Bu makalede, veri madenciliği ve tıpta uygulamaları üzerine bir inceleme yapılmaktadır. Veri madenciliği, büyük veri havuzlarındaki yararlı bilgileri otomatik olarak keşfetme süreci olarak tanımlanır. Sağlık yönetiminde, veri madenciliği teknikleri giderek daha fazla kullanılmaktadır çünkü sağlık hizmetleri kuruluşları tarafından büyük miktarda ham veri üretilmektedir. Bu veriler çok karmaşık ve hacimlidir ve geleneksel araçlar ve yöntemlerle analiz edilmesi zordur. Veri madenciliği teknikleri ve yöntemleri, karar vericilerin hacimli verilerdeki ilginç kalıpları keşfetmesine yardımcı olur. Tıbbi büyük veri, diğer alanların büyük verisine kıyasla farklı özelliklere sahiptir ve tıbbi büyük verinin kullanımının yasal komplikasyonları ve sorunları vardır. Tıbbi büyük veri, sağlık hizmeti kalitesini iyileştirmek, salgınları tahmin etmek, hastalıkları iyileştirmek, daha iyi sağlık profilleri oluşturmak, yaşam kalitesini iyileştirmek, sonuçları iyileştirmek, önlenemeyen ölümlerden kaçınmak, daha iyi tahmin modelleri oluşturmak ve kaynak israfını azaltmak için kullanılabilir. Bu makalede ayrıca veri madenciliği için CRISP-DM metodolojisi ve tıbbi büyük verilerin faydaları da ele alınmaktadır.(AI)