在当今医疗领域，脑血管狭窄作为一种常见的脑血管疾病，其早期识别与风险预测对于患者治疗至关重要，传统方法在处理大规模医疗数据时存在局限性，而数据挖掘技术则能通过分析海量医疗记录、遗传信息、生活习惯等多维度数据，揭示脑血管狭窄的潜在风险因素。
一个关键问题是：如何有效利用数据挖掘技术，从众多变量中筛选出对脑血管狭窄有显著影响的因素？通过构建基于机器学习的预测模型，如随机森林、逻辑回归等，我们可以发现，高血压、高胆固醇水平、吸烟史、糖尿病以及家族遗传史等是影响脑血管狭窄的重要风险因素，利用时间序列分析，还能预测疾病的发展趋势，为临床干预提供时间窗口。
数据的质量与完整性是实施数据挖掘的前提，建立全面的患者数据库，确保数据的准确性和及时性，是提高脑血管狭窄预测准确性的关键，通过不断优化算法与模型，数据挖掘技术将在脑血管疾病的预防与治疗中发挥越来越重要的作用。
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利用大数据分析，挖掘脑血管狭窄风险因素的关联规律。
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