在大数据时代，利用海量数据挖掘潜在规律，已成为医学研究的重要手段，如何通过大数据分析预测风湿热的发病趋势呢？
我们需要收集包括患者年龄、性别、地域、季节、气候、生活习惯等在内的多维度数据，通过机器学习算法，如随机森林、支持向量机等，对历史数据进行训练，建立预测模型。
模型建立后，我们可对未来一段时间内风湿热的发病率进行预测，若模型显示某地区在特定季节内风湿热发病率将上升，卫生部门可提前采取措施，如加强宣传教育、增加医疗资源等，以降低发病率。
大数据分析还能帮助我们深入了解风湿热的发病机制和影响因素，为研发新药和优化治疗方案提供依据。
大数据分析在风湿热预测和防控中具有重要作用，随着数据量的不断增加和算法的不断优化，其应用前景将更加广阔。
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利用大数据分析风湿热患者历史数据，可洞察其发病趋势与地域、季节等关联因素。
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