在生物医学工程领域，数据挖掘技术正逐渐成为提升临床决策精准度和效率的关键工具，如何从海量、复杂、异构的医疗数据中有效提取有价值的信息，仍是一个亟待解决的问题。
问题提出： 在生物医学工程中，如何确保数据挖掘技术能够准确识别出与疾病诊断、治疗及患者预后高度相关的模式？
回答： 确保数据挖掘在生物医学工程中的有效性，首先需对数据进行严格的预处理，包括清洗、去噪、标准化和特征选择等步骤，以减少数据冗余和错误，选择合适的数据挖掘算法至关重要，如基于机器学习的分类、聚类和关联规则挖掘等，这些算法能够从大量数据中自动发现隐藏的模式和关系，采用交叉验证、模型评估和解释性分析等手段，可以验证模型的稳定性和可靠性，并确保所提取的模式具有临床意义，结合领域知识和专家经验进行模型优化和调整，可以进一步提高数据挖掘的准确性和实用性，为临床决策提供有力支持。
通过上述方法，我们可以有效利用数据挖掘技术提升生物医学工程中的临床决策水平，为患者带来更精准、更个性化的医疗服务。
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