医疗卫生信息化的迅速普及，为医疗行业积累了海量有价值数据。对这些数据的有效利用、分析，挖掘其中隐含的信息、知识及模式，可为病患提供更好的诊疗及保健，为管理者提供更好的决策支持。国内对数据挖掘方面的研究还处于起步阶段，数据挖掘方面的应用也只是集中于诸如电信、金融和保险等大的行业，且大多是国外产品。在医学信息的数据挖掘方面，国外有更多的研究及应用，不仅把数据挖掘应用于病人及医院的管理方面，而且在辅助医生诊疗各个方面都有广泛的应用。因此，数据挖掘在我国的医疗行业的研究具有重要的实际应用价值。本文的研究工作，是在现有医学信息数据的基础上构建医学数据仓库，并运用数据挖掘技术，挖掘有价值的模式，为医生的诊疗活动提供参考。论文首先按主题划分医学信息对象，将各个主题以多维立方体方式组织，专业人员可以基于这些维度，分析各项指标，进而可从不同的角度对医学信息分析、提取、应用：接着按主题构建医学数据仓库，从不同应用系统中抽取、转换、加载医学信息到数据仓库中；然后以医学信息仓库为基础，分析和选取挖掘主题，阐述医学信息挖掘中存在的问题，并构建数据挖掘实验平台，给出评价和结果解析；最后在Apriori算法的基础上，针对医嘱数据引入新的参数，从而提高算法规则选取的效率和准确度。