在当前医疗卫生行业的信息化建设过程中,很多医院建立了各种较为完善的医疗信息系统。但是另一方面,医院之间甚至医院内部各个部门之间的信息系统相互隔离,其中的数据从平台环境到数据的组织和存储形式都不相同,存在广泛的异构现象。因此,建立一个有效的医疗信息网格平台实现数据资源的充分共享,对于医疗服务和医学研究的开展有着重要意义。为了做到异构数据的透明访问,医学图像网格平台异构数据访问系统通过建立统一的数据模型和全局查询语言,以网格服务的形式向用户提供完整的数据访问与集成。作为信息集成的核心,异构数据访问系统提出了一种类SQL的查询语言,并实现了查询语言的解析,分解和优化等工作。同时建立全局病人索引和数据缓存机制,全面提高了医学图像网格的数据访问效率。当医疗数据资源集成完成后,用户面对的将是海量的医疗信息。面对这一情况,建立一个高效和准确的检索系统就是异构数据访问中不可缺少的一部分了。在这方面,检索模块使用了统计语言模型,这是因为基于统计语言模型算法以概率统计为理论基础,非常适合用于医学图像网格中的海量医疗数据检索。采用当前自然语言处理的相关技术,给出了互信息和概率统计计算相结合的文档与查询条件相似度计算方法。通过提取数据集中的词频,共现频率等统计量,并在知识词典的帮助下,计算出特征词之间的关联度,从而建立全局关联表。系统的功能测试及性能测试表明,异构数据访问系统为上层应用提供了一个透明的数据访问接口,能够较好地集成各种医疗信息系统的异构数据,同时全局病人索引,医疗数据缓存,OGSA-DAI实例池等相关模块的采用有效地提高了系统的整体效率。