Date of Award

11-2022

Document Type

Thesis

Degree Name

Master of Science in Software Engineering

Department

Computer Science and Software Engineering

First Advisor

Dr. Salah Bouktif

Abstract

The COVID-19 pandemic has had a major effect on various vital sectors of the economy, including education healthcare, and the industry. Governments have imposed strict regulations to reduce the spread of this global disease outbreak. Consequently, working from home, online learning, social distancing and various control measures were enforced. In response, many schools shifted to distance learning, although most of these schools were neither technically ready nor administratively prepared for the online transition. Despite recent progress, countries are still experiencing daunting challenges to control the infection rate and magnitude, stabilize the economy, and relax socialization and public life activities. Decision-makers are grappling with how to deal with the pandemic crisis and implement effective policies and precautionary measures to stop the spread of the corona virus. The struggle stems from the difficulty to articulate a proper response plan and identify promptly the effective measures, from a myriad of preventive measures suggested by experts, that must be implemented within unsteady environments. The lack of preparedness, coupled with high levels of uncertainty, prompted researchers to explore barriers to gain deep understanding of the rapid spread of COVID-19 and propose effective interventions to mitigate and ultimately prevent, new outbreaks of the virus. In this research, we propose a data-driven intelligent system that builds on the experience gained from the handling of recent and previous pandemics, to predict the spread of the infection spread and guide the development of effective measures to counter the outbreak of a pandemic. The UAE National Emergency Crisis and Disaster Management Authority has made available data, collected locally and globally, to assist policymakers in taking the most appropriate responses to the outbreak. In particular, our objective is to harness the availability of these valuable data to identify highly effective measures to prevent the spread of the infection and enable decision-makers to reduce the downsides of the pandemic on people’s life, swiftly and cost-effectively. The main focus of this proposal is to develop a prediction model for forecasting elements of decisions, such as the number of cases, and mortality rates, to empower the UAE crisis management system with the ability to develop and deploy timely intelligent responses to pandemic outbreaks, such as COVID-19. A periodic diagnosis of the pandemic situation based on real-time data is performed to recommend a list of the most critical measures to enforce for controlling pandemic outbreaks, to prevent economic collapse and ensure well-being of society. The significance of our idea is not only limited to breaking the pandemic propagation and improving the economy and people’s life but also increasing the preparedness of management authorities to effectively handle any future outbreak. The basic tenet of our methodology is to learn from the broad worldwide spectrum of experience to optimize the decision-making process and harness the power of artificial intelligence, machine learning and data mining techniques to achieve accurate diagnostic, description and prediction of the virus spread, to make sound recommendations about the measures to be deployed.

Arabic Abstract


نموذج مستند إلى البيانات لتعزيز الجاهزية والاستجابة بذكاء لتفشي الأوبئة

كان لوباء COVID-19 تأثير كبير على مختلف القطاعات الحيوية بما في ذلك الاقتصاد و التعليم والرعاية الصحية والصناعة. فرضت الحكومات قوانين صارمة للحد من انتشار هذا المرض العالمي. وبالتالي كان لذلك العديد من التبعات منها العمل عن بعد، والتعلم عبر الإنترنت، وتطبيق التباعد الاجتماعي والتدابير الاحترازية المختلفة. على الرغم من التقدم الذي أحرزته سياسات إدارة الجائحة إلا أنه مازالت البلدان تواجه تحديات في السيطرة على معدلات الإصابة وتحقيق الاستقرار الاقتصادي واستعادة الحياة الإجتماعية. يختلف صناع القرار في كيفية التعامل مع الجائحة وتطبيق سياسات وإجراءات احترازية فعالة لوقف انتشار فيروس كورونا. ويعود ذلك إلى صعوبة صياغة خطة استجابة فورية مناسبة وتحديد فاعلية التدابير الاحترازية بما يتناسب مع طبيعة فايروس كوفيد- 19 المتغيرة. في هذا البحث، نقترح نظامًا ذكيًا قائمًا على بيانات السلاسل الزمنية للتنبؤ بانتشار العدوى والتدابير الفعالة لمواجهة تفشي الوباء. أتاحت الهيئة الوطنية لإدارة الأزمات والكوارث في دولة الإمارات العربية المتحدة مجموعة من البيانات التي تم جمعها محليًا وعالميًا تهدف إلى مساعدة صانعي السياسات في اتخاذ الاستجابات الأكثر ملاءمة لتفشي المرض. على وجه الخصوص، يتمثل هدفنا في تمكين صانعي القرار من تقليل الجوانب السلبية للوباء على حياة الناس بأكثر سرعة وأقل تكلفة. ينصب التركيز الرئيسي لهذا النظام على تطوير نموذج تنبؤي يتنبأ بعوامل القرارات ، مثل عدد الحالات ومعدلات الوفيات ، ليمكن إدارة الأزمات والكوارث في دولة الإمارات العربية المتحدة من القدرة على تطوير ونشر استجابات ذكية فورية تتحكم في تفشي الأوبئة. يقدم النظام توصية بقائمة التدابير الأكثر أهمية والتي تساهم في السيطرة على الجائحة و منع الانهيار الاقتصادي وضمان رفاهية المجتمع . يتم إجراء تشخيص دوري لحالة الجائحة بناءً على البيانات ويوصي بقائمة التدابير الأكثر أهمية والتي يجب تطبيقها للسيطرة على تفشي الوباء ومن أجل منع الانهيار الاقتصادي وضمان رفاهية المجتمع . لا تقتصر أهمية فكرتنا على كسر انتشار الوباء وتحسين الاقتصاد وحياة الناس فحسب، بل وتساهم أيضًا في رفع جاهزية السلطات الإدارية للتعامل بفعالية مع أي جائحة مستقبلية. تستند منهجيتنا إلى التعلم من مجموعة واسعة من الخبرات العالمية لتحسين عملية صنع القرار وتسخير قوة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتقنيات التعلم العميق في البيانات الضخمة لتحقيق التشخيص والوصف والتنبؤ الدقيق لانتشار الفيروس مما يساهم في تقديم توصيات سليمة حول الإجراءات التي سيتم تطبيقها.

Download
COinS