在儿科领域，随着医疗数据的不断积累，数据挖掘技术正逐渐展现出其在疾病预测方面的巨大潜力，如何有效利用这些数据，同时保护儿童患者的隐私，成为了一个亟待解决的问题。
数据挖掘技术能够从海量医疗记录中提取出隐藏的关联规则和模式，帮助医生预测某些儿科疾病的发病趋势，如儿童糖尿病、哮喘等慢性病的早期预警，这不仅有助于提前干预，还能优化医疗资源配置，减少不必要的检查和治疗。
数据挖掘也面临着诸多挑战，如何确保数据的安全性和隐私性，防止敏感信息泄露，是首要考虑的问题，不同医院、不同时间点的数据可能存在差异，如何进行标准化处理以提升预测的准确性，也是一大难题，如何将数据挖掘结果转化为临床决策支持系统，使医生能够快速、准确地应用于实际诊疗中，也是当前研究的重要方向。
数据挖掘在儿科疾病预测中既充满机遇也面临挑战，需要我们在技术、伦理和法律等多个层面进行深入探索和规范。
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数据挖掘技术虽具儿科疾病预测潜力，但需克服隐私保护、样本偏倚及模型泛化等挑战。
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