电子病历是实现以病人为中心管理模式的基本要求,是数字化医疗发展的必然趋势,它包括了患者在医院诊断、治疗过程的全部信息。由于HL7标准提出不久,且还处于进一步完善的过程中,电子病历数据抽取和模式挖掘在国内外都少有研究。非标准的电子病历必须转换为标准的电子病历,才能实现不同单位和部门之间的信息交换。标准电子病历遵守HL7V3标准,其CDA消息结构用XML表示。由于XML形式的病历文档存在对应的XML 模式(Schema),从而为标准电子病历消息的转换和数据抽取提供了可能。据此,以HL7V3参考信息模型RIM的类图为桥梁,基于对象模型驱动映射实现了二者之间的转换。在此基础上,基于.NET FrameWork中XML的读写类、文档类等,利用文档对象模型和拉模型技术,对标准化病历消息进行了消息有效性验证,并实现了电子病历消息的数据抽取。最后,通过电子病历数据抽取接口获取数据,利用Apriori算法的连接运算产生候选频繁集,并根据候选频繁集构造条件模式树,通过对FP-growth算法的改进实现了频繁模式挖掘。通过以上工作,完成了基于HL7电子病历数据抽取及模式挖掘的任务,满足了电子病历信息交换及数据分析的要求,从而为基于HL7的电子病历知识发现奠定一定的基础。