Teks tersebut membahas tentang pengembangan alat bantu diagnosis berbasis komputasi (CAD) untuk penyakit infeksi emerging (PIE), khususnya COVID-19, dengan fokus pada penggunaan citra medis seperti CT scan dan X-ray. CAD dapat membantu tenaga medis, bahkan non-ahli, dalam diagnosis dini. Penelitian ini mengusulkan integrasi Convolutional Neural Network (CNN) untuk ekstraksi fitur dari citra medis dan Deep Gaussian Process (DGP) untuk klasifikasi probabilistik, yang memungkinkan perhitungan margin kesalahan dalam diagnosis. Tujuannya adalah membangun model diagnosis COVID-19 yang efektif dan handal, dengan CNN menyederhanakan kompleksitas data citra dan DGP memberikan prediksi yang dilengkapi dengan selang kepercayaan. Penelitian ini akan diuji pada data MNIST dan citra X-ray paru-paru.