ヘルスケアの分野では、グラフィティの時間を意識した性質が3つのコア・バリューを提供する：
疾患進行の視覚化
- 造る時空間医療記録アトラスバラバラの検査報告書や投薬記録を、タイムライン付きのリレーショナル・ネットワークに変換する。
- 応用例：糖尿病患者における血糖値の変化と薬物療法との関連分析
治療プログラムの最適化
- ヒストリカルマッピングの比較から判明した類似症例の有効性の違い
- ダイナミックアラート：検査指標が類似患者の発育軌跡から逸脱した場合にトリガーされる。
具体的な実施例
# 构建患者节点
graph.add_node("Patient",
pid="P1002",
diagnosis="Type2_Diabetes")
# 添加时间序列检查数据
graph.add_node("LabTest",
test_date="2023-03-15",
hba1c=7.2,
fast_glucose=128)
# 建立时间关联
graph.add_edge("P1002", "HAS_TEST", "LabTest",
temporal_relation="AFTER")
# 疗效分析查询
MATCH (p:Patient)-[t:HAS_TEST]->(l:LabTest)
WHERE t.test_date > p.diagnosis_date
RETURN avg(l.hba1c)
臨床の現場では、このソリューションが30%によって医師の意思決定の効率を改善できることが実証されており、特に慢性疾患の管理や治療計画の評価に適している。
この答えは記事から得たものである。Graphiti: ダイナミックな知識グラフの構築とクエリーツール（時間を考慮したロングメモリプログラム）について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " グラフティが医療に特化したアプリケーションを提供する価値は何ですか？
