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AI与知识图谱在卫生检验领域的技术发展趋势

前言

卫生检验数据管理涉及大量的结构化和非结构化数据，这些数据来源于检验结果、实验记录、人员信息、检验设备等多个方面。传统的数据管理方式往往难以高效整合、处理与分析这些庞大且复杂的数据。而知识图谱能够通过语义关系和多层次的知识建模，优化数据的整合与共享过程，提升数据的可访问性与可分析性。在卫生检验中，知识图谱驱动的管理方法能够为各类数据提供高效的查询和关联分析，从而提高数据处理效率和准确性。

知识图谱不仅在卫生检验领域具有应用潜力，在其他相关学科中也有着广泛的应用前景。未来，知识图谱将进一步推动各学科