健康医疗数据挖掘的策略

健康医疗数据挖掘的策略可能包括以下步骤：

1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、去噪、归一化等处理，以确保数据的质量和一致性。

2. 特征提取：从数据中提取出有意义的特征，如病人的年龄、性别、病史等，以便进行后续的分析。

3. 数据分析：利用机器学习、深度学习等算法对数据进行分析，以发现其中的模式和关联性，如疾病的发病规律、治疗效果等。

4. 数据可视化：将分析结果以图表等方式进行展示，以便医生和病人能够更直观地理解数据，做出更好的医疗决策。

5. 模型优化：根据实际效果对模型进行优化，以提高其准确性和可靠性。

总的来说，健康医疗数据挖掘的策略需要结合医学领域的专业知识和技能，以充分利用数据挖掘技术的优势，为医疗决策提供更多的科学依据。