在医院的康复科，数据挖掘技术正逐渐成为康复师不可或缺的“智慧之眼”，面对海量患者数据，如何高效、准确地分析出每位患者的恢复趋势，是提升康复效果的关键。
问题提出： 如何利用数据挖掘技术，从患者的日常训练记录、生理指标、反馈问卷等多维度数据中，挖掘出影响其康复进度的关键因素？
回答： 通过采用聚类分析、关联规则挖掘和预测模型等数据挖掘技术，我们可以将患者数据分为不同的康复模式群组，识别出影响康复效果的关键因素，通过分析发现某类患者对特定训练方式的反应更为敏感，或某项生理指标的改善与整体康复进度高度相关，结合机器学习算法，我们可以构建预测模型，对患者的未来康复趋势进行预判，及时调整康复计划，这样，不仅提高了康复效率，还确保了每位患者都能获得个性化的、最适宜的康复方案。
数据挖掘技术为康复师提供了强大的“数据洞察力”，助力我们更精准地评估患者恢复进度，推动康复医学向更加科学化、精准化的方向发展。
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