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本文运用数据挖掘中的决策树分类技术、文本挖掘技术和机器学习领域的集成学习方法提出一种新的自学习模型，用于健康体检中的辅助诊断，以此提高总检医生的工作效率并能有效减少错检漏检现象的发生。数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。