随着计算机技术的快速发展,我国各大医院都相继进行了信息化的建设,建立了自己的医院信息系统(Hospital Information System,以下简称：HIS系统),数据库的规模和容量也不断扩大,数据的复杂性也逐渐增强。经过多年来的应用,一些大医院的数据库都积累了海量的数据,但是目前对于数据库的处理还停留在一些传统的操作上,如：增加,删除,查询,统计等一些基本操作,而如何在这些海量数据中找出一些有价值的,潜在的信息,已经成为各大医院信息化进程中急需解决的一个问题。因此,在这种背景下,针对HIS系统数据库中的医疗信息的数据挖掘研究和应用应运而生。近几年来,数据挖掘技术发展迅猛,数据挖掘理论也日益成熟,并在实际的使用和实践过程中发挥了强大的功能,目前数据挖掘技术主要应用于商业,金融,网络,生物制药,科学研究等领域,但是在医疗信息领域的应用仍然处于初级阶段。本文针对龙华医院病人目前就诊中遇到的三个主要问题：1、普通门诊病人排队等候时间分析。2、医保病人先就诊,后付费模式(一站式付费)排队等候时间分析。3、门诊人次的预测。从数据仓库的架构和数据准备,维度设计和粒度设计,多维数据模型的建立,分析和设计,以及数据挖掘功能的实现和应用各个方面,对上述问题进行分析和研究。此次课题主要运用关联规则技术和时序算法对病人来医院就诊行为模型进行分析和挖掘,从而更好地了解病人在医院看病,在各个阶段的等候时长,更好的给医院管理者提供决策依据,提高医院门诊业务量和服务质量,优化病人就医流程,解决病人“看病难”问题,从而促进医患关系和谐,实践医院更好为病人服务的宗旨。