تهدف هذه الدراسة إلى استخدام تقانات تحليل المعطيات وما يصاحبها من تقنية التنقيب في المعطيات , وذلك دعماً لجودة النتائج الطبية .

تأطيراً لتطبيق هذه الطرق والتقنيات والأدوات على مجموعة البيانات الخاصة بإصابات جائحة فيروس كورونا  (Covid_19 )  لهدف تقديم نماذج رياضية من شأنها أن تكون مساعدة في دعم جودة تلك النتائج. 

وقد تم الحصول على نوعين من مجموعات البيانات تلك الخاصة بمراكز:

 (and johns Hopkins university  WHO)

متضمنة (بيانات التسلسل الزمني للإصابات + الوفيات + حالات الشفاء بالإضافة إلى أعراض العدوى المصاحبة لفيروس كورونا) مجمعة على فترة زمنية تمتد 6 أشهر.

 وبعد عملية جمع البيانات وتنظيفها , استخدم الباحث مجموعة من النماذج الرياضية و خوارزميات التنقيب في المعطيات

 (Cluster analysis - time series model - logistic growth model - linear regression)

وذلك لتحليل تلك البيانات والوصول إلى نماذج تنبؤية مساعدة في دعم جودة النتائج الطبية. 

ومن هذه النماذج استطاع الباحث أن يقدم تفسير حول كيفية الإستفادة منها في مجال الرعاية الصحية ليتمكن على أثرها من الوصول إلى عدة مراحل لدعم جودة النتائج الطبية وهي : 

- تجميع بيانات أعراض الإصابات ضمن عناقيد ساعد في التنبؤ بالأنماط والمعلومات المخفية داخل البيانات الطبية .

- بناء نموذج لسلسلة زمنية يساعد في التنبؤ باتجاه الفيروس والتنبؤ بعدد الإصابات لفترات مستقبلية لمجموعة من أكثر البلدان تأثراً حول العالم.

- اقتراح نموذج لقياس نسبة نمو الفيروس وذلك للتنبؤ بالبلدان التي قد وصل عدد الإصابات فيها إلي الذروة

- اقتراح نموذج للتنبؤ بعدد الإصابات التي من الممكن وقوعها خلال تاريخ معين