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说明

人工智能技术在疾病早期预警中的核心是数据挖掘与分析。医疗数据通常包括电子健康记录、实验室检验结果、影像学数据以及患者的生活习惯等。这些数据具有高维度和复杂性，传统的数据分析方法难以有效提取有价值的信息。人工智能算法，尤其是机器学习和深度学习，能够从这些海量数据中提取潜在模式，识别出与某些疾病相关的早期信号。

在应用人工智能进行疾病早期预警时，模型构建和验证是至关重要的步骤。首先需选择适当的算法，并利用历史数据进行训练，生成预测模型。为了确保模型的有效性，必须在独立的测试集上进行验证，评估其准确性和可靠性。对