在生物医学工程的浩瀚数据海洋中，数据挖掘技术如同一把锐利的探矿锤，不断挖掘出隐藏的宝藏，这不仅仅是关于数据的数量，更是关于如何从这些复杂、多维度、非线性的数据中，提炼出那些未被发现的洞见。
一个关键问题是：如何有效整合不同来源、不同格式的生物医学数据，如基因序列、临床记录、影像资料等，以构建一个全面的“数字生物体”？这要求我们不仅要精通数据挖掘算法，还要具备深厚的医学知识和跨学科整合能力。
通过数据挖掘，我们可以发现疾病的新模式、药物的新靶点，甚至预测疾病的发展趋势，利用机器学习算法分析大规模基因数据，可能揭示某些基因变异与特定疾病风险之间的关联，为个性化医疗提供新思路。
但挑战依然存在：如何确保数据隐私与安全？如何处理数据偏差与噪声？如何将挖掘出的洞见转化为实际应用？这些都是我们在探索“数据挖掘在生物医学工程中的‘暗矿’”时必须面对的问题。
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