数据挖掘通过逻辑回归、贝叶斯、决策树模型、人工神经网络等算法在海量医疗健康数据中挖掘出相关预测值或某病/某种情况的概率，以助医护人员识别潜在危重患者、评估疾病严重程度、预测病死率等，是有效的疾病管控方法。目前国内数据挖掘还处于起步阶段，需在预警模型、护理记录标准化、引进数据集管理人员等方面加强建设，使数据挖掘用于医疗护理工作中，预测病情发展趋势，辅助临床决策，从而维护患者安全。