在呼吸治疗领域，数据结构作为信息处理的基础，其重要性不言而喻，一个高效、合理的数据结构能够极大地提升呼吸治疗决策支持系统的性能与效率，如何有效地组织、存储和检索关于患者呼吸功能、治疗历史、药物反应等大量数据，是提升患者管理质量的关键。
问题： 在构建呼吸治疗决策支持系统时，如何设计一个既能高效处理大量患者数据，又能支持复杂查询和数据分析功能的数据结构？
回答： 针对此问题，可以采用“多维索引树（B-tree）”结合“哈希表（Hash Table）”的混合数据结构，B-tree能够高效地处理范围查询和排序操作，适用于按患者ID、治疗日期等维度组织数据；而哈希表则能以常数时间复杂度进行精确查找和插入操作，特别适合快速访问特定患者的详细记录，结合使用“倒排索引”（Inverted Index）技术，可以快速定位所有涉及特定药物、症状或治疗手段的患者，为医生提供即时、全面的患者概况，从而辅助制定更精准的治疗方案，通过这样的数据结构设计，我们不仅能优化患者管理流程，还能为呼吸治疗师提供强大的数据分析工具，助力临床决策的智能化和精准化。
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