随着医学检验技术的飞速发展,患者在诊疗期间,会产生大量的检验数据与其他相关信息,这些数据所涵盖的信息量非常大。如何深入分析这些数据,获得有价值的医学规则,这是检验医学亟待解决的问题。本文对这些数据进行全面的分析并结合临床诊疗标准,设计了检验医学辅助诊断系统,主要成果如下：(1)总结了医学数据挖掘的特征。(2)设计了检验医学辅助诊断系统。系统模块包括技师用户、医师用户、患者在线查询等。首先系统已经预处理了大样本的医学检验数据,采用各种挖掘算法对相关疾病数据进行挖掘,产生的规则可以模拟临床经验丰富的医师对疾病的预测性诊断。其次结合疾病诊断标准,本系统即可模拟高年资医学专家,提供更低廉、更高效、更准确的诊断和治疗建议。本系统可以接收来自检验信息系统(Laboratory Information System LIS)上传的检验数据、病人自输入数据,医生输入的各种检查结果等。将这些数据在客户端进行处理,随后通过网络将处理后获取的数据进行传输,再与数据库中的诊疗知识库和大数据挖掘规则进行对比,最终系统可以制定出一套初步的疾病诊断和推荐的治疗措施。(3)利用检验医学辅助诊断系统,结合肿瘤疾病检验数据,从癌胚抗原(carcino-embryonic antigen CEA)数据挖掘、建立模型和报告解读方面验证了系统的可靠性和有效性。本文设计的系统以检验结果和诊断标准为基础,以大数据挖掘为手段,具有人性化、智能化和综合化的特点,满足了实际工作中的实际需求,达到了预期的设计效果。