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知识图谱应用场景(二)

时间:2021-05-29      编辑:一号互联

知识图谱应用场景(二)

一,智慧医疗

围绕医疗核心知识库,智慧医疗应用包括医疗过程智能辅助、患者智慧服务、医学科研、医学教学。医疗过程智能辅助实现基于医疗知识库的临床决策辅助、合理用药、临床数据洞察和病历质检等;患者智慧服务能够根据患者历史就医及医疗知识,为患者提供健康知识推送、健康评估、智能分诊等智能应用服务;医学科研基于医学基础知识库,辅助医疗科研工作者实现疾病风险预测、药物研发及医学证据挖掘与化综合分析;智能医学教学针对医学生、低年资医生存在的经验不足、缺乏实战经验等问题提供虚拟问诊、病案学习、场景化实训等智能服务。

二,智能制造

1、石油化工领域的应用

石油化工业具有易燃易爆、流程工艺复杂、控制要求精细、信息高度集成等鲜明特点,在加工过程中从原料到中间馏分与产品的物性分析数据纷繁多样。由于炼化的复杂性,现实中仍存在大量无法通过机理模型或模拟软件所不能解释的现象是。针对上述问题,可借助知识图谱在较短的时间内从众多影响因子的因果变化关系中找出满足优化目标的操作参数,从而为解决许多生产问题提供帮助。炼化生产过程中众多影响因子间的因果变化关系是一个复杂的关系网络,可以用知识图谱来分析。

2、钢铁行业生产知识整合

由于炼钢连铸的生产工艺较复杂,工序繁杂,如何在合理时间内掌握各个生产环节的关系并进行生产过程的智能调整或者智能调度是极其困难的事情。借助知识图谱可进行关联性分析,发现一些有价值的新现象和新规律,而传统数据分析方法限于某个局部,造成了数据之间的断裂,数据中的规律无法充分挖掘。此外,知识图谱解决方案可以不改变企业原有数据体系,并以统一模型和实体为上层应用提供数据共享服务。知识图谱在钢铁工业智能制造中的主要应用是实现机器的感知、传递和自我诊断,通过分析工业生产中收集的数据,优化设备的产出和减少资源的浪费。

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