangkan hasil  kinerja  yang  diperoleh,  terlihat  bahwa  model  ResNet  50  pra-terlatih memberikan  kinerja  klasifikasi  tertinggi  (akurasi  96,1%  untuk  Dataset-1,  akurasi 99,5%  untuk  Dataset-2  dan  akurasi  99,7%  untuk  Dataset-3)  di  antara  empat lainnya yang digunakan model (Narin et al., 2020).
15. Automated Deep Transfer Learning-Based Approach for Detection of COVID-19 Infection in Chest X-rays.
Penulis : N. Narayan Das, N. Kumar, M. Kaur, V. Kumar, D. Singh. Hasil Penelitian : Pendekatan deep transfer learning mampu melatih bobot jaringan pada set  data  besar  serta  menyempurnakan  bobot  jaringan  terlatih  pada  set  data  kecil. Analisis  komparatif  ekstensif  telah  dilakukan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model yang  diusulkan  dengan  menggunakan  berbagai  metrik  kinerja  seperti  akurasi,  f- measure,  sensitivitas,  spesifisitas,  dan  statistik  kappa.  Analisis  komparatif mengungkapkan  bahwa  model  yang  diusulkan  mengungguli  model  kompetitif (Narayan Das et al., 2020).
16. A review of mathematical modeling, artificial intelligence and datasets used in the study, prediction and management of COVID-1.
Penulis:  Youssoufa  Mohamadou1,2  ·  Aminou  Halidou  3·  Pascalin  Tiam Kapen. Hasil Penelitian: Ditemukan bahwa sebagian besar pemodelan matematika yang  dilakukan  didasarkan  pada  model Susceptible-Exposed-Infected-Removed (SEIR)  dan  Susceptible-Infected-recovered  (SIR)  sedangkan  sebagian  besar implementasi  AI  adalah  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  pada  X-ray  dan Gambar  CT.  Dalam  hal  kumpulan  data  yang  tersedia,  termasuk  laporan  kasus gabungan,  gambar  medis,  strategi  manajemen,  tenaga  kesehatan,  demografi,  dan mobilitas  selama  wabah.  Baik  pemodelan  matematika  dan  AI  telah  terbukti menjadi  alat  yang andal  dalam  memerangi  pandemi  ini.  Beberapa  dataset terkait COVID-19  juga  telah  dikumpulkan  dan  dibagikan  secara  open  source.  Namun, banyak  pekerjaan  yang  harus  dilakukan  dalam  diversifikasi  kumpulan  data.  AI dan  aplikasi  pemodelan  lainnya  dalam  perawatan  kesehatan  harus  dieksplorasi sehubungan dengan COVID-19 ini (Mohamadou et al., 2020).
17. A  deep  transfer  learning  model  with  classical  data  augmentation  and  CGAN  to detect COVID-19 from chest CT radiography digital images.
Penulis:  Mohamed  Loey.  Gunasekaran  Manogaran.  Nour  Eldeen  M. Khalifa.  Hasil  Penelitian:    dalam  studi  ini,  lima  model  berbasis  jaringan  syaraf konvolusional  dalam  yang  berbeda  (AlexNet,  VGGNet16,  VGGNet19, GoogleNet,  dan  ResNet50)  telah  dipilih  untuk  penyelidikan  guna  mendeteksi pasien  yang  terinfeksi  Coronavirus  menggunakan  gambar  digital  CT  radiografi dada.  Augmentasi  data  klasik  bersama  dengan  CGAN  meningkatkan  kinerja klasifikasi  disemua  model  transfer  dalam  yang  dipilih.  Hasil  penelitian
menunjukkan bahwa ResNet50 merupakan model deep learning yang paling tepat untuk  mendeteksi  COVID-19  dari  dataset  CT  chest  terbatas  menggunakan augmentasi  data  klasik  dengan  akurasi  pengujian  82.91%,  sensitivitas  77.66%, dan (Loey et al., 2020).
18. Artificial  Intelligence  and  COVID-19:  Deep  Learning  Approaches for  Diagnosis and Treatment
Penulis : Mohammad (Behdad), Jamshidi, Dkk.
Hasil Penelitian : Keunggulan utama platform berbasis AI ini adalah mempercepat proses  diagnosis  dan  pengobatan  penyakit  COVID-19.  Publikasi  terkait  dan laporan medis terbaru diselidiki dengan tujuan memilih input dan target jaringan yang  dapat  memfasilitasi  pencapaian  alat  berbasis  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang andal  untuk  tantangan  yang  terkait  dengan  COVID-19.  Selain  itu,  terdapat beberapa  masukan  khusus  untuk  setiap  platform,  termasuk  berbagai  bentuk  data, seperti  data  klinis  dan  pencitraan  medis  yang  dapat  meningkatkan  kinerja pendekatan  yang  diperkenalkan menuju  tanggapan terbaik  dalam  aplikasi  praktis (Jamshidi et al., 2020).
19. Classification of the COVID-19 infected patients using DenseNet201 based deep transfer learning
Penulis : Ayush Jaiswal, Neha Gianchandani, Dilbag Singh, Vijay Kumar &
Manjit Kaur. Hasil Penelitian :  Akurasi yang dicapai dari model yang diusulkan adalah  97%.  Namun  akurasi  yang  diperoleh  dari  VGG-16  dan  Resnet  152V2 masing-masing  adalah  96%  dan  95%.  Peningkatan  1%  telah  dicapai  dari  model yang  diusulkan,  jika  dibandingkan  dengan  model  kompetitif.  Namun,  ketika  kita menerapkan  model  yang  diusulkan  ke  populasi  ukuran  yang  lebih  besar,  maka perolehan  kinerja  1%  dapat  menyelamatkan  banyak  nyawa.  Karena  fasilitas  CT scan  tersedia  di  sebagian  besar  institusi  medis,  model  yang  diusulkan  dapat meningkatkan  proses  pengujian  COVID-19.  Oleh  karena  itu,  model  yang diusulkan  dapat  bertindak  sebagai  alternatif  untuk  berbagai  perangkat  pengujian COVID-19 (Jaiswal et al., 2020).
20. A  combined  deep  CNN-LSTM  network  for  the  detection  of  novel  coronavirus (COVID-19) using X-ray images
Penulis  :  Md.  Zabirul  Islam,  Md.  Milon  Islam,  Amanullah  Asraf.  Hasil
Penelitian : Di sini, CNN digunakan sebagai ekstraktor fitur dan jaringan LSTM sebagai pengklasifikasi pendeteksian virus corona. Kinerja sistem yang diusulkan ditingkatkan  dengan  menggabungkan  fitur  yang  diekstraksi  dengan  LSTM  yang membedakan  kasus  COVID-19  dari  yang  lain.  Sistem  yang  dikembangkan memperoleh  akurasi  99,4%,  AUC  99,9%,  spesifisitas  99,2%,  sensitivitas  99,3%, dan skor F1 98,9%. Arsitektur CNN-LSTM dan CNN kompetitif yang diusulkan diterapkan pada kumpulan data yang sama. Hasil percobaan kami yang ekstensif menunjukkan  bahwa  arsitektur  yang  kami  usulkan  mengungguli  jaringan  CNN yang  kompetitif.  Dalam  pandemi  COVID-19  global  ini,  kami  berharap  sistem
yang  diusulkan  dapat  mengembangkan  alat  untuk  pasien  COVID-19  dan mengurangi beban kerja diagnosis medis untuk COVID-19 (Islam et al., 2020).

## B. Pembahasan
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  sebelumnya  maka kita  dapat  melihat  berbagai  pola  pengujian,  jumlah  data  latih,  data  uji  dan  model korelasi  yang  berbeda  namun  bisa  dikatakan  semua  penelitian  yang  ada menyimpulkan  hasil  sama  dengan  memastikan  bahwa Artificial Intelligence dapat dimanfaatkan  dalam  menganalisa  dan  mendeteksi  hasil CT Scan Paru-Paru  orang terjangkit  COVID-19  dengan  cepat  dan  nilai  akurasi  yang  baik  dengan  rata-rata akurasi diatas 80%.
Untuk penelitian yang akan di bahasa penulis mencoba menerapkan mengkaji metode-metode tersebut dan diimplementasikan pada sebuah sistem berbasis bahasa pemrograman Python.

## Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dihasilkan  dengan  mengumpulkan  dan  membahas  beberapa penelitian  yang  ada  mulai  dari  maka  dapat  dikatakan  bahwa  dengan  menggunakan Artificial Intelligence dapat dideteksi keterjangkitan seseorang dengan menganalisa pola yang ada pada hasil CT Scan Paru dengan memanfaatkan tingkat akurasi data latih yang ada.  Untuk  tulisan  selanjutnya  peneliti  dapat  melakuakn  review  jurnal  pemanfaatan Deep Learning secara  lebih  mendetail  dengan  melibatkan  jurnal  yang  lebih  baik  dan pembahasan yang lebih mendetail.

## Bibliografi
Ahmad, T., Khan, M., Haroon, Musa, T. H., Nasir, S., Hui, J., Bonilla-Aldana, D. K., & Rodriguez-Morales,  A.  J.  (2020).  COVID-19:  Zoonotic  aspects. Travel  Medicine and Infectious Disease , 3 (2), 101-117.
Ahuja,  S.,  Panigrahi,  B.  K.,  Dey,  N.,  Rajinikanth,  V.,  &  Gandhi,  T.  K.  (2020).  Deep transfer  learning-based  automated  detection  of  COVID-19  from  lung  CT  scan slices. Jakarta. Applied Intelligence .
Ardakani,  A.  A.,  Kanafi,  A.  R.,  Acharya,  U.  R.,  Khadem,  N.,  &  Mohammadi,  A. (2020).  Application  of  deep  learning  technique  to  manage  COVID-19  in  routine clinical  practice  using  CT  images:  Results  of  10  convolutional  neural  networks. Computers in Biology and Medicine , 1 (4), 103-125.
Das C, Lucia MS, H. K. and T. J. (2017). HHS Public Access. Physiology & Behavior , 176 (3), 139–148.
Harmon,  S.  A.,  Sanford,  T.  H.,  Xu,  S.,  Turkbey,  E.  B.,  Roth,  H.,  Xu,  Z.,  Yang,  D., Myronenko,  A.,  Anderson,  V.,  Amalou,  A.,  Blain,  M.,  Kassin,  M.,  Long,  D., Varble, N., Walker, S. M., Bagci, U., Ierardi, A. M., Stellato, E., Plensich, G. G., …  Turkbey,  B.  (2020).  Artificial  intelligence  for  the  detection  of  COVID-19 pneumonia  on  chest  CT  using  multinational  datasets.  Jakarta. Nature Communications .
Islam, M. Z., Islam, M. M., & Asraf, A. (2020). A combined deep CNN-LSTM network for  the  detection  of  novel  coronavirus  (COVID-19)  using  X-ray  images. Informatics in Medicine Unlocked , 2(1) , 100-112.
Jaiswal, A., Gianchandani, N., Singh, D., Kumar, V., & Kaur, M. (2020). Classification of  the  COVID-19  infected  patients  using  DenseNet201  based  deep  transfer learning. Jakarta. Journal of Biomolecular Structure and Dynamics .
Jamshidi,  M.,  Lalbakhsh,  A.,  Talla,  J.,  Peroutka,  Z.,  Hadjilooei,  F.,  Lalbakhsh,  P., Jamshidi,  M.,  Spada,  L.  La,  Mirmozafari,  M.,  Dehghani,  M.,  Sabet,  A.,  Roshani, S.,  Roshani,  S.,  Bayat-Makou,  N.,  Mohamadzade,  B.,  Malek,  Z.,  Jamshidi,  A., Kiani,  S.,  Hashemi-Dezaki,  H.,  &  Mohyuddin,  W.  (2020).  Artificial  Intelligence and  COVID-19:  Deep  Learning  Approaches  for  Diagnosis  and  Treatment. IEEE Access , 3(12), 567-581.
Ko, H., Chung, H., Kang, W. S., Kim, K. W., Shin, Y., Kang, S. J., Lee, J. H., Kim, Y. J., Kim, N. Y., Jung, H., & Lee, J. (2020). COVID-19 pneumonia diagnosis using a simple  2d  deep  learning  framework  with  a  single  chest  CT  image:  Model development and validation. Journal of Medical Internet Research . 2(2) 468-476.
Li, L., Qin, L., Xu, Z., Yin, Y., Wang, X., Kong, B., Bai, J., Lu, Y., Fang, Z., Song, Q., Cao, K., Liu, D., Wang, G., Xu, Q., Fang, X., Zhang, S., Xia, J., & Xia, J. (2020). Using  Artificial  Intelligence  to  Detect  COVID-19  and  Community-acquired
Pneumonia  Based  on  Pulmonary  CT:  Evaluation  of  the  Diagnostic  Accuracy. Jakarta Radiology .
Loey,  M.,  Smarandache,  F.,  Eldeen,  N.,  &  Khalifa,  M.  (2020).  A  Deep  Transfer Learning Model with Classical Data Augmentation and CGAN to Detect COVID- 19  from  Chest  CT  Radiography  Digital  Images. Neural  Computing  and Applications , 2 (4), 1–17.
Mohamadou,  Y.,  Halidou,  A.,  &  Kapen,  P.  T.  (2020).  A  review  of  mathematical modeling,  artificial  intelligence  and  datasets  used  in  the  study,  prediction  and management of COVID-19. Applied Intelligence , 5 (11), 675-683.
Mohanty,  S.,  Harun  AI  Rashid,  M.,  Mridul,  M.,  Mohanty,  C.,  &  Swayamsiddha,  S. (2020).  Application  of  Artificial  Intelligence  in  COVID-19  drug  repurposing. Diabetes and Metabolic Syndrome: Clinical Research and Reviews , 4 (5), 542-555.
Mohanty, S., Rashid, M. H. A., Mridul, M., Mohanty, C., & Swayamsiddha, S. (2020). Application of Artificial Intelligence in COVID-19 drug repurposing. Diabetes & Metabolic Syndrome: Clinical Research & Reviews , 15 (4), 1027–1031.
Narayan  Das,  N.,  Kumar,  N.,  Kaur,  M.,  Kumar,  V.,  &  Singh,  D.  (2020).  Automated Deep Transfer Learning-Based Approach for Detection of COVID-19 Infection in Chest X-rays. Irbm , 1 (1) 1–16.
Narin,  A.,  Kaya,  C.,  &  Pamuk,  Z.  (2020).  Department  of  Biomedical  Engineering, Zonguldak Bulent Ecevit University, 67100, Zonguldak, Turkey. ArXiv Preprint
Ouchicha,  C.,  Ammor,  O.,  &  Meknassi,  M.  (2020).  CVDNet:  A  novel  deep  learning architecture  for  detection  of  coronavirus  (Covid-19)  from  chest  x-ray  images. Chaos, Solitons and Fractals , 1(2) 140-155 .
Panwar,  H.,  Gupta,  P.  K.,  Siddiqui,  M.  K.,  Morales-Menendez,  R.,  Bhardwaj,  P.,  & Singh,  V.  (2020).  A  deep  learning  and  grad-CAM  based  color  visualization approach  for  fast  detection  of  COVID-19  cases  using  chest  X-ray  and  CT-Scan images. Chaos, Solitons and Fractals , 1(2) 150-162 .
Salman, F. M., Abu-Naser, S. S., Alajrami, E., Abu-Nasser, B. S., & Ashqar, B. A. M. (2020). COVID-19 Detection using Artificial Intelligence. International Journal of Academic Engineering Research , 4 (3), 18–25.
Singh,  D.,  Kumar,  V.,  Vaishali,  &  Kaur,  M.  (2020).  Classification  of  COVID-19 patients  from  chest  CT  images  using  multi-objective  differential  evolution–based convolutional  neural  networks. European  Journal  of  Clinical  Microbiology  and Infectious Diseases , 3 (7), 179–189.
Vaishya, R., Javaid, M., Khan, I. H., & Haleem, A. (2020). Artificial Intelligence (AI) applications for COVID-19 pandemic. Diabetes and Metabolic Syndrome: Clinical Research and Reviews , 4 (4), 337–339.
Wang,  S.,  Kang,  B.,  Ma,  J.,  Zeng,  X.,  Xiao,  M.,  Guo,  J.,  Cai,  M.,  Yang,  J.,  Li,  Y.,
Meng, X., & Xu, B. (2020). A deep learning algorithm using CT images to screen for Corona Virus Disease (COVID-19) . 2(1) 1–19.
Xu, X., Jiang, X., Ma, C., Du, P., Li, X., Lv, S., Yu, L., Ni, Q., Chen, Y., Su, J., Lang, G., Li, Y., Zhao, H., Liu, J., Xu, K., Ruan, L., Sheng, J., Qiu, Y., Wu, W., … Li, L.
(2020).  A  Deep  Learning  System  to  Screen  Novel  Coronavirus  Disease  2019 Pneumonia. Engineering. 2(2). 345-354 .
Yan,  T.,  Wong,  P.  K.,  Ren,  H.,  Wang,  H.,  Wang,  J.,  &  Li,  Y.  (2020).  Automatic distinction  between  COVID-19  and  common  pneumonia  using  multi-scale convolutional  neural  network  on  chest  CT  scans. Chaos,  Solitons  and  Fractals , 1(2). 110-123.
Yuki,  K.,  Fujiogi,  M.,  &  Koutsogiannaki,  S.  (2020).  COVID-19  pathophysiology:  A review. Clinical Immunology , 2 (4). 467-478.
Zhu,  J.,  Shen,  B.,  Abbasi,  A.,  Hoshmand-Kochi,  M.,  Li,  H.,  &  Duong,  T.  Q.  (2020). Deep  transfer  learning  artificial  intelligence  accurately  stages  COVID-19  lung disease severity on portable chest radiographs. PLoS ONE. 2(3).