护理数据挖掘与知识发现

21/24护理数据挖掘与知识发现第一部分护理数据挖掘的概念与方法 2第二部分护理数据挖掘应用场景 4第三部分护理数据挖掘中的隐私保护 7第四部分护理知识发现技术 10第五部分护理知识发现的案例分析 13第六部分护理领域数据挖掘挑战 15第七部分护理数据挖掘的未来发展趋势 18第八部分护理数据挖掘的伦理考量 21

第一部分护理数据挖掘的概念与方法关键词关键要点主题名称：护理数据挖掘的概念

1.护理数据挖掘是一种从大量护理数据中自动发现有效模式和知识的过程。

2.它的目的是提取隐藏在数据中的见解、规律和趋势，以提高护理质量、优化患者预后。

3.护理数据挖掘广泛应用于护理研究、护理信息学、数据驱动的护理干预等领域。

主题名称：护理数据挖掘的方法

护理数据挖掘的概念

护理数据挖掘是一种从大量护理数据中提取有价值和可操作信息的知识发现过程。它结合了统计学、机器学习和数据挖掘技术，通过识别模式、建立关联和发现隐藏的见解来增强护理实践和改善患者预后。

护理数据挖掘的方法

护理数据挖掘通常遵循以下步骤：

1.数据采集：

收集和整合来自电子健康档案、患者调查、可穿戴设备和其他来源的大量结构化和非结构化护理数据。

2.数据预处理：

清除噪声、不一致和缺失值，以提高数据质量并为进一步分析做好准备。

3.特征选择：

识别与特定护理问题相关的相关特征，并删除冗余或不相关的特征。

4.数据分组：

将数据细分为子组（例如，根据患者诊断、治疗方法或预后），以识别不同的患者群体。

5.模型训练：

使用机器学习算法（如分类、回归和聚类）创建模型，以从数据中学习模式和关系。

6.模型评估：

评估模型的性能，例如准确性、灵敏性和特异性，以确定其准确性。

7.知识发现：

从模型中提取有价值的见解，例如：

*预测模型：预测患者预后、疾病风险或护理干预的有效性。

*异常检测模型：识别异常的患者数据或预后不良的风险因素。

*关联规则：发现护理干预与患者预后或护理质量之间的关联。

8.知识应用：

将发现的知识整合到护理实践中，例如：

*个性化护理：根据患者特征定制护理计划以改善预后。

*风险管理：识别高风险患者并实施预防性措施。

*质量改进：评估护理干预的有效性并优化护理流程。

护理数据挖掘的应用

护理数据挖掘广泛应用于各种护理领域，包括：

*疾病管理：预测疾病风险、改善预后和优化治疗。

*患者参与：增强患者自我管理并提高治疗依从性。

*护理质量：识别护理差距、评估护理干预并提高护理效果。

*决策支持：为临床医生提供护理决策的信息和见解。

*资源分配：优化护理资源的分配，从而提高护理效率。

护理数据挖掘的挑战

护理数据挖掘也面临着一些挑战，例如：

*大数据管理：护理数据量庞大而复杂，需要有效的存储、处理和分析方法。

*数据隐私和安全：保护患者数据的隐私和安全至关重要，需要严格的数据管理和治理措施。

*算法选择：选择最合适的机器学习算法取决于特定的护理问题和数据集。

*可解释性：从复杂模型中提取人类可解释的见解对于知识应用至关重要。

*实施：将发现的知识整合到护理实践中需要组织变革、培训和持续支持。

展望

随着护理数据量的持续增长，护理数据挖掘在改善护理实践、增强患者预后和优化护理资源分配方面的潜力将不断扩大。通过持续的创新和协作，护理数据挖掘将继续成为推进循证护理和提高患者护理质量的重要工具。第二部分护理数据挖掘应用场景关键词关键要点【护理风险预测】：

1.识别处于高风险中的患者，以便及时干预，降低不良事件发生率，如跌倒、感染、褥疮等。

2.根据患者的健康状况、医疗历史和社会人口学特点构建预测模型，并利用机器学习算法，预测未来发生护理风险的可能性。

【护理质量改进】：

护理数据挖掘应用场景

护理数据挖掘在医疗保健领域有着广泛的应用前景，主要体现在以下方面：

1.疾病预测和预后评估

*疾病风险预测：通过挖掘电子健康记录(EHR)数据，识别高危患者，并开发用于早期疾病预测的模型。

*预后评估：利用护理数据来预测疾病的进展和结果，从而为患者护理提供个性化指导。例如，通过分析术后并发症数据，预测患者再入院的风险。

2.临床决策支持

*诊断辅助：利用机器学习算法，将护理数据与临床知识相结合，开发辅助诊断系统，协助临床医生做出更准确的诊断。

*治疗计划：通过分析患者历史数据和最佳实践指南，为患者制定个性化的治疗计划。

*预警系统：监控护理数据以识别患者状况的异常情况，并及时发出警报，以便早期干预。

3.护理质量改进

*护理过程改进：识别护理过程中的瓶颈和低效领域，并提出改进策略。

*护理效果评估：衡量护理干预的有效性，并识别需要改进的领域。

*最佳实践分享：通过分析护理数据，识别和传播最佳实践，从而提高护理质量。

4.护理资源管理

*人力资源规划：预测护理人员需求，并优化人员配置。

*设备管理：分析设备使用数据，优化设备分配和采购。

*成本控制：识别护理过程中的高成本领域，并制定成本节约策略。

5.患者参与

*患者数据获取：通过移动健康(mHealth)应用程序和可穿戴设备收集患者数据，增强患者参与度。

*个性化健康计划：根据患者数据制定个性化的健康计划，促进患者自我管理。

*健康教育：利用护理数据为患者提供基于证据的健康信息和指导。

6.研究与创新

*临床研究：利用护理数据进行大型队列研究和临床试验，探索疾病的病因和治疗方法。

*护理创新：识别护理领域的新趋势和突破性技术，推动护理创新。

*知识发现：通过护理数据挖掘，发现新的护理模式和护理干预的新见解。

7.护理教育

*教学材料开发：利用护理数据创建基于案例的教学材料，提高护理学生的批判性思维能力。

*模拟培训：利用虚拟护理数据创建逼真的模拟场景，为护理学生提供实践经验。

*护理研究培训：指导护理学生如何利用数据挖掘方法进行护理研究。

8.政策制定

*卫生政策评估：利用护理数据评估卫生政策的有效性，并制定证据に基づいた政策。

*资源分配：分析护理数据以优化卫生资源的分配，确保患者获得公平的护理。

*护理人员工作条件：识别护理人员职业倦怠和工作满意度相关因素，并制定改善护理环境的政策。

总之，护理数据挖掘在医疗保健领域有着广泛的应用场景，包括疾病预测、临床决策支持、护理质量改进、护理资源管理、患者参与、研究与创新、护理教育和政策制定等方面。通过挖掘护理数据，我们可以获得有价值的见解，改善患者预后，提高护理质量，优化资源利用，并推动护理学科的发展。第三部分护理数据挖掘中的隐私保护关键词关键要点主题名称：加密和脱敏

1.加密：使用数学算法将原始数据转换为无法被未经授权的人员读取的格式。

2.脱敏：移除或替换个人身份信息（PII），以降低数据识别个体的风险。

3.数据访问控制：限制对加密和脱敏数据的访问，仅允许授权人员访问。

主题名称：数据匿名化

护理数据挖掘中的隐私保护

引言

随着护理信息学技术的进步，护理数据挖掘（KDD）已成为从大量护理数据中提取有价值知识和见解的强大工具。然而，护理数据挖掘也面临着隐私保护的重大挑战，因为这些数据通常包含敏感的个人健康信息（PHI）。

隐私保护的法律和法规

*健康保险可携性和责任法案（HIPAA）：HIPAA规定了保护个人健康信息的隐私、安全和机密性的标准。它要求数据挖掘活动遵守以下原则：

*最小必要原则：只能使用进行数据挖掘分析所需的最低限度的PHI。

*数据去识别：在数据挖掘之前，必须从PHI中删除个人身份信息（例如姓名、SSN）。

*数据使用协议：对数据挖掘目的和数据使用方式进行书面协议。

*通用数据保护条例（GDPR）：GDPR是欧盟的一项数据保护法规，为处理个人数据提供了严格的框架。它要求数据挖掘活动遵守以下原则：

*透明度：数据主体有权了解其数据如何被使用。

*数据最小化：只能收集和处理与特定目的相关的个人数据。

*数据准确性：个人数据必须准确且最新。

隐私保护技术

*数据去识别：通过删除个人身份信息（例如姓名、地址、SSN）来保护PHI。可以使用各种技术，如加密、伪匿名化和数据混淆。

*数据伪造：通过修改或替换某些数据域来掩盖个人身份。这可以包括使用合成数据或将真实数据与虚构数据相结合。

*数据访问控制：限制对护理数据的访问，只有经过授权的研究人员和从业者才能访问。这可以使用密码、生物识别技术和其他安全措施来实现。

*隐私增强技术（PET）：这些技术旨在通过使用加密、匿名化和数据混淆等技术来提高数据挖掘的隐私保护。

隐私保护策略

*患者同意：在进行数据挖掘分析之前，必须获得患者对使用其PHI的知情同意。

*数据使用协议：明确数据挖掘的特定目的、数据将如何使用以及所采取的隐私保护措施。

*数据安全管理：实施健全的安全措施，如数据加密、定期备份和安全审计，以防止数据泄露和未经授权的访问。

*伦理审查：将数据挖掘项目提交伦理审查委员会，以评估其隐私保护影响和患者权利。

结论

护理数据挖掘中的隐私保护至关重要，以确保患者PHI的安全和机密性。通过遵守法律和法规、实施技术保护措施和遵循隐私保护策略，护理专业人员可以利用护理数据挖掘的强大功能，同时保护患者的隐私权。第四部分护理知识发现技术关键词关键要点关联规则挖掘

1.通过发现护理数据中的频繁项集和关联规则，揭示护理项目之间的关联关系。

2.识别出影响护理结果的关键因素，从而制定更有针对性的护理干预措施。

3.预测患者的健康状况或护理需求，以便及时提供预防性护理。

聚类分析

1.将类似的护理患者数据点分组，识别出患者的亚群，如高危患者或康复中患者。

2.根据患者特征、护理需求或治疗反应等因素，定制护理计划。

3.预测患者对护理干预的响应，从而优化治疗方案。

决策树分析

1.通过构建决策树，对护理干预的潜在结果进行建模和预测。

2.辅助临床决策，帮助护士制定基于证据的护理计划。

3.识别影响护理结果的决定性因素，从而优化护理实践。

贝叶斯网络

1.构建护理因果关系网络，表示护理变量之间的概率依赖关系。

2.通过推理和预测，处理不确定性，并提供对复杂护理现象的见解。

3.支持基于风险的护理，识别高危患者并预防不良事件。

文本挖掘

1.从护理记录、患者叙述和社交媒体数据中提取文本数据，以获取护理相关信息。

2.识别护理问题、情绪和患者偏好，以提供个性化的护理。

3.监控护理质量，分析患者满意度和反馈。

机器学习

1.利用机器学习算法，从护理数据中自动学习模式和关系。

2.预测护理结果，如护理相关感染或再入院风险。

3.创建护理决策支持系统，辅助护士进行护理评估和干预。护理知识发现技术

护理知识发现技术是应用数据挖掘技术从大量护理数据中提取隐含、先前未知、但有用的知识和模式的过程。护士和护理科学家利用这些知识来提高患者护理质量、改进护理决策和优化护理实践。以下是对各种护理知识发现技术的详细描述：

1.关联规则挖掘

关联规则挖掘通过识别数据库中的频繁项目集来发现数据中的关联关系。在护理领域，它用于发现症状、诊断、治疗和护理干预之间的关联。例如，从电子病历数据中挖掘的关联规则可能揭示出特定手术后并发症的高风险患者群体。

2.分类

分类是一种机器学习技术，用于根据一组预先定义的类别对数据实例进行分类。在护理中，分类可用于预测患者预后、识别疾病风险因素或诊断疾病。例如，一个分类模型可以将患者分类为高危或低危，从而指导治疗决策。

3.聚类

聚类是一种无监督学习技术，用于将数据实例分组到相似的组中。在护理领域，聚类可用于识别患者亚组，例如患有特定疾病或对治疗有不同反应的亚组。通过了解患者的潜在群体，护士可以定制护理干预措施以满足他们的特定需求。

4.决策树

决策树是一种树形数据结构，用于根据一系列条件对数据实例进行分类或回归。在护理中，决策树可以帮助护士做出临床决策，例如决定是否转介患者进行专科护理或进行特定的治疗。决策树提供了一种可视化和易于理解的方式来表示复杂的决策过程。

5.神经网络

神经网络是一种受人脑启发的机器学习模型。在护理中，神经网络被用于各种应用，包括疾病预测、预后建模和医疗保健决策支持。神经网络可以处理复杂、非线性的数据并识别难以通过传统方法检测到的模式。

6.自然语言处理

自然语言处理（NLP）是一门计算机科学领域，专注于计算机与人类语言之间的交互。在护理中，NLP可用于从非结构化文本数据（例如护理记录和患者叙述）中提取有价值的知识。通过分析语言模式和情感线索，NLP可以识别护理问题、患者偏好和护理干预的有效性。

7.复杂网络分析

复杂网络分析是一种用于研究复杂系统（例如护理网络）结构和动态的研究方法。在护理中，复杂网络分析可用于探索护理提供者之间的协作模式、识别护理流程中的瓶颈，并优化护理交付以提高效率和患者预后。

护理知识发现技术的应用

护理知识发现技术在护理实践中有着广泛的应用，包括：

*改善患者预后：通过识别疾病风险因素和预测患者预后，护理人员可以实施早期干预措施并改善患者结局。

*提高护理决策：知识发现技术可以为护士提供决策支持工具，帮助他们做出明智的护理决策，例如选择适当的治疗方案或转介转诊。

*优化护理实践：通过识别护理流程中的瓶颈和改进领域，护理人员可以优化护理交付以提高效率和患者满意度。

*个性化护理：通过将患者聚类到相似的组中，护士可以定制护理干预措施以满足个体患者的需求和偏好。

*促进研究和创新：护理知识发现技术可以促进护理研究和创新，通过揭示护理实践中的新见解和提高护理干预的有效性。

护理知识发现技术是一项强大的工具，可以改善患者护理质量、提高护理决策的准确性并优化护理实践。随着护理数据量的持续增长，这些技术在未来护理领域中的作用只会变得更加重要。第五部分护理知识发现的案例分析关键词关键要点主题名称：护理诊断集群分析

1.护理诊断集群分析使用数据挖掘技术，将护理诊断分组为有意义的类别，便于护理干预的制定。

2.例如，研究发现心脏衰竭患者的护理诊断可以分为三类：液体容量过剩、组织灌注不良以及活动耐受力受损。

3.基于这些集群，护理人员可以针对不同类别制定个性化的护理计划，改善患者预后。

主题名称：护理敏感性指标挖掘

护理数据挖掘与知识发现

护理知识发现的案例分析

护理知识发现是指从护士记录的护理数据中提取有价值的、未知的新知识的过程。通过护理知识发现，护理人员能够识别护理实践中的模式、趋势和异常情况，从而提高护理质量和患者预后。

案例：压疮风险评估

压疮是一种常见的并可能致命的并发症，会导致组织损伤和感染。为了预防压疮，护理人员需要准确评估患者的压疮风险。传统上，压疮风险评估是基于护理人员的经验和主观判断。然而，护理数据挖掘技术能够提供更客观、基于证据的方法。

数据准备和特征选择

第一步是准备数据以进行数据挖掘。压疮风险评估数据包括患者人口统计数据、病史和当前健康状况。使用特征选择技术识别出最能预测压疮风险的特征。这些特征包括年龄、体重指数、移动能力和营养状况。

分类模型

下一步是构建一个分类模型来预测患者的压疮风险。在这个案例中，使用逻辑回归模型。该模型使用训练数据创建一个数学方程，该方程能够预测给定患者压疮的可能性。

模型评估

一旦构建了模型，就需要评估其性能。评估指标包括准确性、灵敏度和特异性。准确性是指模型正确预测压疮风险的能力，而灵敏度和特异性分别是指模型正确识别真实风险患者和排除低风险患者的能力。

应用

评估后，该模型可以应用于新的患者数据。护理人员输入患者的特征，模型预测压疮风险。这种客观方法有助于护理人员识别高危患者并制定预防性护理计划。

优势

基于护理数据挖掘的压疮风险评估具有以下优势：

*准确性和客观性：模型基于历史数据构建，消除了护理人员主观判断的偏差。

*早期识别：模型能够识别高危患者，即使他们尚未出现压疮症状。

*预防性护理：早期识别有助于护理人员制定针对性预防性护理计划，减少压疮发生的可能性。

*成本节约：通过预防压疮，护理机构可以降低与治疗和长期并发症相关的成本。

结论

护理数据挖掘在压疮风险评估中有着重要的应用。通过从护理数据中提取有价值的知识，护理人员能够提高压疮风险预测的准确性，实施预防性护理措施，并改善患者预后。随着护理数据不断增长，护理知识发现技术有望在其他护理领域发挥越来越重要的作用，从而提高护理质量和降低医疗保健成本。第六部分护理领域数据挖掘挑战关键词关键要点主题名称：数据异构性

1.护理数据源众多，包括电子健康记录、护理记录、可穿戴设备数据等，数据格式不统一，语义不一致。

2.不同数据类型对挖掘算法提出了挑战，需要对数据进行预处理、转换和标准化，提高数据一致性。

3.解决数据异构性需要跨平台数据集成、语义对齐和数据格式标准化等技术。

主题名称：数据质量

护理领域数据挖掘挑战

数据挖掘和知识发现已成为护理领域的一项重要工具，用于从大量医疗保健数据中提取有用的信息。然而，护理数据挖掘也面临着一系列独特的挑战。

数据质量问题

*缺失值：护理数据经常包含缺失值，这可能是由于患者不提供信息、仪器故障或数据录入错误造成的。缺失值的存在会影响数据挖掘模型的准确性和可靠性。

*不一致性：护理数据可能来自不同的来源，例如电子健康记录、传感器和调查。这些来源的数据格式和结构可能不一致，导致数据挖掘困难。

*噪声：护理数据可能包含错误或异常值，称为噪声。噪声的存在会混淆数据挖掘模型并影响其性能。

数据规模和复杂性

*数据量大：护理领域产生了大量的数据，包括患者病历、监测数据和治疗计划。处理和分析如此大量的数据可能具有挑战性。

*数据复杂性：护理数据通常具有复杂且多维的特征，例如诊断、药物和护理干预。这种复杂性使得从数据中提取有意义的信息成为一项挑战。

数据隐私和安全

*患者隐私：护理数据包含敏感的患者信息，如诊断、药物和治疗。确保患者隐私和保护其数据至关重要。

*数据安全：护理数据容易受到未经授权的访问和滥用。强有力的安全措施对于保护患者数据和防止数据泄露至关重要。

缺乏数据标准化

*不同机构的差异：不同护理机构可能使用不同的数据收集和记录实践。这导致数据不标准化，使得跨机构的数据分析和比较变得困难。

*术语标准化：护理领域中不同的数据源可能使用不同的术语和术语集。这种术语标准化不足会阻碍数据挖掘和知识发现。

缺乏专业知识

*数据挖掘专业知识：护理专业人员通常缺乏数据挖掘和知识发现的专业知识。这可能会限制他们有效地利用数据挖掘工具来分析数据。

*领域知识：数据挖掘要求对护理领域的深入了解，以便正确解释和利用结果。缺乏领域知识可能会导致误解或错误的结论。

伦理考虑

*使用患者数据：使用患者数据进行数据挖掘涉及伦理考虑，例如知情同意、数据隐私和潜在的危害风险。

*算法偏差：数据挖掘算法可能会对患者群体造成偏差或产生歧视，尤其是在数据集存在偏见的情况下。确保算法公平且不歧视至关重要。

其他挑战

*计算资源需求：处理和分析大量护理数据需要大量的计算资源，例如高性能计算机和存储。

*实时数据分析需求：护理领域需要进行实时数据分析，以便快速做出明智的决策。这可能会对数据挖掘工具和技术的处理能力和响应时间提出挑战。

*可用性：数据挖掘和知识发现工具和技术应该对护理专业人员易于使用和访问，以促进其广泛采用。第七部分护理数据挖掘的未来发展趋势关键词关键要点人工智能和机器学习在护理数据挖掘中的应用

1.利用机器学习算法，自动化护理数据分析和知识发现过程，提高效率和准确性。

2.开发基于人工智能的护理决策支持系统，为临床医生提供实时数据洞察和个性化护理建议。

3.整合自然语言处理等技术，从非结构化护理记录中提取有价值的信息。

大数据和云计算在护理数据挖掘中的作用

1.利用分布式计算平台和云服务，处理和分析海量护理数据，解锁新的洞察力。

2.通过大数据技术，识别护理过程中的模式和趋势，优化护理干预和质量改善。

3.促进跨机构和医疗保健系统的护理数据共享，提高数据可用性和协作。

个性化护理和精准健康

1.使用数据挖掘技术，针对不同患者群体定制个性化的护理计划，提高疗效和安全性。

2.利用生物标记物和基因组数据，开发精准健康解决方案，识别高危患者和提供预防性干预。

3.探索个体化护理路径，根据患者的独特需求和偏好调整护理方案。

可穿戴设备和物联网在护理数据挖掘中的影响

1.从可穿戴设备和物联网传感器收集实时患者数据，监测健康状况并及早发现疾病征兆。

2.利用数据挖掘算法，识别设备生成数据中的异常模式，预测健康事件或护理需求。

3.将可穿戴设备数据与电子健康记录相结合，提供全面的患者健康状况视图。

护理教育和研究

1.开发交互式数据分析工具和课程，帮助护理人员提高数据挖掘技能和知识。

2.利用数据挖掘进行护理研究，探究新见解，改善护理实践和患者预后。

3.建立数据挖掘和护理研究合作中心，促进知识共享和创新。

道德和隐私考虑

1.制定伦理准则和政策，确保护理数据挖掘的道德使用和患者隐私保护。

2.建立数据安全措施，防止护理数据泄露或滥用。

3.提高护理人员对数据挖掘道德和隐私问题的意识和培训。护理数据挖掘的未来发展趋势

1.机器学习和深度学习的整合

机器学习和深度学习算法将继续在护理数据挖掘中发挥至关重要的作用。这些技术将被用来开发更准确的预测模型、自动化任务并识别隐藏模式。随着计算能力的不断提高，深度学习模型将在处理大规模和复杂的数据集方面变得更加强大。

2.可解释人工智能（XAI）的兴起

XAI技术将允许护理人员理解和解释机器学习模型的输出。这对于建立对这些模型的信任和确保它们可用于做出知情的决策至关重要。XAI技术将有助于缩小临床医生和数据科学家之间的差距，并促进护理数据挖掘结果的实际应用。

3.云计算和边缘计算的应用

云计算平台将为护理数据挖掘提供可扩展且经济高效的基础设施。这将允许医疗保健机构存储、处理和分析大数据，而无需进行昂贵的本地投资。边缘计算设备将使护理人员在靠近数据源处实时处理数据，从而实现更及时的干预。

4.联邦学习和多机构合作

联邦学习允许跨多个机构共享数据，同时保护患者隐私。这将使研究人员能够利用更大、更多样化的数据集来开发更全面的护理模型。多机构合作也将促进护理数据挖掘最佳实践的共享和传播。

5.基于证据的护理的整合

护理数据挖掘将与基于证据的护理原则相结合，以改善患者预后并提高护理质量。通过分析真实世界的数据，研究人员可以识别护理实践中的差距并开发具有成本效益的干预措施。

6.个性化医疗和精准健康

护理数据挖掘将推动个性化医疗和精准健康的进步。通过分析个体患者的数据，护理人员可以定制治疗计划，以满足他们的特定需求。这将导致更有效的治疗方法和改善的健康成果。

7.患者参与和自我管理

护理数据挖掘技术将被用于开发工具和应用程序，使患者参与自己的护理并自我管理他们的健康状况。这些工具将提供个性化的健康信息、监测患者的健康状况并促进与医护人员的沟通。

8.护理教育和培训

护理数据挖掘将被整合到护理教育和培训计划中。这将使护理人员掌握利用数据改善护理决策所需的知识和技能。这种融合将培养未来护理人员成为数据驱动的护理实践者。

9.伦理和隐私方面的考虑

随着护理数据挖掘应用的不断扩大，伦理和隐私方面的考虑变得至关重要。研究人员和医疗保健机构必须确保患者数据的安全、隐私和保密性。制定清晰的伦理指南和监管框架对于赢得公众对护理数据挖掘的信任至关重要。

10.跨学科合作

护理数据挖掘的未来将需要跨学科合作。护士、数据科学家、计算机科学家和临床医生需要共同努力，开发和实施有意义的护理数据挖掘解决方案。这种合作将促进创新，并确保护理数据挖掘结果与临