健康一体机数据挖掘可以发现生物医学和健康领域中隐藏的模式，并将它们用于研究或资源分配和管理方面的决策，同时也可以为其他领域的学术研究提供合理的科学假设[91。在研究中应用到的数据挖掘方法主要包括分类、聚类和关联规则分析等。

　　健康一体机分类技术应用最为广泛，主要用于特征提取和患病风险评估，同时该领域的数据集也常被用来测试分类算法。聚类不同于分类，常用于对数据属性间关系了解较少的情况下。

　　实际应用中首先依据属性将实例归类，之后研究不同类别中实例的共同特征，从而发掘潜在的模式。健康一体机关联规则常被用来发现体征与疾病、生活方式与疾病以及疾病与疾病等之间的潜在联系。实际应用中，常常会混合利用多种不同类型算法针对数据进行分析，以提升单一算法的准确率或是获取数据中隐藏的多种不同类型模式。