确保收集到所有相关的患者信息，包括基本信息、疾病史、家族史、症状、体征等。

对收集的数据进行清洗、整合，于机器学习算法使用。

利用处理好的数据训练模型，以提高推荐的准确性和可靠性。

将模型的结果以易理解的方式展示给医生，帮助其做出决策。

对于保险经纪业务来说，数据设计建模的目标主要是风险评估和产品推荐。收集客户的个人信息、职业、生活习惯等相关信息，通过数据分析来预测客户可能面临的风险，据此推荐相的保险产品。

在金融服务外包领域，数据设计建模主要用于信用评估和反欺诈。收集客户的信贷记录、消费习惯、社交媒体行为等数据，通过机器学习算法来预测客户的违约概率，以此作为是否发放贷款的依据。