在公共卫生领域，中毒型细菌性痢疾（VSC）是一种由志贺菌属引起的严重肠道传染病，其特点是起病急骤、病情凶险、病死率高，传统上，VSC的监测依赖于临床报告和实验室检测，但这种方法存在滞后性和地域性限制。
数据挖掘技术，如时间序列分析、聚类算法和机器学习模型，能够从海量医疗数据中提取有价值的信息，通过分析历史病例的发病时间、地点、患者年龄、性别、症状等信息，可以构建VSC的早期预警系统，当某地区在特定季节出现与VSC相关联的症状集群时，系统能自动发出预警，提示相关部门和医疗机构加强监测和准备。
结合地理信息系统（GIS）技术，可以直观展示VSC的地理分布和传播趋势，为制定针对性的防控措施提供依据，数据挖掘技术不仅提高了VSC预警的准确性和及时性，还为公共卫生决策提供了科学支持，有助于降低VSC的发病率和病死率。
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利用数据挖掘技术分析患者症状与流行病学特征，为中毒型细菌性痢疾提供早期预警。
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