非线性系统分析方法在医学数据挖掘中的创新应用与实践探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化医疗飞速发展的时代，医学数据呈现出爆发式增长的态势。从电子病历系统中记录的患者基本信息、症状描述、诊断结果，到医学影像设备如CT、MRI生成的海量图像数据，再到基因测序技术所产生的基因序列信息，这些数据涵盖了患者生理、病理、遗传等多维度的信息。然而，传统的医学数据挖掘方法在处理这些复杂且庞大的数据时，逐渐暴露出诸多局限性。传统方法多基于线性模型和简单的统计分析，如线性回归、主成分分析等，这些方法假设数据之间存在简单的线性关系，能够用线性方程来描述和预测。但实际情况是，人体生理系统是一个极其