在远程会诊的复杂环境中，数据挖掘技术扮演着至关重要的角色，如何从海量、异构、非结构化的医疗数据中，快速、准确地挖掘出对诊断有关键价值的线索，是当前面临的一大挑战。
我们需要构建一个高效的数据预处理流程，包括数据清洗、去噪、标准化等步骤，确保数据的准确性和一致性，利用聚类分析、关联规则挖掘等算法，从历史病例、患者症状、检查报告等多维度数据中，发现潜在的疾病模式和关联关系，通过机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，对患者的病情进行分类和预测，提高诊断的准确性和效率。
数据挖掘并非一蹴而就的过程，它需要不断迭代优化，结合临床专家的知识和经验，对挖掘结果进行验证和调整，我们才能更好地利用数据挖掘技术，为远程会诊提供更加精准、高效的诊断支持。
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数据挖掘技术通过分析远程会诊中的大量医疗记录和患者信息，有效提取关键诊断线索。
在远程会诊中，数据挖掘技术能精准提取关键诊断信息以辅助医生快速做出准确判断。
数据挖掘技术能于海量医疗信息中精准提取关键诊断线索，助力远程会诊的精确性与效率。
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