在医学领域，风湿热是一种由链球菌感染引发的自身免疫性疾病，其复发风险评估对于患者管理和治疗至关重要，传统方法在预测风湿热复发时往往依赖于医生的经验和有限的临床数据，难以实现精准预测。
问题提出：如何利用数据挖掘技术，从大规模的医疗记录、实验室检查结果、患者生活习惯等多维度数据中，挖掘出与风湿热复发风险相关的关键因素，进而构建一个高效、准确的预测模型？
回答：通过数据挖掘技术，我们可以采用以下步骤：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去重、异常值处理等；运用关联规则挖掘、决策树、随机森林等算法，从处理后的数据中找出与风湿热复发风险相关的模式和特征；构建预测模型并进行验证，确保其具有较高的准确性和泛化能力。
还可以结合患者的遗传信息、环境因素等，进行更全面的风险评估，通过这样的方式，我们可以为风湿热患者提供更加个性化的治疗方案和更精准的复发风险预测，从而提高治疗效果，降低复发率。
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利用数据挖掘技术，如机器学习算法分析风湿热患者历史病历、生活习惯等大数据信息来预测其复发风险。
利用数据挖掘技术，如机器学习模型分析风湿热患者历史记录与复发风险关联。
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