某医院已有100个分别患有胃炎、肝炎、冠心病、糖尿病等的病人资料记录了他们每个人若干项症状指标数据如果对于一个新的病人当也测得这若干项症状指标时可以用什么方法判定他患的是哪种病 简单说明一下思路

对于一个新的病人，可以使用机器学习的方法来判定他患的是哪种病。具体的思路如下：

1. 数据预处理：将已有的病人资料进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。将每个病人的症状指标数据作为特征，将其所患疾病作为标签。

2. 特征选择：根据特征的相关性和重要性，选择出对于判定疾病类型有较大影响的特征。可以使用统计方法或者机器学习算法进行特征选择。

3. 模型选择：根据数据的特点和问题的需求，选择适合的机器学习模型。常见的模型包括决策树、支持向量机、逻辑回归等。

4. 模型训练：使用已有的病人资料进行模型的训练，通过学习数据中的模式和规律来建立一个判定疾病类型的模型。

5. 模型评估：使用一部分未参与训练的数据进行模型的评估，评估模型的准确性和泛化能力。

6. 模型应用：当有一个新的病人的症状指标数据时，将其输入到训练好的模型中，模型会根据学习到的规律判定该病人患的是哪种疾病。

需要注意的是，以上方法只是一种简单的思路，具体的实施还需要根据具体问题进行调整和优化。另外，模型的准确性和可靠性也需要通过充分的实验和验证来进行确认。