疾病大數(shù)據(jù)挖掘與精準醫(yī)療決策

數(shù)智創(chuàng)新變革未來疾病大數(shù)據(jù)挖掘與精準醫(yī)療決策大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在精準醫(yī)療中的應(yīng)用疾病大數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)和解決策略基于疾病大數(shù)據(jù)的多維特征分析挖掘疾病大數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則與模式基于疾病大數(shù)據(jù)的預(yù)測模型構(gòu)建疾病大數(shù)據(jù)挖掘與精準醫(yī)療決策支持基于大數(shù)據(jù)的精準醫(yī)療決策評估與優(yōu)化疾病大數(shù)據(jù)挖掘與精準醫(yī)療決策的未來發(fā)展ContentsPage目錄頁大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在精準醫(yī)療中的應(yīng)用疾病大數(shù)據(jù)挖掘與精準醫(yī)療決策#.大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在精準醫(yī)療中的應(yīng)用疾病分類與風(fēng)險評估：1.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對海量疾病數(shù)據(jù)進行挖掘分析，建立疾病分類模型，對疾病類型進行準確分類，為精準醫(yī)療決策提供依據(jù)。2.應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對人群疾病風(fēng)險進行評估，識別高危人群，實現(xiàn)疾病的早期預(yù)防和干預(yù)。3.隨著醫(yī)療信息化的發(fā)展，電子病歷、基因組測序數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)量的激增，疾病分類和風(fēng)險評估的準確性和及時性將進一步提高。藥物研發(fā)與個性化治療：1.通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對臨床數(shù)據(jù)、藥物信息、基因組信息等數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)新藥靶點，加速新藥研發(fā)。2.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立個性化治療模型，根據(jù)患者的基因信息、臨床特征等數(shù)據(jù)，為患者提供最優(yōu)的治療方案。3.隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，藥物研發(fā)和個性化治療將變得更加自動化和智能化，為患者提供更加精準有效的治療方案。#.大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在精準醫(yī)療中的應(yīng)用醫(yī)療資源配置與優(yōu)化：1.采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對醫(yī)療資源進行分析，合理配置醫(yī)療資源，提高醫(yī)療資源的利用率。2.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量進行評估，發(fā)現(xiàn)醫(yī)療服務(wù)中的問題，為醫(yī)療決策提供依據(jù)，優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。3.隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)療資源的配置與優(yōu)化將變得更加動態(tài)和智能，為患者提供更加便捷和高效的醫(yī)療服務(wù)。健康管理與疾病預(yù)防：1.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析健康數(shù)據(jù)，建立健康管理模型，為人們提供個性化的健康管理方案，預(yù)防疾病的發(fā)生。2.使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)識別高危人群，并對其進行針對性的干預(yù)，降低疾病發(fā)生的風(fēng)險。3.隨著可穿戴設(shè)備、移動醫(yī)療等新技術(shù)的發(fā)展，健康管理和疾病預(yù)防將變得更加個性化和及時。#.大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在精準醫(yī)療中的應(yīng)用醫(yī)療政策制定與監(jiān)管：1.應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析醫(yī)療數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)醫(yī)療政策中的問題，為醫(yī)療決策者提供依據(jù)，制定更加合理的醫(yī)療政策。2.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對醫(yī)療機構(gòu)和醫(yī)療人員的績效進行評估，發(fā)現(xiàn)問題，為醫(yī)療監(jiān)管部門提供依據(jù)，規(guī)范醫(yī)療行為。3.隨著電子政務(wù)的發(fā)展，醫(yī)療政策的制定與監(jiān)管將變得更加透明和高效。醫(yī)療信息安全與隱私保護：1.通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對醫(yī)療信息進行脫敏處理，保護患者的隱私，保證醫(yī)療信息的安全。2.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對醫(yī)療信息進行審計，發(fā)現(xiàn)醫(yī)療信息泄露等安全問題，保障醫(yī)療信息的安全性。疾病大數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)和解決策略疾病大數(shù)據(jù)挖掘與精準醫(yī)療決策疾病大數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)和解決策略數(shù)據(jù)融合和標準化1.數(shù)據(jù)融合：-疾病大數(shù)據(jù)挖掘面臨著數(shù)據(jù)分散、異構(gòu)、缺乏標準化等問題。如何將來自不同來源、不同格式的數(shù)據(jù)進行融合，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，是疾病大數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。-解決策略：可以采用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成等技術(shù)，將異構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的格式，并建立數(shù)據(jù)標準，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。2.數(shù)據(jù)標準化：-疾病大數(shù)據(jù)挖掘需要對數(shù)據(jù)進行標準化處理，以確保數(shù)據(jù)的可比性和一致性。標準化處理包括數(shù)據(jù)格式標準化、數(shù)據(jù)編碼標準化和數(shù)據(jù)值標準化。-解決策略：可以采用數(shù)據(jù)字典、數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)倉庫等工具，建立數(shù)據(jù)標準并實現(xiàn)數(shù)據(jù)的標準化處理。數(shù)據(jù)隱私和安全1.數(shù)據(jù)隱私：-疾病大數(shù)據(jù)挖掘涉及患者的個人信息和醫(yī)療數(shù)據(jù)，因此如何保護患者的數(shù)據(jù)隱私和安全是一個重要挑戰(zhàn)。-解決策略：可以采用數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)訪問控制等技術(shù)，確?；颊邤?shù)據(jù)的隱私和安全。2.數(shù)據(jù)安全：-疾病大數(shù)據(jù)挖掘涉及大量敏感的醫(yī)療數(shù)據(jù)，因此如何確保數(shù)據(jù)的安全也是一個重要挑戰(zhàn)。-解決策略：可以采用數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)災(zāi)難恢復(fù)等技術(shù)，確保數(shù)據(jù)的安全。疾病大數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)和解決策略1.數(shù)據(jù)質(zhì)量：-疾病大數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響挖掘結(jié)果的準確性和可靠性。因此，如何確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性是一個重要挑戰(zhàn)。-解決策略：可以采用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成等技術(shù)，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。2.數(shù)據(jù)可靠性：-疾病大數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)可靠性直接影響挖掘結(jié)果的可信度。因此，如何確保數(shù)據(jù)的可靠性是一個重要挑戰(zhàn)。-解決策略：可以采用數(shù)據(jù)驗證、數(shù)據(jù)審核、數(shù)據(jù)溯源等技術(shù)，提高數(shù)據(jù)的可靠性。數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性基于疾病大數(shù)據(jù)的多維特征分析疾病大數(shù)據(jù)挖掘與精準醫(yī)療決策#.基于疾病大數(shù)據(jù)的多維特征分析疾病大數(shù)據(jù)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合1.多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合是疾病大數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。2.疾病大數(shù)據(jù)融合面臨數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)標準不一致、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊等挑戰(zhàn)。3.常用數(shù)據(jù)融合方法包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標準化、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等。疾病大數(shù)據(jù)的高效存儲與管理1.疾病大數(shù)據(jù)存儲與管理是疾病大數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)設(shè)施。2.疾病大數(shù)據(jù)存儲與管理面臨海量數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)快速檢索、數(shù)據(jù)安全保障等挑戰(zhàn)。3.常用數(shù)據(jù)存儲與管理技術(shù)包括分布式存儲系統(tǒng)、云存儲、大數(shù)據(jù)管理平臺等。#.基于疾病大數(shù)據(jù)的多維特征分析疾病大數(shù)據(jù)挖掘的隱私保護1.疾病大數(shù)據(jù)挖掘過程中涉及個人隱私數(shù)據(jù)保護問題。2.疾病大數(shù)據(jù)挖掘隱私保護面臨數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)濫用、數(shù)據(jù)歧視等風(fēng)險。3.常用隱私保護技術(shù)包括數(shù)據(jù)匿名化、數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)脫敏等。疾病大數(shù)據(jù)挖掘的機器學(xué)習(xí)方法1.機器學(xué)習(xí)是疾病大數(shù)據(jù)挖掘的核心技術(shù)。2.常用的機器學(xué)習(xí)方法包括決策樹、隨機森林、支持向量機、深度學(xué)習(xí)等。3.機器學(xué)習(xí)方法的選擇取決于數(shù)據(jù)的特點和挖掘任務(wù)的要求。#.基于疾病大數(shù)據(jù)的多維特征分析疾病大數(shù)據(jù)挖掘的知識表示1.知識表示是疾病大數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的可視化和解釋。2.常用的知識表示方法包括決策樹、規(guī)則、網(wǎng)絡(luò)圖、可視化等。3.知識表示有助于人們理解疾病大數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果，并為決策提供依據(jù)。疾病大數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用1.疾病大數(shù)據(jù)挖掘在疾病預(yù)防、疾病診斷、疾病治療、疾病預(yù)后等方面有廣泛的應(yīng)用。2.疾病大數(shù)據(jù)挖掘可以幫助人們發(fā)現(xiàn)疾病的規(guī)律，并為疾病的預(yù)防和治療提供依據(jù)。挖掘疾病大數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則與模式疾病大數(shù)據(jù)挖掘與精準醫(yī)療決策挖掘疾病大數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則與模式關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘1.利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法識別疾病大數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)模式，例如疾病癥狀間的關(guān)聯(lián)、疾病與藥物間的關(guān)聯(lián)、疾病與環(huán)境因素間的關(guān)聯(lián)等。2.這些關(guān)聯(lián)模式可以幫助醫(yī)生更好地理解疾病及其傳播途徑，從而制定更準確的診斷和治療方案。3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法還可以用于識別新的疾病風(fēng)險因素，為疾病預(yù)防和控制提供指導(dǎo)。聚類分析1.利用聚類分析算法將疾病大數(shù)據(jù)中的相似個體聚集在一起，形成不同的疾病亞群。2.這些疾病亞群具有相似的臨床表現(xiàn)、治療效果和預(yù)后，可以幫助醫(yī)生對疾病進行更精準的分型，從而制定更個性化的治療方案。3.聚類分析算法還可以用于識別新的疾病亞型，為疾病的研究和治療提供新的方向。挖掘疾病大數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則與模式1.利用決策樹分析算法構(gòu)建決策模型，幫助醫(yī)生對疾病進行診斷和治療決策。2.決策樹模型可以根據(jù)患者的癥狀、體征、實驗室檢查結(jié)果等信息，推斷出最可能的疾病診斷，并推薦最合適的治療方案。3.決策樹模型可以幫助醫(yī)生快速準確地做出決策，提高疾病的診斷和治療效率。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析1.利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建疾病預(yù)測模型，預(yù)測疾病的發(fā)生風(fēng)險、進展情況和預(yù)后。2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以根據(jù)患者的個人信息、健康狀況、生活習(xí)慣等信息，推斷出患者發(fā)生某種疾病的風(fēng)險。3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型還可以根據(jù)患者的疾病史、治療史、實驗室檢查結(jié)果等信息，預(yù)測疾病的進展情況和預(yù)后。決策樹分析挖掘疾病大數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則與模式貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析1.利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建疾病診斷模型，幫助醫(yī)生對疾病進行診斷。2.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型可以根據(jù)患者的癥狀、體征、實驗室檢查結(jié)果等信息，推斷出最可能的疾病診斷，并推薦最合適的治療方案。3.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型可以幫助醫(yī)生快速準確地做出決策，提高疾病的診斷和治療效率。支持向量機分析1.利用支持向量機算法構(gòu)建疾病分類模型，幫助醫(yī)生對疾病進行分類診斷。2.支持向量機模型可以根據(jù)患者的癥狀、體征、實驗室檢查結(jié)果等信息，將患者分為不同的疾病類別。3.支持向量機模型可以幫助醫(yī)生快速準確地做出決策，提高疾病的診斷和治療效率?；诩膊〈髷?shù)據(jù)的預(yù)測模型構(gòu)建疾病大數(shù)據(jù)挖掘與精準醫(yī)療決策基于疾病大數(shù)據(jù)的預(yù)測模型構(gòu)建1.疾病大數(shù)據(jù)挖掘的概念和意義：疾病大數(shù)據(jù)挖掘是指利用計算機技術(shù)從海量疾病數(shù)據(jù)中提取有價值信息的決策過程，具有及時性、準確性和可解釋性，可用于精準醫(yī)療決策。2.疾病大數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)：疾病大數(shù)據(jù)挖掘面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、數(shù)據(jù)量龐大、數(shù)據(jù)來源分散等挑戰(zhàn)，需要數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)挖掘算法等技術(shù)來解決這些挑戰(zhàn)。3.疾病大數(shù)據(jù)挖掘的主要方法：疾病大數(shù)據(jù)挖掘的主要方法包括統(tǒng)計分析、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、可視化等，可以用于疾病風(fēng)險評估、疾病診斷、疾病治療和疾病預(yù)后等?；诩膊〈髷?shù)據(jù)的預(yù)測模型構(gòu)建1.基于疾病大數(shù)據(jù)的預(yù)測模型的概念和意義：基于疾病大數(shù)據(jù)的預(yù)測模型是指利用疾病大數(shù)據(jù)構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型，可以用于預(yù)測疾病的發(fā)生、發(fā)展和預(yù)后，具有實時性、準確性和可解釋性。2.基于疾病大數(shù)據(jù)的預(yù)測模型的構(gòu)建步驟：基于疾病大數(shù)據(jù)的預(yù)測模型的構(gòu)建步驟包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、模型訓(xùn)練和模型評估等，需要考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)來源等因素。3.基于疾病大數(shù)據(jù)的預(yù)測模型的應(yīng)用：基于疾病大數(shù)據(jù)的預(yù)測模型可以用于疾病的風(fēng)險評估、疾病的診斷、疾病的治療和疾病的預(yù)后等，可以幫助醫(yī)生做出更準確的診斷和治療決策，提高患者的生存率和生活質(zhì)量。疾病大數(shù)據(jù)挖掘與精準醫(yī)療決策疾病大數(shù)據(jù)挖掘與精準醫(yī)療決策支持疾病大數(shù)據(jù)挖掘與精準醫(yī)療決策#.疾病大數(shù)據(jù)挖掘與精準醫(yī)療決策支持疾病大數(shù)據(jù)挖掘與精準醫(yī)療決策支持：1.大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，特別是疾病大數(shù)據(jù)挖掘，有助于識別疾病的風(fēng)險因素、預(yù)測疾病的發(fā)生和發(fā)展，為精準醫(yī)療決策提供依據(jù)。2.疾病大數(shù)據(jù)挖掘還可用于藥物研發(fā)，通過分析大量患者數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)新的藥物靶點，開發(fā)更有效的藥物。3.此外，疾病大數(shù)據(jù)挖掘還可用于醫(yī)療保健政策制定，通過分析人群健康數(shù)據(jù)，了解疾病的流行規(guī)律和影響因素，為政府制定醫(yī)療保健政策提供依據(jù)。疾病大數(shù)據(jù)挖掘與精準醫(yī)療決策支持：1.疾病大數(shù)據(jù)挖掘有助于發(fā)展精準醫(yī)療技術(shù)，通過分析患者的個體基因組信息、臨床表現(xiàn)和生活方式等數(shù)據(jù)，為患者制定個性化的治療方案。2.疾病大數(shù)據(jù)挖掘還可用于發(fā)展疾病預(yù)警系統(tǒng)，通過分析人群健康數(shù)據(jù)，識別疾病高風(fēng)險人群，并對這些人群進行早期干預(yù)，防止疾病的發(fā)生?；诖髷?shù)據(jù)的精準醫(yī)療決策評估與優(yōu)化疾病大數(shù)據(jù)挖掘與精準醫(yī)療決策基于大數(shù)據(jù)的精準醫(yī)療決策評估與優(yōu)化基于大數(shù)據(jù)的精準醫(yī)療決策評估框架1.基于大數(shù)據(jù)建立精準醫(yī)療決策評估框架，包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建、評估指標和優(yōu)化策略五個步驟。2.數(shù)據(jù)收集應(yīng)全面、準確、及時，涵蓋患者信息、疾病信息、治療信息、預(yù)后信息等。3.數(shù)據(jù)處理應(yīng)包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)標準化、數(shù)據(jù)歸一化等步驟，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。基于大數(shù)據(jù)的精準醫(yī)療決策模型構(gòu)建1.基于大數(shù)據(jù)構(gòu)建精準醫(yī)療決策模型，包括機器學(xué)習(xí)模型、深度學(xué)習(xí)模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型等。2.模型構(gòu)建應(yīng)考慮數(shù)據(jù)的特點、任務(wù)類型和評估指標等因素。3.應(yīng)采用交叉驗證、參數(shù)調(diào)優(yōu)等技術(shù)，以提高模型的準確性和魯棒性。基于大數(shù)據(jù)的精準醫(yī)療決策評估與優(yōu)化基于大數(shù)據(jù)的精準醫(yī)療決策評估指標1.基于大數(shù)據(jù)建立精準醫(yī)療決策評估指標，包括準確性、靈敏性、特異性、陽性預(yù)測值、陰性預(yù)測值、受試者工作曲線等。2.評估指標的選擇應(yīng)根據(jù)任務(wù)類型和實際應(yīng)用場景而定。3.應(yīng)采用多種評估指標，以全面評價模型的性能。基于大數(shù)據(jù)的精準醫(yī)療決策優(yōu)化策略1.基于大數(shù)據(jù)建立精準醫(yī)療決策優(yōu)化策略，包括模型集成、參數(shù)優(yōu)化、集成學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等。2.優(yōu)化策略的選擇應(yīng)根據(jù)模型的類型、數(shù)據(jù)的特點和評估指標等因素而定。3.應(yīng)采用多種優(yōu)化策略，以提高模型的性能和魯棒性?；诖髷?shù)據(jù)的精準醫(yī)療決策評估與優(yōu)化基于大數(shù)據(jù)的精準醫(yī)療決策前沿趨勢1.基于大數(shù)據(jù)的精準醫(yī)療決策正朝著集成學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等方向發(fā)展。2.基于大數(shù)據(jù)的精準醫(yī)療決策正與人工智能、機器學(xué)習(xí)、生物信息學(xué)等學(xué)科交叉融合，以期實現(xiàn)更精準、更個性化的醫(yī)療決策。3.基于大數(shù)據(jù)的精準醫(yī)療決策正從單一疾病向多疾病、從單一患者向多患者、從單一治療方案向多治療方案擴展。基于大數(shù)據(jù)的精準醫(yī)療決策挑戰(zhàn)與展望1.基于大數(shù)據(jù)的精準醫(yī)療決策面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)隱私、模型解釋、算法偏見等挑戰(zhàn)。2.基于大數(shù)據(jù)的精準醫(yī)療決策需要多學(xué)科的合作，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)、模型、算法、應(yīng)用的協(xié)同發(fā)展。3.基于大數(shù)據(jù)的精準醫(yī)療決策有望在疾病診斷、治療、預(yù)后、康復(fù)等方面發(fā)揮重要作用，為患者提供更精準、更個性化的醫(yī)療服務(wù)。疾病大數(shù)據(jù)挖掘與精準醫(yī)療決策的未來發(fā)展疾病大數(shù)據(jù)挖掘與精準醫(yī)療決策疾病大數(shù)據(jù)挖掘與精準醫(yī)療決策的未來發(fā)展疾病大數(shù)據(jù)挖掘與精準醫(yī)療決策方法學(xué)1.開發(fā)高效且可擴展的大數(shù)據(jù)分析算法。2.研究數(shù)據(jù)隱私保護技術(shù)，以確?；颊邤?shù)據(jù)的安全。3.探索機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)在疾病大數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用。4.建立疾病大數(shù)據(jù)挖