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生产医用级氧气，以提高氧气治疗和其他治疗的可用性，特别是在发展中国家、COVID-19 大流行期间紧张的偏远地区及其他地区。本文讨论了使用医用氧气浓缩器 (MOC) 生产医用氧气的技术挑战、伦理问题和其他问题，用于专门的治疗。本文研究了如何结合优化模型、数据收集、技术考虑和偏差来整合 ML 或 DL 的正确使用。本文解释了基于压力振荡吸附 (PSA) 的 MOC 如何成为可以服务于不同医疗保健系统级别的医用级氧气来源。本文还强调了本地生成的 PSA 氧气的优缺点，例如它不依赖于商业气体生产商、易于使用、筛子可能出现故障以及水蒸气过多。在描述 PSA 氧气如何通过从环境空气中浓缩氧气来工作的同时，它强调了在 AI 辅助优化和操作 MOC 时应用深度学习或机器学习的区别。作者提出了几种有希望的研究途径，用于利用 AI 辅助功能进行新型医用氧气治疗和生产，包括无偏见数据源、非常规问题表述和人机协作。最后，我们考虑了从数据稀缺到种族偏见等问题中有意义的技术和道德挑战。结论是，优化 PSA 氧气设备对于改善氧疗和挽救生命至关重要，尤其是在资源匮乏的环境中。
人工智能与医用氧气
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