在医疗领域，数据挖掘技术正逐步成为提升护理服务质量、优化资源配置的关键工具，一个值得探讨的问题是：如何有效利用数据挖掘技术，从海量护理记录、患者反馈及健康监测数据中挖掘出有价值的信息？
回答这一问题，首先需构建一个包含患者基本信息、护理干预效果、并发症发生情况等多维度数据库，随后，运用数据挖掘算法如聚类分析、关联规则挖掘等，识别出护理服务中的潜在问题，如高风险患者群体、护理效果不佳的环节等，通过这些分析，护理部可制定更精准的干预措施，如为高风险患者提供个性化护理计划，或优化护理流程以减少并发症。
挑战亦存，包括数据隐私保护、数据质量参差不齐及跨系统数据整合难题，在实施过程中需确保数据安全，提升数据质量，并加强与其他部门间的协作，以充分发挥数据挖掘在护理决策支持中的潜力。
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数据挖掘技术为护理部决策支持提供了精准洞察力，但同时也面临隐私保护、信息整合及跨部门协作的挑战。
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