在医疗领域，数据挖掘技术正逐渐成为提升护理质量与效率的关键工具，一个值得探讨的问题是：如何有效利用数据挖掘技术，从海量护理记录中挖掘出有助于决策的深层次信息？
回答这个问题，首先需明确数据预处理的重要性，这包括数据清洗、转换和集成，确保数据的准确性和一致性，为后续分析奠定坚实基础，选择合适的算法进行数据挖掘，如聚类分析、关联规则挖掘等，以发现护理服务中的潜在模式和关联性，通过聚类分析可以识别出具有相似健康状况的患者群体，为制定个性化护理计划提供依据；关联规则挖掘则能发现护理操作与患者康复之间的关联，优化护理流程。
建立数据可视化工具也是关键，它能帮助医护人员直观地理解数据背后的故事，从而做出更加精准的护理决策，数据挖掘在提升医院护理决策精准度方面潜力巨大，但需结合专业知识和技术手段，方能发挥其最大价值。
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通过数据挖掘技术分析患者病历、护理效果等大数据，可显著提升医院护理论证与决策的精准度。
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