在当今医疗领域，结核病作为一种古老的传染病，其早期诊断依然面临挑战，数据挖掘技术，作为从大量复杂数据中提取有用信息的方法，为提高结核病早期诊断率提供了新的视角。
通过分析患者病历、影像学资料、实验室检测结果等多源数据，数据挖掘技术能够发现隐藏的关联模式和异常情况，利用聚类分析识别具有相似症状和体征的患者群体，有助于早期识别疑似病例；通过关联规则挖掘，发现与结核病发病相关的潜在因素，如特定环境暴露、遗传背景等，时间序列分析可以预测疾病发展趋势，为公共卫生政策制定提供依据。
数据挖掘在结核病诊断中的应用仍面临数据质量、隐私保护、模型解释性等挑战，随着技术的不断进步和数据的日益丰富，数据挖掘将在结核病防控中发挥更大作用，为全球结核病控制贡献力量。
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