COVID-19のパンデミックは、オンラインで医療ソリューションを探す人々の傾向を強化しました。その中で症状チェッカーが人気を博していますが、従来の症状チェッカーは専門家システムに基づいており、柔軟性に欠け、変更が困難です。本論文では、従来のAI専門システムの強みと新しい深層学習モデルを組み合わせたアプローチを提案します。この方法により、既存のデータを利用してCOVID-19に対応した鑑別診断モデルを迅速に構築し、医師や患者の医療決定支援に役立てることができます。新たに取得したCOVID-19に関するデータを正確にモデル化し、過去にモデル化した疾患に対しても精度を保持できることを示しています。このアプローチは、極端な状況においても明らかな利点を示し、他の状況にも応用可能です。