随着科技的进步和发展,数据呈现爆炸式增长,如今的社会是快速发展的社会,也是数据社会,随着数据库技术的不断发展和普及,数据存储已经成为可能,海量的数据实现了存储,数据库转化为数据仓库。数据的存储已经不再成为问题,数据的分析和处理逐渐成为学者的研究对象,数据挖掘这门学科诞生。它是研究数据更高级的形式,海量的数据中有不完整,有噪声但是价值极高的数据,针对这些数据,数据挖掘这门学科进行高度智能化分析,通过归纳总结,发掘到数据间一抹的关联,数据挖掘研究两个方面的内容,第一个方面从数据中寻找有用信息,建立初步模型。第二个方面,随着数据的不断加入,可以改善数据挖掘的方法,改善新的模型。随着经济的发展,医疗技术得到了不断的发展,医学需要大量有效的信息和知识,帮助医生可以进行快速的诊治。目前医院已经实现了数字化系统,全世界成千上万的海量数据产生于这些数字系统。本文主要结合医院医疗信息系统使用现状,对数据挖掘技术开展了深刻的研究。主要内容有:一、分析了数据挖掘技术的国内外研究现状。二、研究医院信息系统的发展和体系机构,分析医院系统的主要缺陷。三、研究了数据挖掘技术的方法、流程和常用技术。四、重点研究了Apriori算法在医疗信息系统中的应用。主要完成工作如下:第一,建立数据挖掘基本理论,结合实际分析医疗信息系统的特点,结合基本理论找出数据挖掘的特点,找到适用于医院的数据挖掘算法;第二,对医院的具体数据表结构进行分析,找出数据表的关联关系,根据实际需求建立与医院数据库对应的事实表,对所需的数据进行数据准备操作。第三,建立数据库,为后续的工作打下坚实的基础;第四,利用SQL集成环境创造环境,基于医院的数据库管理系统,建立适用于医院新系统的挖掘模型,选择合适的算法和工具;第五,利用数据模型分析历史医疗数据,并得到其中有价值的信息用来为临床诊断和管理者决策提供依据。最后对研究的结果和问题进行了总结,并且展望未来的研究方向和目标。