近年来，计算机科学与信息技术在医学领域得到了飞速的发展，随着国家对医疗卫生事业信息化的不断投入，已使其成为临床、科研、医学教育、医院管理的重要组成部分。计算机硬件的改进、功能的提升、应用医疗软件的开发以及有线无线网络系统的建设，使计算机成为医生、护士和医院管理人员一种不可缺少的工具。病人临床资料不断在计算机内存储，使我们积累了大量的数据资料，各种检测，化验数据堆积如山。如何从这些庞大的数据中挖掘出“金子”，是我们计算机应用专业跨学科应用研究的一个十分具有意义和挑战性的研究方向。本文主要应用了数据挖掘领域中的粗糙集理论方法，对病例数据中冗余的病症属性进行删减，得到简化的疾病诊断规则，为“疾病诊断”提供决策支持。论文中，我们对医学数据进行数据预处理、针对具体医学应用，设计了新的基于条件信息熵的属性约简算法，该算法放弃了求属性的最小约简，而是求属性的所有约简，得到更适合医学应用的规则。并且针对目前属性约简算法实现上存在的实用性、快速、有效性的缺点和不足,提出了一种基于数据库查询语句计算条件信息熵实现属性约简的方法，并结合实例说明实现方法的实现过程。将粗糙集的属性约简算法融入到数据库系统当中去，发挥数据库系统的优点，并发挥数据库查询语言操作大规模数据功能强大的优点。最后,建立联合诊断规则表，参与多种疾病的联合初步诊断，能帮助医生在后续确诊过程中快速确诊疾病，并能有效防止医生错诊漏诊。