数据挖掘技术在医疗健康数据分析中的应用

摘要

随着医疗信息化和大数据技术的快速发展，医疗健康领域积累了海量多模态数据资源。数据挖掘技术在医疗健康数据分析中的应用潜力巨大。本文系统阐述了数据挖掘技术在医疗健康领域的应用现状与发展趋势，分析了医疗健康数据的类型特征和适用的挖掘技术，包括电子病历、医学影像、生理监测等多源异构数据特点，以及监督学习、无监督学习、深度学习等主要技术方法。探讨了数据挖掘在疾病诊断与预测中的具体应用，如疾病早期筛查、辅助诊断、个性化治疗等。还分析了数据挖掘在医疗管理与公共卫生中的应用价值，如医院运营优化、流行病监测等方面，并讨论了数据隐私保护、算法可解释性等挑战。研究表明，数据挖掘技术正推动医疗健康行业向智能化、精准化发展，为提升医疗服务效率、改善患者健康提供重要技术支撑。