在RHadoop中使用R语言进行医疗数据分析通常包括以下步骤：
准备数据：首先需要准备医疗数据，可以是从数据库、文件或其他来源中提取的数据。数据应包括患者信息、诊断信息、治疗信息等。
导入数据：使用RHadoop中的HDFS和Hive等工具将数据导入到R环境中，以便进行分析。
数据清洗：对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和重复值等，确保数据的质量和准确性。
数据探索：使用R语言中的统计分析和可视化工具对数据进行探索性分析，了解数据的分布、相关性和趋势等。
数据建模：根据医疗数据的特点和分析目的，选择合适的统计模型或机器学习算法进行建模，例如线性回归、逻辑回归、决策树等。
模型评估：对建模结果进行评估和验证，检查模型的准确性、稳定性和可解释性。
结果解释：根据分析结果和模型输出，对医疗数据进行解释和生成报告，为医疗决策提供参考。
通过上述步骤，可以利用RHadoop中的R语言工具对医疗数据进行全面的分析和挖掘，为医疗行业的决策和改进提供支持和指导。