随着疾病的复杂化以及药品种类的多样化,医院药品库存或出现短缺,或供过于求导致积压和浪费,准确地掌握医院药品的需求规律对药品管理工作大有裨益,故正确预测药品的用量是医院管理者紧迫需要解决的现实问题。另一方面,随着数据应用的普及以及医院信息化管理的蓬勃发展,医院积累的数据量迅速增长,并以多种形式反映着患病情况、用药情况,如何充分利用这些数据做挖掘,发现药品使用的知识、规律,以更科学、有效的办法达到药品管理的目的,成为医院管理者所正视的问题,也是社会普遍关注的研究问题之一。基于以上背景,本文为实现药品科学化管理结合时间序列方法设计了药品用量预测模型,药品的用量预测是从历史数据中提炼出药品需求量的规律,并利用这一规律性去预测未来的用量。对医院而言,这是资源调配的重要参考。此外,预测某疾病就诊人次,从侧面掌握药品使用量的规律,以具有代表性的高血压疾病为例设计了高血压疾病的就诊人次预测模型,以期从另一角度掌握未来的药品需求量。研究内容具体包括以下几个方面:详细介绍了数据挖掘技术在医药领域的应用研究现状及数据挖掘技术理论及常用分析方法,重点介绍本论文使用的时间序列方法。在研读了时间序列预测问题研究方法的文献基础上,从提取数据潜在时序性信息的角度,对医院药品历史用量统计分析以及运用数据挖掘工具——SPSS Modeler建立药品用量预测模型,并对预测模型进行评价。接着对患者就诊情况进行统计分析,从就诊人次的角度考虑药品的需求,从而达到药品科学管理的目的。同样用SPSS Modeler建立就诊人次预测模型,并评价、分析预测模型,预测结果精准。最后,对医院药品信息化管理工作给出具体的决策建议。本文的研究对掌握医院药品的用量有现实意义,医院可利用SPSS Modeler时间序列建模节点对药品用量做预测,进而强化药品管理。