数据挖掘技术在医疗大数据疾病风险预警中的应用

盛萍 万(武汉文华学院，中国)

摘要

医疗大数据的迅速积累为疾病风险预警提供了坚实的数据支撑，但传统统计方法在处理高维度、非线性及多模态数据时存在明显不足。数据挖掘技术凭借强大的模式识别与知识发现能力，成为实现疾病早期识别与精准防控的核心手段。本文基于医疗大数据特征，探讨分类、聚类、关联规则与深度学习等算法在临床、影像及基因组数据中的应用路径。通过特征提取与模型训练，可实现对心血管疾病、糖尿病及恶性肿瘤等慢性疾病的个体化风险预测。研究表明，数据挖掘与人工智能的融合能显著提升疾病预警的准确性与智能化水平，为智慧医疗体系建设与公共卫生管理提供科学依据。

关键词

医疗大数据；数据挖掘；疾病风险预警；机器学习；健康管理

参考

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/bdai.v7i3.38159