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💖🔥作者主頁：計算機畢設木哥🔥 💖

一、項目介紹

基于Python+Django的醫療數據分析系統是一個采用現代化Web開發技術構建的醫療信息處理平臺。該系統運用Python作為核心開發語言，結合Django強大的Web框架能力，構建了穩定可靠的后端服務架構。前端采用Vue.js配合ElementUI組件庫，為用戶提供直觀友好的操作界面。系統數據存儲依托MySQL關系型數據庫，確保醫療數據的安全性和完整性。整個系統按照B/S架構設計，用戶通過瀏覽器即可訪問所有功能模塊。系統設計了管理員和普通用戶兩種角色權限，管理員負責用戶信息維護、醫療數據管理以及預測數據分析等核心業務，普通用戶可以完成注冊登錄并查看相關醫療數據信息。通過PyCharm集成開發環境進行系統開發和調試，整個項目結構清晰，代碼可維護性強，為醫療數據的數字化管理提供了有效的技術解決方案。

選題背景
隨著現代醫療行業的快速發展和醫療信息化程度的不斷提升，各類醫療機構每天都會產生大量的患者數據、診療記錄、檢驗報告等醫療信息。傳統的紙質記錄和簡單的電子表格管理方式已經無法滿足現代醫療數據處理的需求，醫療數據的存儲、查詢、分析和預測成為了醫療管理工作中的重要環節。醫療數據具有數據量大、結構復雜、實時性要求高等特點，需要專業的信息系統來進行有效管理。同時，醫療數據分析對于疾病預防、治療方案制定、醫療資源配置等方面具有重要價值。在這樣的背景下，開發一個基于現代Web技術的醫療數據分析系統，能夠幫助醫療機構更好地管理和利用醫療數據資源。Python語言在數據處理和分析領域的優勢，結合Django框架的Web開發能力，為構建這樣的系統提供了良好的技術基礎。

選題意義
本課題的開發具有一定的實際應用價值和學習意義。從實用角度來看，該系統能夠為小型醫療機構或醫療數據管理部門提供一個相對簡單實用的數據管理工具，幫助實現醫療數據的電子化存儲和基礎分析功能。通過系統的用戶管理模塊，可以實現不同權限用戶對醫療數據的分級訪問，保障數據安全。醫療數據管理功能能夠幫助整理和存儲各類醫療信息，而預測數據分析模塊雖然功能相對基礎，但也能為醫療決策提供一定的數據支持。從技術學習角度而言，該項目涵蓋了完整的Web開發流程，包括后端API設計、數據庫設計、前端界面開發等環節，有助于加深對Python Web開發技術的理解和掌握。同時，醫療數據分析這一應用領域也具有一定的社會意義，能夠讓開發者了解醫療信息化的基本需求和技術實現方式。雖然作為畢業設計項目，系統功能相對基礎，但依然能夠為后續深入學習醫療信息系統開發奠定良好基礎。

二、開發環境

開發語言：Python
數據庫：MySQL
系統架構：B/S
后端框架：Django
前端：Vue+ElementUI
開發工具：PyCharm

三、視頻展示

四、項目展示

登錄模塊：

管理模塊：

五、代碼展示

from pyspark.sql import SparkSession
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
from django.contrib.auth.models import User
from django.contrib.auth import authenticate, login
from .models import MedicalData, PredictionData
import json
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
from django.db.models import Qspark = SparkSession.builder.appName("MedicalDataAnalysis").getOrCreate()@csrf_exempt
def user_management(request):if request.method == 'GET':users = User.objects.all()user_list = []for user in users:user_info = {'id': user.id,'username': user.username,'email': user.email,'is_active': user.is_active,'date_joined': user.date_joined.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}user_list.append(user_info)return JsonResponse({'code': 200, 'data': user_list, 'message': '獲取用戶列表成功'})elif request.method == 'POST':data = json.loads(request.body)username = data.get('username')password = data.get('password')email = data.get('email')if User.objects.filter(username=username).exists():return JsonResponse({'code': 400, 'message': '用戶名已存在'})if User.objects.filter(email=email).exists():return JsonResponse({'code': 400, 'message': '郵箱已被注冊'})user = User.objects.create_user(username=username, password=password, email=email)user.save()return JsonResponse({'code': 200, 'message': '用戶創建成功'})elif request.method == 'PUT':data = json.loads(request.body)user_id = data.get('user_id')try:user = User.objects.get(id=user_id)user.is_active = data.get('is_active', user.is_active)user.email = data.get('email', user.email)user.save()return JsonResponse({'code': 200, 'message': '用戶信息更新成功'})except User.DoesNotExist:return JsonResponse({'code': 404, 'message': '用戶不存在'})elif request.method == 'DELETE':data = json.loads(request.body)user_id = data.get('user_id')try:user = User.objects.get(id=user_id)user.delete()return JsonResponse({'code': 200, 'message': '用戶刪除成功'})except User.DoesNotExist:return JsonResponse({'code': 404, 'message': '用戶不存在'})@csrf_exempt
def medical_data_management(request):if request.method == 'GET':page = int(request.GET.get('page', 1))size = int(request.GET.get('size', 10))search_keyword = request.GET.get('keyword', '')medical_data_query = MedicalData.objects.all()if search_keyword:medical_data_query = medical_data_query.filter(Q(patient_name__icontains=search_keyword) |Q(diagnosis__icontains=search_keyword) |Q(department__icontains=search_keyword))total_count = medical_data_query.count()start_index = (page - 1) * sizeend_index = start_index + sizemedical_data_list = medical_data_query[start_index:end_index]data_list = []for data in medical_data_list:data_info = {'id': data.id,'patient_name': data.patient_name,'age': data.age,'gender': data.gender,'diagnosis': data.diagnosis,'treatment': data.treatment,'department': data.department,'doctor_name': data.doctor_name,'admission_date': data.admission_date.strftime('%Y-%m-%d'),'discharge_date': data.discharge_date.strftime('%Y-%m-%d') if data.discharge_date else None,'medical_cost': float(data.medical_cost)}data_list.append(data_info)return JsonResponse({'code': 200,'data': {'list': data_list,'total': total_count,'page': page,'size': size},'message': '獲取醫療數據成功'})elif request.method == 'POST':data = json.loads(request.body)medical_data = MedicalData(patient_name=data.get('patient_name'),age=data.get('age'),gender=data.get('gender'),diagnosis=data.get('diagnosis'),treatment=data.get('treatment'),department=data.get('department'),doctor_name=data.get('doctor_name'),admission_date=datetime.strptime(data.get('admission_date'), '%Y-%m-%d').date(),discharge_date=datetime.strptime(data.get('discharge_date'), '%Y-%m-%d').date() if data.get('discharge_date') else None,medical_cost=data.get('medical_cost'))medical_data.save()spark_df = spark.createDataFrame([(medical_data.patient_name,medical_data.age,medical_data.gender,medical_data.diagnosis,medical_data.department)], ['patient_name', 'age', 'gender', 'diagnosis', 'department'])spark_df.createOrReplaceTempView("new_medical_data")spark.sql("SELECT * FROM new_medical_data").show()return JsonResponse({'code': 200, 'message': '醫療數據添加成功'})@csrf_exempt
def prediction_data_analysis(request):if request.method == 'GET':prediction_type = request.GET.get('type', 'disease_trend')if prediction_type == 'disease_trend':medical_data = MedicalData.objects.all().values('diagnosis', 'admission_date', 'age', 'gender')df_data = list(medical_data)if len(df_data) == 0:return JsonResponse({'code': 400, 'message': '暫無醫療數據進行分析'})spark_df = spark.createDataFrame(df_data)spark_df.createOrReplaceTempView("medical_analysis")disease_stats = spark.sql("""SELECT diagnosis, COUNT(*) as count, AVG(age) as avg_ageFROM medical_analysis GROUP BY diagnosis ORDER BY count DESC""").collect()trend_data = []for row in disease_stats:trend_data.append({'disease_name': row['diagnosis'],'case_count': row['count'],'average_age': round(row['avg_age'], 2)})prediction_result = PredictionData(prediction_type='疾病趨勢分析',prediction_result=json.dumps(trend_data),prediction_date=datetime.now().date())prediction_result.save()return JsonResponse({'code': 200,'data': {'prediction_type': '疾病趨勢分析','analysis_result': trend_data,'total_cases': len(df_data)},'message': '疾病趨勢分析完成'})elif prediction_type == 'cost_analysis':medical_data = MedicalData.objects.all().values('department', 'medical_cost', 'age')cost_data = list(medical_data)if len(cost_data) == 0:return JsonResponse({'code': 400, 'message': '暫無費用數據進行分析'})spark_df = spark.createDataFrame(cost_data)spark_df.createOrReplaceTempView("cost_analysis")cost_stats = spark.sql("""SELECT department, AVG(medical_cost) as avg_cost,MAX(medical_cost) as max_cost,MIN(medical_cost) as min_cost,COUNT(*) as patient_countFROM cost_analysis GROUP BY department ORDER BY avg_cost DESC""").collect()cost_analysis_result = []for row in cost_stats:cost_analysis_result.append({'department': row['department'],'average_cost': round(row['avg_cost'], 2),'max_cost': round(row['max_cost'], 2),'min_cost': round(row['min_cost'], 2),'patient_count': row['patient_count']})prediction_result = PredictionData(prediction_type='醫療費用分析',prediction_result=json.dumps(cost_analysis_result),prediction_date=datetime.now().date())prediction_result.save()return JsonResponse({'code': 200,'data': {'prediction_type': '醫療費用分析','analysis_result': cost_analysis_result},'message': '醫療費用分析完成'})elif request.method == 'POST':data = json.loads(request.body)analysis_params = data.get('analysis_params', {})age_range = analysis_params.get('age_range', [0, 100])gender_filter = analysis_params.get('gender', 'all')medical_query = MedicalData.objects.filter(age__gte=age_range[0], age__lte=age_range[1])if gender_filter != 'all':medical_query = medical_query.filter(gender=gender_filter)filtered_data = medical_query.values('diagnosis', 'age', 'gender', 'medical_cost', 'department')filtered_list = list(filtered_data)if len(filtered_list) == 0:return JsonResponse({'code': 400, 'message': '根據篩選條件未找到相關數據'})spark_df = spark.createDataFrame(filtered_list)spark_df.createOrReplaceTempView("filtered_medical_data")custom_analysis = spark.sql("""SELECT diagnosis,COUNT(*) as total_cases,AVG(age) as avg_patient_age,AVG(medical_cost) as avg_treatment_cost,departmentFROM filtered_medical_dataGROUP BY diagnosis, departmentORDER BY total_cases DESC""").collect()custom_result = []for row in custom_analysis:custom_result.append({'diagnosis': row['diagnosis'],'total_cases': row['total_cases'],'avg_patient_age': round(row['avg_patient_age'], 2),'avg_treatment_cost': round(row['avg_treatment_cost'], 2),'department': row['department']})return JsonResponse({'code': 200,'data': {'custom_analysis_result': custom_result,'filter_conditions': analysis_params},'message': '自定義分析完成'})

六、項目文檔展示

七、總結

本項目成功設計并實現了基于Python+Django的醫療數據分析系統，為醫療數據的數字化管理提供了一個完整的技術解決方案。通過采用Python作為核心開發語言，結合Django強大的Web框架能力，構建了穩定可靠的后端服務架構，有效處理醫療數據的存儲、查詢和分析需求。系統前端運用Vue.js配合ElementUI組件庫，為用戶呈現了直觀友好的操作界面，提升了用戶體驗。整個系統按照B/S架構設計，用戶通過瀏覽器即可訪問所有功能模塊，具有良好的跨平臺兼容性。

在功能實現方面，系統建立了完善的用戶權限管理機制，管理員可以進行用戶信息維護、醫療數據管理以及預測數據分析等核心業務操作，普通用戶能夠完成注冊登錄并查看相關醫療數據信息。醫療數據管理模塊支持數據的增刪改查、分頁顯示和關鍵字搜索，滿足了基本的數據管理需求。預測數據分析功能通過集成Spark大數據處理技術，實現了疾病趨勢分析和醫療費用分析等功能，為醫療決策提供了數據支持。項目開發過程中積累了豐富的Web開發經驗，加深了對Python Web開發技術棧的理解和掌握，為后續深入學習醫療信息系統開發奠定了良好基礎。

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