小王（一位医科大学的研究员）: 嗨，小李，我最近听说大数据分析系统在医学研究中越来越重要了，你对这方面了解吗？
小李（一位数据科学家）: 当然，小王。大数据分析可以帮助我们从海量医疗数据中提取有价值的信息，比如患者病历、基因信息等，从而支持临床决策和科学研究。
小王: 那听起来挺有用的！你能给我举个例子吗？
小李: 比如说，我们可以使用Python来构建一个系统，用于分析患者的历史病历数据，以预测某些疾病的发生率。首先，我们需要导入一些必要的库。
>>> import pandas as pd
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split
>>> from sklearn.linear_model import LogisticRegression
>>> from sklearn.metrics import accuracy_score
小王: 看起来很专业啊！那接下来呢？
小李: 接下来，我们需要加载数据集。假设我们有一个CSV文件，里面包含了患者的年龄、性别、既往病史等信息，以及是否患有血糖管理的标签。
>>> data = pd.read_csv('patient_data.csv')
>>> X = data[['age', 'gender', 'history_of_illness']]
>>> y = data['diabetes_status']
>>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
小王: 明白了，然后就是训练模型了，对吧？
小李: 是的。我们可以使用逻辑回归模型进行训练。
>>> model = LogisticRegression()
>>> model.fit(X_train, y_train)
>>> predictions = model.predict(X_test)
>>> print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions))
小王: 太棒了！这样我们就可以利用这些数据来进行预测分析了。