越来越多的健康问题引起了公众的关注以及全球卫生服务。然而，图像应用的繁荣已观察到CT扫描和胸片等技术是否正确诊断。但是，手动扫描这些设备需要设备方面的专业知识正在读取。这也是一项耗时的任务。基于人工智能的技术证明了它们在模式识别、物体识别和数据分析方面的潜力。因此，可以使用这些技术为主要从这些模式中筛选疾病。这是从文献中观察到的有很多关于疾病诊断和分类的研究工作机器学习和深度学习。但是，疾病严重程度检测是开发不足。此外，用于检测疾病有缺陷，需要立即关注。这些挑战促使我们回顾机器学习和基于深度学习的技术解决方案在检测疾病严重程度的文献中。本研究的目的是对有关疾病严重性的现有研究工作进行全面调查检测。本研究还对机器学习进行了比较分析采用的技术和深度学习技术、使用的数据集和性能实现。它还强调了所提出的技术解决方案的缺点。此外，它为疾病严重性领域的未来范围提供了方向检测。
关键词： 人工智能,疾病,深度学习,机器学习,严重程度。
