在现代医学信息化的进程中,电子病历始终是数字化医疗的基础,电子病历数据大量的被使用在医学研究和诊断中。人们希望从临床数据中探索挖掘出隐藏在其中的医学规律和模式,从而能对医生诊断或其他领域的研究提供更准确科学的帮助。然而不同病人的诊断流程不尽相同,反映到电子病历数据上就造成了数据的复杂性和大量缺失等问题。针对这个难题,本文设计了一个电子病历数据质量分析模块。该模块对数据的异常和错误类型分别进行分类评估,并将数据评估的结果系统上进行可视化显示,最后提供给用户交互式选择修复数据质量问题的方法。为了挖掘电子病历数据中潜在的规律模式,本文从病人群组出发,选用相应的数据分析和可视化方法建立了一个电子病历可视化系统。系统通过散点图、sankey图等各个视图间的联系与交互,展示了不同病人群组之间基于不同特征的区别以及联系和不同属性在不同群组之间分布的差异,用户也可以交互式地探索。本文也探索了数据间不同特征属性的相关性,最后通过具体实例来验证了整个系统的实用性。