在浩如烟海的医疗数据中，病理科医生面对的病理切片数据尤为关键且复杂，如何从这些看似无序的微观世界中，通过数据挖掘技术提取出对诊断至关重要的信息，是当前医学技术面临的一大挑战。
我们可以利用高分辨率扫描技术将病理切片数字化，转化为可分析的数据集，运用机器学习算法对数据进行预处理和特征提取，如细胞形态、染色强度等，以识别异常细胞模式，通过聚类分析，我们可以将相似的病例归为一类，发现隐藏的疾病模式，关联规则挖掘可以帮助我们理解不同病理特征之间的联系，为疾病发展机制提供新视角。
数据挖掘并非万能，它需要与医生的临床经验相结合，进行验证和解释，我们才能确保从数据中挖掘出的信息真正为患者带来福音。
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