在医学领域，案例知识库是极具价值的医学信息仓库。它能为临床决策支持系统（CDSS）提供支持。基于案例推理技术（Case-basedReasoning, CBR）一定程度上弥补了基于规则推理技术（Rule-basedReasoning, RBR）获取困难和解释异常情况能力弱的不足，被广泛运用于CDSS。本论文针对临床医学诊疗的特点，基于本体论的思想，提出临床案例知识的构造，获取、表示以及推理等方法。研究内容主要有：1.基于对临床医学诊疗特点的分析，本文给出了临床医学本体的表示方法。在分析知识形式化表示方法以及临床医学知识表示模型的基础上，提出了基于本体的临床案例知识表示方法。2.在分析国内外现有医学本体研究成果的基础上，给出了临床医学本体构建方法，尤其是医学本体概念词典的构建方法。在此基础上提出基于案例推理(CBR)的临床医学案例知识表示方法，给出了临床案例知识库的结构。3.分析了医学案例中文本信息的抽取方法，分析了医学命名实体识别方法的优缺点。结合结构化数据和半结构化数据获取方法的特点，提出临床案例知识获取的一般流程和方法，给出基于XML的临床案例库的表示实例。4.针对基于案例推理中核心的案例相似度计算问题，本文在分析现有相似度计算方法的基础上，设计了基于文本类型、程度类型、数值类型、时间类型等多种数据类型的相似度计算方法。并通过基于真实的临床数据实验验证了相似度计算方法和权重计算方法的有效性。