在医疗领域，数据挖掘技术正逐渐成为提升医疗服务质量、优化患者营养管理的重要工具，面对海量医疗数据，如何有效利用数据挖掘技术，精准分析患者的营养需求，是当前医院营养师面临的一大挑战。
问题提出：
在临床实践中，如何通过数据挖掘技术，从患者的病史、实验室检查结果、饮食习惯等多维度数据中，提取出与患者营养需求密切相关的关键信息？
回答：
利用数据预处理技术对原始数据进行清洗、转换和集成，确保数据的准确性和一致性，采用聚类分析方法，根据患者的年龄、性别、疾病类型等特征，将患者分为不同的营养需求群体，在此基础上，运用关联规则挖掘技术，发现不同变量之间的关联性，如特定疾病与特定营养素需求之间的联系，利用时间序列分析，预测患者随时间变化的营养需求趋势，结合机器学习算法，如决策树、随机森林等，构建预测模型，对患者的营养需求进行个性化预测。
通过上述方法，我们可以更准确地把握患者的营养需求，为患者提供个性化的饮食建议和营养干预措施，这不仅有助于提高患者的治疗效果和生活质量，还能有效降低医疗成本和资源浪费，数据挖掘技术在医院营养管理中的应用前景广阔，值得深入研究和推广。
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