在医学的浩瀚星空中，心脏神经官能症如同一颗未被完全照亮的星辰，其发病机制复杂且难以捉摸，随着数据挖掘技术的飞速发展，我们或许能揭开其神秘面纱。
问题： 如何利用大数据分析技术，从海量医疗记录中挖掘出心脏神经官能症的潜在诱因和症状模式？
回答： 借助数据挖掘中的关联规则、聚类分析和时间序列分析等工具，我们可以从患者的病史、生活习惯、心理状态等多维度数据中，寻找心脏神经官能症与特定因素之间的关联，通过聚类分析，我们可以发现具有相似症状模式的患者群体，这有助于识别出该病症的亚型；而时间序列分析则能揭示疾病发作与季节、情绪变化等时间因素之间的联系，利用自然语言处理技术分析患者的主诉和病历描述，可以捕捉到未被传统医学检测手段捕捉到的症状信息，为诊断提供新视角。
数据挖掘技术为心脏神经官能症的研究开辟了新路径，它像一把钥匙，正缓缓打开这扇通往疾病真相的大门。
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利用数据挖掘技术，揭开心脏神经官能症的隐秘‘心’病面纱。
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