在信息技术飞速发展的时代,医院必须加速推进以电子病历为核心的医院信息化建设。电子病历作为医护人员开展诊疗活动的日常工具,实质上已经演化为医生的工作站,对于辅助医生工作、提高医疗质量具有重要意义。为了促进电子病历的发展,本论文提出利用OLAP、数据挖掘技术来改善电子病历业务逻辑的方案。本方案以闭环控制思想为基础,利用商业智能中的OLAP和数据挖掘技术与数据挖掘算法相结合构建数据分析模型,对HIS数据库中的数据进行实时分析,并通过电子病历与商业智能的数据交互,将结果实时反馈给电子病历系统,以加强电子病历辅助医生工作的作用。本论文基于商业智能平台DeepSee和结构化电子病历详细设计并实现了两个具体应用：(1)利用OLAP技术对处方医嘱详细记录进行实时分析,从时间、科室、用户、医嘱类别、医嘱内容多个维度进行切块,对不同用户各种药品的开单频次进行统计,以此为依据确定每个科室或者用户医嘱系统药名下拉菜单的药名顺序,使常用药品名称排序靠前,节省常用药的检索时间；(2)使用Apriori算法和OLAP技术结合,在保证系统响应速度的基础上从医嘱数据中实时查找基于病人诊断结果的多种关联性处方,自动显示在医嘱界面,起到对医生的提醒作用,降低医生的记忆负担和压力,也能提高医生填写处方的速度。本论文由此说明了个性化药名排序和关联处方提醒对医生工作的辅助作用,以及利用OLAP和数据挖掘技术使电子病历具有的“自学习”能力。另外,商业智能高效的数据处理能力,使得电子病历可以快速地提取所需要的信息,保证了某些复杂算法下系统的响应速度,使病历的优化不会顾此失彼。