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摘要 - 通过其协同化的化学，电和热效应对医疗应用显示出巨大的前景，可以诱导治疗结果。但是，对复杂生物表面的安全且可重现的血浆治疗构成了广泛采用用于医疗应用的CAP的重大障碍。对血浆和生物表面之间相互作用的预测建模，因此，由于缺乏对血浆表面相互作用的机械理解，可以跨越大量不同的长度和时间尺度，因此在很大程度上量化和预测血浆治疗结果的系统方法仍然难以捉摸。此外，生物瓶盖设备中的实时感测能力通常受到限制，由于治疗过程中的内在血浆和表面变异性以及对外部扰动的敏感性，这可能对等离子体处理有害。所有这些挑战都可以使生物表面的可再现和有效的血浆处理难以实现，这是由于人类手持帽装置的运行而导致的错误。机器学习和数据驱动的方法在以三种主要方式解决这些挑战方面特别有用：（i）数据驱动的难以模型的等离子表面相互作用和等离子体治疗结果的建模； （ii）实时学习血浆和表面诊断的数据分析； （iii）开发可靠有效的帽处理的预测控制器。本文讨论了机器学习在这些领域加速血浆医学研究的希望，朝着机器学习辅助和自动化的帽子处理复杂的生物表面处理。
关于机器学习辅助血浆医学的观点：迈向自动化等离子体治疗
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