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针对医学检验仪器新入职维修人员因经验不足,难以胜任维修工作的突出问题,为了辅助其较早胜任维修工作,通过行业专家访谈、文献整理等多种渠道收集各类仪器的故障排查经验,并将其整理、转化为图灵机器人自定义语料库。在此基础上,以微信公众号为交互前端,图灵机器人为故障问诊后台,采用Flask Web服务器框架编写微信公众号与图灵机器人间的交互程序,设计了一款医学检验仪器故障智能问诊系统。经实际运行测试,显示其运行稳定,能为维修人员提供可靠的维修建议。
Abstract:In view of the outstanding problem that the newly recruited maintenance personnel for medical laboratory instruments are not competent for the maintenance work because of their insufficient experience,in order to assist for their early competence in maintenance work,the experiences of fault detection of various instruments were collected through interviews with industrial experts,literature collation and other channels,and they were sorted out and transformed into a Turing Robot Custom Corpus. On this basis,we used WeChat subscription as the interactive front-end and Turing Robot as the fault diagnosis back-end server,Flask Web server framework was used to build the interactive bridge between WeChat subscription and Turing Robot;an intelligent fault diagnosis system for medical laboratory instruments was designed. The actual operation test showed that it ran steadily,and it can provide reliable maintenance suggestions for maintenance personnel.
[1]冯庆敏,张叙天,江明尹,等.国内外医疗设备配置及使用评估发展现状[J].中国医院建筑与装备,2019(1):23-28.
[2]赵曙,刘志伟.基于循证与决策树分析的医疗设备配置评估研究[J].中国医学装备,2018(2):108-111.
[3]赵艳东,刘平华.基于Android的发动机故障诊断专家系统研究[J].自动化与仪器仪表,2017(5):106-108.
[4]梁兆东,黄洋,朱土凤.基于图灵机器人的智能地震科普微信公众号的实现[J].信息系统工程,2016(1):116-117.
[5]张嫚嫚,张武,金秀.农作物病虫害专家系统中的知识表示方法[J].江汉大学学报(自然科学版),2019,47(4):378-384.
[6]刘蓉,陈波.基于微信公众平台的招生咨询智能聊天机器人[J].软件,2018(6):49-57.
[7]曾婷.湖北省高校自科类学报微信公众号现状调查[J].江汉大学学报(自然科学版),2017,45(5):467-472.
[8]张喜红,王玉香.基于Python Tkinter课堂手机监管系统的设计[J].中州大学学报(自然科学版),2019(2):28-32.
[9]许景贤,郭建宏,李华展.基于Django框架的健身平台微信“签课”系统开发[J].重庆科技学院学报(自然科学版),2018(2):80-86.
[10]潘海珍,明小波,吴云.基于Flask-RESTful的定制化问卷系统设计与实现[J].自动化技术与应用,2019(2):37-41.
[11]熊艰,焦志强.基于微信公众平台的辅助教学实践开发[J].福建电脑,2019(4):163-164.
[12]陈旭日.基于微信公众号的家校通设计与开发[J].湖南科技学院学报,2019(1):88-89,115.
基本信息:
DOI:10.16389/j.cnki.cn42-1737/n.2020.03.011
中图分类号:R197.39;TP311.56
引用信息:
[1]张喜红,王玉香.基于微信公众号的医学检验仪器故障智能问诊系统[J].江汉大学学报(自然科学版),2020,48(03):69-76.DOI:10.16389/j.cnki.cn42-1737/n.2020.03.011.
基金信息:
2019年度安徽省高等学校自然科学研究重大项目(KJ2019A1179); 安徽省高等学校省级质量工程项目(2019mooc442); 亳州职业技术学院精品课程项目(2017bzjpkc08)