我国一直都是人口大国,随着逐渐迈入老龄化社会,糖尿病和心脑血管疾病的患者人口与日俱增。在诊断这些病症的过程中存在很多干扰因素,增加了诊断过程的复杂程度,所以就非常有必要设计出可以实现辅助疾病诊断的专家系统,从而提高专家诊断的精度和准确度,提升诊断过程工作效率,进而帮助患者节约更多的就医成本。利用聚类算法对医学数据进行聚类分析,不仅可以提高海量医学数据有效直观的表现形式,还有助于挖掘出数据中隐藏的模式和信息,从而提高人们对于生物医学现象机理和本质的认识。鉴于此,本文研发基于聚类算法研发网络信息化的医疗诊断系统,通将患者病历资料与主治名医之间的自动关联,进行自动推荐,从而不断增强医疗诊断的有效性和及时性。除了上述问题以外,当前传统远程医疗管理系统当中还存在很多亟待解决的矛盾,包括质量和效率无法有效提升、病历资料主治管理不严谨、会诊流程松散等。在对这些问题进行汇总分析的基础上,本文首先整体梳理了国内外已有的关于医疗诊断系统发展和成果的相关研究现状,再通过对功能模块的非功能需求以及需求分析,构建系统参与者的UML用例分析方案,围绕医疗诊断系统的多元化功能展开业务处理类的设计,同时在流程处理分析和时序调用方面也充分结合UML建模技术、数据挖掘技术和远程医疗技术。系统采用的开发工具、网络体系架构、编程语言、开发平台以及后台数据服务器分别为Eclipse、B/S模式、JAVA语言、Spring web MVC、Oracle数据库,完成了聚类分析、病理管理、会诊管理等多元化功能的实现,最终构建了一个网络信息化医疗会诊管理系统,增强了实际应用价值和针对性。最后,通过功能性测试和非功能性测试相结合的手段,对系统的可靠性和可行性进行验证。结合实际测试结果来看:论文在聚类算法的基础上设计并实现医疗诊断系统,可以深入分析并挖掘系统病历进行高效性的展现,同时结合病人的病历信息与主治名医自动关联的方式,直接开展名医在线会诊工作,这大大提升了医疗会诊系统的效率,打破了传统医疗会诊的局限性。