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知识图谱与AI结合优化卫生检验流程的实践探讨

引言

在卫生检验过程中，数据的清洗和标准化是保证数据质量的关键步骤。由于数据来源不同，卫生检验数据常常存在不一致、冗余或缺失等问题。知识图谱能够通过建立标准化的术语体系和语义规则，对不同格式的数据进行统一处理，自动识别并修正数据中的错误或缺失部分。通过图谱驱动的数据标准化过程，可以大大提高数据的准确性和一致性。

在卫生检验的应用场景中，知识图谱的推理能力可以帮助研究人员深入理解数据之间的复杂关系。通过图谱中的推理机制，可以结合已有的检验数据推导出潜在的健康风险或疾病诊断结果，为智能决策系统提供支持。