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tems，发展个人的健康状况等。[1]。卫生组织产生的数据非常庞大，复杂，因此很难消除数据，以便就患者健康做出重要决定。此数据包含有关医院，患者，医疗索赔，治疗费用等的详细信息。因此，有必要生成一个强大的工具，用于分析和从此复杂数据中提取重要信息。对健康数据的分析通过增强患者管理任务的执行来证明医疗保健。数据挖掘技术的结果是为卫生保健组织提供好处，以将具有相似类型的疾病或健康问题的患者分组，以便医疗保健组织为他们提供有效的治疗。这也可用于预测医院患者的住院时间，用于医学诊断并制定有效的信息系统管理计划。最近的技术用于医学领域，以具有成本效益的方式增强医疗服务。数据挖掘技术还用于分析导致疾病的各种因素，例如食物类型，不同的工作环境，教育水平，生活条件，纯水，卫生保健服务，文化，环境和农业因素的可用性，如图1所示。
开发数据挖掘模型以检测心血管疾病
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