硬皮病，作为一种以皮肤硬化为主要特征的慢性自身免疫性疾病，其发病机制复杂且尚未完全明了，在临床实践中，患者常表现出皮肤紧绷、变硬、失去弹性等症状，严重时可影响内脏器官功能。
为了深入探索硬皮病的潜在发病机制，数据挖掘技术成为了一种强有力的工具，通过分析大规模的基因组学、蛋白质组学、临床数据等多维度数据集，我们可以发现隐藏在海量数据中的关联规则、模式和趋势，利用聚类分析，我们可以识别出具有相似症状或基因表达模式的硬皮病患者群体；通过关联规则挖掘，我们可以发现患者症状与特定基因变异之间的潜在联系；而使用时间序列分析，我们可以追踪疾病进展的动态变化。
这些数据挖掘技术的应用不仅有助于我们更全面地理解硬皮病的发病机制，还能为新药研发和个性化治疗提供科学依据，如何有效利用数据挖掘技术揭示硬皮病的潜在发病机制，是当前医学研究领域亟待解决的问题之一。
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利用数据挖掘技术，从大规模的硬皮病病例中提取关联规则和模式特征以揭示其潜在发病机制。
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