医疗健康大数据挖掘是一种应用领域的数据挖掘技术，主要指通过对大数据进行分析和处理，发掘出其中有意义的模式和规律，以支持医疗健康领域的决策和管理。医疗健康大数据挖掘可以应用于多个方面，如疾病预测、药物研发、医疗质量评估等，因此具有非常重要的价值。本文将介绍几种医疗健康大数据挖掘方法以及其应用。
关联规则挖掘是从大规模数据中挖掘出频繁出现的项集和它们之间的关系。在医疗健康领域中，关联规则挖掘可以应用于寻找疾病与某些症状、生活习惯、基因等因素之间的关系。例如，通过对大量患者的病历数据进行分析，可以发现吸烟与肺癌之间存在着强关联性。这可以为医生在疾病预测和治疗方案制定上提供科学依据。
聚类分析是将相似的对象归到同一个簇中，不同的对象则被归到不同的簇中。在医疗健康领域中，聚类分析可以应用于对患者病历数据的分类归纳和疾病症状的分型。例如，通过对零散的病例进行聚类分析，可以发现某些症状常常与某种疾病同时出现，从而为医生进一步的诊断提供参考。
预测模型是根据已有的数据，通过算法建立一个数学模型来对未来进行预测。在医疗健康领域中，预测模型可以应用于疾病的预测和药物研发。例如，通过对多个因素（如年龄、基因、生活方式等）的数据进行建模，可以预测某个人患上肝癌的风险程度，从而引导该人进行适当的生活方式调整和定期检查。
关键词提取是从文本数据中抽取出最具代表性和重要性的词语或短语。在医疗健康领域中，关键词提取可以应用于从大量文献中抽取出与某种疾病相关的文章，并进一步分析其中的思想和观点。例如，通过关键词提取技术可以找到与“肺癌”相关的文献，并对其进行主题分析和类比研究，以促进医学研究的进展。
在医疗健康大数据挖掘中还有很多其他的方法，如分类器、回归分析、时间序列分析等，这里不一一赘述。需要注意的是，在数据挖掘过程中，保证数据的质量和安全是非常重要的，必须采用严格的数据清洗、加密和保护措施。