体检不仅是跟踪群体健康状况的重要手段,而且也是早期发现疾病的重要措施之一。传统的体检方法以纸介质为依托保存体检资料,因其信息量庞大,很难及时、准确地给予分析,从一定意义上失去了体检的重要功能。本文探讨了数据挖掘在当今医学领域中的应用现状和发展趋势,把数据挖掘技术应用于体检信息的分析、统计、分类以及疾病预测,有着重要的使用价值和意义。为了更好的对其进行阐述,本文首先对数据挖掘的基本理论做了一定的分析和研究,探讨其在对庞大的体检信息库进行处理时所显现的优势和不足;从数据挖掘的原理和方法入手,对于基于案例推理的数据挖掘技术所开发的体检信息分析系统进行了较为详细的介绍。本文的主要内容:(1)分析了常用的数据挖掘方法,根据体检信息分析的特点,选择基于案例推理的数据挖掘方法作为“知识发现”工具。(2)介绍了基于案例推理的数据挖掘技术及其实现方法,以此为依据建立体检信息分析的数据挖掘模型。(3)通过实例论述了利用上述模型所开发的体检信息分析系统具有较好的使用性;用该系统对体检信息进行分析的结果,对于跟踪群体健康状况、预警疾病信号有着很好的参考价值。