随着计算机技术的迅猛发展,医院信息系统(Hospital Information System, HIS)得到广泛应用。与此同时,医院数据库所积累的数据也越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,人们希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据。因此,如何从这些海量的数据中找出有真正有价值的东西,为医院的管理决策服务,成了目前许多医院迫切需要解决的问题。为了给医务管理者利用海量的数据资源进行分析、决策和管理,数据挖掘技术提供了有效的技术工具。本文首先阐述了HIS系统以及数据挖掘技术的发展现状,并重点研究了时间序列和关联规则数据挖掘技术。接着通过对数据挖掘过程的分析,结合HIS系统数据挖掘应用实际,提出改进的CRISP-DM数据挖掘模型。然后在对HIS系统设计时采用引入AJAX技术的改进MVC模式,该模式利用EXTJS框架用来创建一个与后台技术无关的前端用户界面;通过EXTJS可以更加方便和快捷的完成视图层的工作;通过AJAX可以最大程度的减少冗余请求、减轻对服务器造成的负担、无需刷新更新页面以及减少用户心理和实际的等待时间。最后利用时间序列对HIS系统实施数据挖掘,通过ARIMA模型对医院业务月收入和药品销售量进行预测,从而可以为医院管理和决策提供有力的工具;利用Aprioir关联分析模型对医院信息数据进行建模分析,发现高血压、眼部疾病、神经病变、肾脏病变和冠心病变等具有明显和糖尿病有并发倾向,给相关医务人员分析、治疗糖尿病及并发症提供了有价值的参考。