随着中国经济的不断发展,社会生活水平的提高,人们对医疗健康的要求不断提高,这对医疗卫生事业的发展提出了挑战。如何更合理地利用好电子病历数据资源,发挥电子病历数据的作用,促进和提高医疗服务质量,这是在当前信息化时代发展时需要面对的问题。数据挖掘技术的不断进步,为电子病历数据的再次利用创造了条件。将数据挖掘和分析技术与目前的医疗信息管理系统相结合,能够更好地利用电子病历数据资源,为医疗信息化建设和管理决策提供进一步的支持。参照目前的医院信息管理系统,配合数据挖掘的主流技术和方法,本文设计并实现了一个电子病历数据分析与挖掘系统。该系统的功能可以划分为四个模块:数据整理、数据检索、数据分析和数据可视化。其中数据整理模块是整个系统的基础,该模块适当兼顾医疗数据的特殊性,对电子病历数据进行预处理,达到补全缺失、剔除异常、降低噪声的结果。数据检索模块是整个系统的基础功能,为用户提供方便快捷的病例数据检索和查询服务,通过关键字检索、对比筛选、病例检索能够实现对患者基本信息、患者病症信息、患者住院信息、患者花费信息等34个大类近400个维度特征指标进行查询和检索。数据分析模块为该系统的核心,支持对电子病例数据不同维度、不同关系特征进行统计分析,同时利用成熟的数据挖掘算法,对疾病的共现规律进行挖掘。数据可视化模块支持以图、表等多种形式对数据检索、数据分析等功能得出的结果进行展示。在对系统需求进行分析的基础上,给出了系统的功能设计、数据库设计和类设计等。利用PyQt Designer设计并实现了系统的界面,在PyCharm环境下基于Python语言实现了系统的功能。将系统应用于某省辖市2015-2016年81万余条电子病历数据上,分析了特定疾病在不同年龄段、不同性别、不同季节上发生的规律特征。针对不同的支付方式,统计分析了特定疾病的花费及住院时间,得出的结果可为供决策部门提供支持。利用Apriori算法对患者诊断信息进行分析,得出了部分疾病共现的结论。本篇论文的研究是在当代社会信息化浪潮的针对医疗信息资源中的电子病历数据利用的一次较为有益的尝试。通过较为合理的方式进一步提高电子病历数据信息的利用率,方便医疗工作者提高工作效率,为医疗决策提供支持。