1、项目介绍技术栈Python语言、MySQL数据库、Flask框架、Vue框架、随机森林分类算法模型功能模块医疗数据分析可视化实时监控大屏包含各年龄段患病占比、疾病类型分布、医院科室分布环形图、疾病关键词云图、男女患病对比图、患病身高体重平均数图、病例列表及疾病数据概览疾病在线预测用户输入病情描述系统基于随机森林算法返回初步预测结果并附温馨提示医疗数据展示以表格形式展示患者疾病类型、性别、年龄、就诊信息、个人体征等完整病例数据支持按类型搜索与删除后台数据管理以表格形式集中管理病例信息支持搜索、新增、编辑、删除操作项目介绍本系统服务于医疗行业旨在解决数据整合不畅、决策支持不足、患者信息利用率低等问题。后端采用Python与Flask框架前端使用Vue框架数据库选用MySQL。系统实现了医疗数据的可视化展示包括患病占比、疾病类型分布、科室分布、关键词云图等并提供基于随机森林算法的病情初步预测功能。同时系统支持病例数据的表格展示与后台管理便于用户查看、搜索、新增、编辑和删除病例信息提升数据管理与分析效率。2、项目界面1医疗数据分析可视化实时监控大屏该医疗数据可视化分析首页包含多类数据图表模块可展示各年龄段患病占比、疾病类型分布、医院科室分布、疾病关键词、男女患病对比及患病者身高体重均值等信息同时提供病例列表与疾病数据信息概览。2疾病预测—机器学习算法该在线预测页面为病情初步预测模块用户可在输入框填写病情描述并提交系统会根据输入内容给出疾病预测结果同时页面附带温馨提示明确说明预测仅为机器初步判断不能替代正规医疗检查。3疾病预测—机器学习算法该在线预测页面为病情初步预测模块用户可输入病情描述并提交系统会根据内容给出疾病预测结果同时附带温馨提示明确说明该预测仅为机器初步判断不能替代正规医疗检查。4医疗数据展示该数据表格页面为医疗数据可视化分析系统的病例数据管理模块以表格形式集中展示患者的疾病类型、性别、年龄、就诊信息、个人体征及患病相关情况便于用户查看和管理完整的病例数据。5后台数据管理该后台管理页面是医疗病例数据的维护模块以表格形式集中展示病例信息支持对病例数据进行搜索、新增、编辑、删除操作实现对病例数据的统一管理与维护。3、项目说明一、技术栈简要说明本系统后端采用Python语言进行业务逻辑处理与算法实现搭配Flask轻量级框架构建RESTful API接口。数据库选用MySQL存储病例数据确保数据的完整性与查询效率。前端使用Vue框架进行页面渲染与交互体验优化实现数据动态展示。在预测模块中系统采用随机森林分类算法模型基于病情描述文本进行疾病类型的初步预测。二、功能模块详细介绍医疗数据分析可视化实时监控大屏该模块为系统首页集成了多类数据图表组件形成统一的监控大屏。页面展示了各年龄段患病占比统计图帮助用户了解不同年龄段的疾病分布特征。疾病类型分布模块以图表形式呈现各类疾病的占比情况便于快速识别高发疾病。医院科室分布采用环形图展示直观反映各科室的病例数量比例。疾病关键词云图通过词频大小突出常见症状与疾病关联词汇。男女患病对比图用于分析性别对疾病发生的影响。患病身高体重平均数图展示不同疾病患者的平均身高与体重数据。此外页面还提供病例列表及疾病数据信息概览方便用户快速浏览最新病例记录。疾病在线预测该模块基于随机森林分类算法为用户提供病情初步预测功能。用户可在输入框中填写病情描述文本提交后系统调用训练好的机器学习模型进行分析并返回预测的疾病类型结果。为保障用户理性使用页面同时附带温馨提示明确说明该预测结果仅为机器基于数据模型的初步判断不能替代正规医疗机构的检查与医生诊断。该模块适用于辅助医生快速参考或帮助用户初步了解可能的疾病方向。医疗数据展示该模块以数据表格形式集中展示病例详细信息。表格包含患者的疾病类型、性别、年龄、就诊医生、就诊医院、就诊时间、个人体征如身高、体重以及患病相关情况等字段。用户可通过类型搜索功能快速筛选特定疾病类别的病例记录也支持删除不需要的数据行。该模块便于医护人员或数据分析人员查看和管理完整的病例数据为数据统计与病历回顾提供便利。后台数据管理该模块面向系统管理员提供完整的病例数据维护功能。页面同样采用表格形式集中展示所有病例信息并在此基础上增加了新增、编辑、删除等操作按钮。管理员可以搜索特定病例新增新的病历记录修改已有病例的字段内容或删除错误或过时的数据。该模块实现了对病例数据的统一管理与动态维护确保数据库中信息的准确性与及时更新为前端可视化模块和预测模块提供可靠的数据来源。三、项目总结本系统针对医疗行业数据整合不畅、决策支持不足、患者信息利用率低等现实问题设计并实现了一套完整的医疗数据分析可视化方案。系统综合运用Python、Flask、MySQL、Vue及随机森林算法构建了从数据存储、后端处理到前端展示与智能预测的全流程架构。通过可视化大屏用户可直观掌握疾病分布、科室情况、性别差异等多维信息通过在线预测功能可快速获得病情初步判断通过数据展示与后台管理模块可实现病例数据的高效查阅与维护。系统整体提升了医疗数据的利用效率与管理水平为医疗工作者提供了科学、直观的辅助决策工具。4、核心代码importjiebaimportpandasaspdfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,classification_reportfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsqlalchemyimportcreate_engine,text conncreate_engine(mysqlpymysql://root:123456127.0.0.1:3306/medicalinfo?charsetutf8)stopwordsset(open(./machine/stopword.txt,r,encodingutf-8).read().splitlines())deftokensize(text):words[wordforwordinjieba.cut(text)ifwordnotinstopwords]return .join(words)defgetData():querytext(select * from cases)try:dfpd.read_sql(query,conconn,index_colid)#exceptExceptionase:print(e)datadf[[content,type]]data[content]data[content].apply(tokensize)# print(data)returndata vectorizerTfidfVectorizer(max_features10000)defmodel_train(data):x_train,x_test,y_train,y_testtrain_test_split(data[content],data[type],test_size0.2,random_state42)#文本提取x_train_vectorizervectorizer.fit_transform(x_train)x_test_vectorizervectorizer.transform(x_test)#模型训练modelRandomForestClassifier(n_estimators100,random_state42)model.fit(x_train_vectorizer,y_train)y_predmodel.predict(x_test_vectorizer)accuracyaccuracy_score(y_test,y_pred)returnmodeldefpred(model,content):content[ .join(jieba.cut(content))]x_test_vectorizervectorizer.transform(content)predmodel.predict(x_test_vectorizer)returnpred[0]if__name____main__:trainDatagetData()modelmodel_train(trainData)