随着信息网络化的发展，互联网已渗透到社会经济和生活的各个领域，这其中也包括电子病历的发展。基于电子病历信息抽取出的结果，利用通用医学本体或者一体化医学语言系统来获取与用户健康状况密切相关的用户健康知识，既避免了手工构建知识库的复杂繁琐，又继承了数十年积累的计算机可用的医学知识，是用户健康知识表示的一条捷径。一体化医学语言系统是美国国立医学图书馆为了提高计算机程序理解生物医学和健康信息语言的能力而建立和发行的，开发者可以使用一体化医学语言系统中的知识源和支持性软件工具来创建、检索及整合生物医学和卫生信息数据。一体化医学语言系统知识源具有多方面的用途，可以被用于不同功能的系统，包括病案数据系统，情报检索系统和自然语言处理等。本文在描述了一体化医学语言系统整体组织结构的基础上，对一体化医学语言系统中超级叙词表的语义相似度计算和一体化医学语言系统中语义网络的本体推理分别进行了研究。相似度研究主要利用超级叙词表中概念标识符的唯一性，建立用概念标识符进行组织的中英医学对照词表，将中文医学概念映射到一体化医学语言系统中超级叙词表中的概念，然后将不同的语义相似度计算方法即基于距离的计算方法和基于信息量的计算方法应用到医疗领域本体中，并用实验加以验证。实验结果表明，这种利用一体化医学语言系统中超级叙词表的概念来计算中文医学领域中概念间的语义相似度是可行的。用OWL来表示医学领域中的用户个人健康知识，可以使这种知识具备了标准化、易于共享的特点和逻辑推理的能力。本体推理研究主要集中在将一体化医学语言系统语义网络中的所有语义类型和语义关系在语义网框架的作用下，用OWL本体描述语言来对医学领域本体进行描述，并利用Protégé本体构建工具中的推理机实现了医学领域本体的一致性检查和实例归类。