近年来,随着医疗影像信息系统RIS在医院的普及,系统积累了大量的检查记录,如何有效的将这些数据利用起来,已经成为众多医院领导及卫生主管部门迫切关心的问题。本文主要对某一区域内的两家三甲医院的RIS数据进行挖掘分析,围绕以下几个重点展开研究:1)基于灰色马尔可夫模型的区域医疗影像设备检查量预测:对传统的灰色预测模型的不足之处,对其进行优化,采用了灰色马尔可夫模型对设备检查量进行预测。并将该模型应用到区域内两家三甲医院设备检查量预测上,对预测结果进行分析对比。2)基于支持向量机的区域医疗影像检查疾病分类研究:针对医疗影像数据库中检查文本开展文本自动分类研究。首先采用了K-means文本聚类对数据库中一小部分数据聚类成十大疾病类别;其次针对医疗影像检查文本的特殊性,提出了一种优化的支持向量机分类算法,优化后的分类算法大大提高了检查文本自动分类精度;最后将优化后的支持向量机自动分类器应用到区域内两家医院,并根据疾病分类结果来分析两家医院的医疗特色。3)区域医疗影像重复检查分析及关联挖掘:对于区域内两家三甲医院的关联分析,主要探讨了以下内容:(1)分析两家医院之间患者转院情况;(2)分析转院患者的医疗影像重复检查比例;(3)研究患者转院与医院的特色医疗领域之间的关联性;(4)研究患者转院与医院检查设备之间的关联性;(5)使用关联规则Apriori算法,首先验证患者转院后的重复检查的情况;其次使用该算法分析了患者所患疾病与设备检查量之间的关联性,从而有效的验证了设备检查量预测结果。从本文的研究结果表明,患者择医与医院的医疗特色、先进设备具有相关性,不同医院对于患者的影像检查存在不同的认可程度,常规超声检查重复性很高等。这将有助于辅助医院领导和卫生主管部门进行决策。