在当今这个互联网时代,信息与计算机技术得到了空前的飞速发展。而将这些技术应用到医疗体系则是目前最为热门的智慧医疗体系。而在体系中为患者以及医疗机构提供应用服务的系统则被称之为智慧医疗服务系统。目前的国内外的大型医疗机构普遍具有所谓的“智慧”医疗服务系统,实际的系统仅仅具有挂号、查询、预约等简单的服务功能,这样的系统离“智慧”还有很大的差距。我国是一个发展极不均衡的国家,对于地处偏远欠发达地区的人们而言,医疗资源相对匮乏,而去大型专业的医疗机构门诊享受专家的诊断和治疗过于奢侈和不切实际,即使对于发达地区的人们来说医疗资源因为人口密度的问题也是可望而不可即,所以人们所需要的医疗服务绝对不是千里之外的挂个10天甚至20天后的门诊号就能解决的。对于广大患者而言,实时、便捷、经济、高质量、专业化、体系化的医疗服务才是他们眼中真正的智慧医疗服务。而在如今这个大数据时代,让医疗服务系统拥有真正的智慧的最好方式则是将专家系统、数据挖掘等人工智能技术应用到其中。在上述的背景下,提出了一个基于分类算法的智慧医疗服务系统。在研究了国内外医疗诊断专家系统的发展和成果的基础上,总结出了人工智能医疗诊断的原理:将病患的症状表现归类为已知疾病。基于数据挖掘中的分类分析技术实现了推理机对疾病的分类。为了取得更好的诊断效果,将关联分析用于疾病背后的各种潜在因子的挖掘,并提出了基于关联规则挖掘得到潜在因子来改进优化的组合分类算法。算法解决了基分类器单颗决策树的过拟合问题,同时将个体差异对于诊断分类的强烈影响通过潜在因子的方式用于为组合分类器结果赋投票权进行优化,最后得到有最高置信度的分类结果。并使用真实医疗大数据进行了实验,证明了基于此分类算法实现的推理机能满足智能医疗诊断的需求。然后,基于JavaWeb技术栈实现了整个智慧医疗服务系统,包括对为患者提供智能诊断、预约、查询、留言等功能的前端服务系统和未管理者提供院内业务管理的后台管理系统。并基于数字水印进行了隐私数据的安全保护。最后测试通过了整个系统。