高血压是严重影响我国居民身心健康的疾病,但是目前我国的医疗卫生条件并不能跟上高血压患者的就医需求,存在“看病难、看病贵”等诸多问题,因此国家大力地推进医疗信息化建设,借以提高高血压的知晓率、治疗率和控制率,如何借由人工智能和其他计算机信息领域新技术解决当前问题、如何通过信息领域的快速发展带动医学领域的信息化建设,具有非常现实的意义。语义网作为人工智能的一个新领域,是一个使计算机具有一定判断力和思维能力的智能网络。本体作为语义网中最为核心的概念,是一种对事物本质的描述和对某一领域标准概念的详细说明。案例推理则是一种利用过去经验来解决当前问题的技术,与现实中医生进行医学决策和病理诊疗的过程较为接近。本文中将案例推理和语义网相关技术结合用于高血压的诊断治疗具有重要的研究价值。本文首先整合了诸如高血压的发病机理、治疗手段等高血压的病理知识,提取高血压病相关的医学概念、诊断指标、治疗方法,使用斯坦福大学的本体构建软件Protege建立起高血压领域本体模型。利用Jena本体和推理子系统API,根据已建立的高血压领域本体模型的类目编写java程序创建患者就医的病人本体实例,依据Jena规则的语法编写了高血压的诊断和治疗两种类别的推理规则,并在系统中引入案例推理,设计出采用xml格式的案例库结构,提取部分本体实例生成小型案例库,实现了基于相似性的案例匹配算法完成案例的匹配,并根据系统的需求将案例推理技术与本体的规则推理技术相结合,设计业务逻辑对案例库和本体知识库的管理查询。文章最后通过对系统结构分析并结合Java相关技术将本体、规则推理、案例推理等优势相结合设计了一个辅助高血压病的诊断和治疗的高血压诊疗系统的B/S框架。并围绕此框架结构使用struts框架编程对系统的关键环节进行了实验性的实现。目前,系统需要在规则编写、系统效率、优化算法和案例库结构等诸多方面进行改进和提高。这是一次将语义网相关理论应用于实践的探索和尝试,希望能给予后续的研发人员提供借鉴和Web3.0相关应用开发的思路。