经过数十年的发展,我国医疗信息化在取得诸多成绩的同时,依然存在着不少的问题。区域卫生医疗信息化的发展严重滞后,其中普遍存在的“信息孤岛”,“政策发展与新技术交叉”问题,严重影响了医疗信息化效能的发挥。如何规范医疗的数据采集,如何为医疗机构提供大数据分析趋势预警,如何为社区居民提供方便快捷的医疗档案查询服务成为目前区域卫生医疗领域的难题。因此有必要构建区域健康信息平台,融合多种医疗信息的来源数据,通过关联分析提供有价值的趋势预测分析。医疗信息系统数据具有数据量大,数据源异构复杂、分散等特点,而且传统的关联规则分析方法本身存在一定问题。因此,本文试图构建基于Hadoop的分布式数据分析平台,对数据分析平台的部分数据利用改进的Apriori算法进行分析,得到部分关联规则成果。在此研究基础上,为了方便用户查询分析健康信息平台的分析成果,本文设计并实现了健康信息平台软件。本文主要研究内容如下：(1)完成了Hadoop实验环境部署,将传统Apriori算法与分布式平台相结合,设计了新的适用于Map/Reduce编程模型的并行的频繁项集挖掘方法。通过改进的关联规则Apriori算法,提升了数据分析的效率。(2)对健康信息平台的健康数据预测和信息查询功能进行了设计和实现。通过规范健康信息平台的数据源接口,以北京交通大学校医院HIS系统、体检系统和健康小屋系统数据为分析对象,针对医疗机构和居民个人两种不同角色,采用Linux+Apache+Tomcat+MySql+Jsp开发平台,实现了健康信息平台的主要功能。