本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。
系统程序文件列表
开题报告内容
研究背景
随着全球新冠疫情的持续蔓延，医疗系统面临着前所未有的挑战。新冠肺炎病人的治疗与管理成为公共卫生领域的重中之重。传统的医疗管理模式在应对大规模疫情时显得力不从心，尤其是在患者信息追踪、治疗过程监控、医疗资源调配等方面存在诸多不足。因此，开发一套高效、智能的新冠肺炎病人治疗跟踪管理系统，成为提升疫情应对能力、优化医疗资源利用、保障患者治疗效果的迫切需求。该系统旨在通过信息化手段，实现患者信息的全面记录、实时更新与共享，为医生提供精准的决策支持，确保每位患者都能得到及时、有效的治疗。
研究意义
本研究的意义在于，一方面，通过构建新冠肺炎病人治疗跟踪管理系统，能够显著提升疫情防控的精准性和高效性。系统能够自动收集、整理和分析患者数据，为疫情防控决策提供科学依据，有助于及时发现疫情趋势，调整防控策略。另一方面，该系统有助于优化医疗资源配置，通过智能化的预约挂号、病历跟踪等功能，减少患者等待时间，提高医疗服务效率和质量。同时，系统的使用还能加强医患沟通，提升患者满意度，促进医疗服务的持续改进。
研究目的
本研究旨在设计并实现一套功能完善、操作便捷的新冠肺炎病人治疗跟踪管理系统。该系统应涵盖患者信息管理、医生工作平台、科室协作机制、出诊医生调度、预约挂号与取消、病历跟踪与反馈等多个功能模块。通过该系统的应用，旨在实现以下目标：一是确保患者信息的全面、准确、及时记录与共享，为医生提供详实的诊断与治疗依据；二是优化医疗资源配置，提高医疗服务效率，缩短患者等待时间；三是加强医患互动，提升患者治疗体验与满意度；四是为疫情防控提供有力支持，助力公共卫生事业的持续发展。
研究内容
本研究将围绕新冠肺炎病人治疗跟踪管理系统的设计与实现展开，具体包括以下几个方面的研究内容：
- 系统需求分析：深入调研当前医疗系统在新冠肺炎病人治疗跟踪方面的不足与需求，明确系统应具备的功能模块和性能指标。
- 系统设计：基于需求分析结果，设计系统的总体架构、数据库模型、界面布局及功能模块。系统应支持患者信息管理、医生工作平台、科室协作、出诊医生调度、预约挂号与取消、病历跟踪等核心功能。
- 系统实现：采用合适的编程语言和开发框架，实现系统各功能模块。注重系统的易用性、稳定性和安全性，确保用户能够方便快捷地操作系统。
- 系统测试与优化：对系统进行全面的测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等，确保系统满足设计要求和用户需求。针对测试中发现的问题，及时进行优化调整。
- 系统应用与评估：将系统应用于实际医疗场景，收集用户反馈，评估系统效果。根据评估结果，对系统进行持续改进和升级。
通过这些研究内容的实施，本研究将形成一套具有实际应用价值的新冠肺炎病人治疗跟踪管理系统，为疫情防控和医疗服务提供有力支持。
进度安排：
2023年12月20日—2024年01月20日：查阅和收集课题相关资料，进行市场调研，确定选题；
2024年01月21日—2024年02月15日：进一步查阅资料，撰写开题报告，准备开题、答辩；
2024年02月16日—2024年03月10日：系统规划、整体规划、详细设计、编写代码；
2024年03月11日—2024年04月18日：系统测试；
2024年04月19日—2024年04月28日：撰写毕业论文；
2024年04月29日—2024年05月09日：修改论文并提交论文正稿；
2024年05月10日—2024年05月22日：由指导老师评阅，修改完善论文，准备毕业答辩。
参考文献：
[1] 毕森, 杨昱昺. "基于python的网络爬虫技术研究"[J]. 数字通信世界, 2019, No.180(12): 107-108.
[2] 王亮, 左文涛. "大数据收集与分析中Python编程语言运用研究"[J]. 计算机产品与流通, 2020(01): 22.
[3] Fabian Pedregosa, G. Varoquaux et al. "Scikit-learn: Machine Learning in Python." Journal of machine learning research(2011).
[4] Nelson H. F. Beebe. "A Bibliography of Publications about the Python Scripting and Programming Language." (2013).
[5] T. Oliphant. "Python for Scientific Computing." Computing in science & engineering (Print) (2007).
[6] Guttu Sai Abhishek, Harshad Ingole et al. "SPEAR: Semi-supervised Data Programming in Python." Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (2021).
[7] 曾浩. "基于Python的Web开发框架研究"[J]. 广西轻工业, 2011, 27(08): 124-125+176.
[8] 王泽儒, 冯军军. "信息安全工具库的设计与实现"[J]. 电脑与电信, 2023, (03): 69-72.
[9] 阿不都艾尼·阿不都肉素力. "Python的计算机软件应用技术分析"[J]. 电脑编程技巧与维护, 2021, No.435(09): 29-30+58.
[10] 毛娟. "Python中利用xlwings库实现Excel数据合并"[J]. 电脑编程技巧与维护, 2023, (09): 61-62+134.
[11] 陈乐. "基于Python的网络爬虫技术"[J]. 电子世界, 2018, No.550(16): 163+165.
[12] Sebastian Bassi. "A Primer on Python for Life Science Researchers." PLoS Comput. Biol. (2007).
以上是开题是根据本选题撰写，是项目程序开发之前开题报告内容，后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术栈+界面为准，可以酌情参考使用开题的内容。要源码请在文末进行获取！！
系统技术栈：
前端：Vue.js、HTML、CSS、JavaScript后端技术栈
后端：Python 3.7.7、Django 、MySQL5.7
开发工具：PyCharm社区版、Navicat 11以上版本
系统开发流程：
• 使用HTML、CSS和JavaScript结合Vue.js构建前端界面。
• 使用Python语言结合Django框架开发RESTful API。
• 利用MySQL数据库进行数据存储和查询。
• 通过PyCharm IDE进行代码编写、调试和项目管理。
毕设使用者指南
系统概览
本系统是一个基于现代Web技术构建的应用程序，旨在为用户提供一个交互性强、响应快速的用户体验。系统前端采用Vue.js框架，后端使用Python语言结合Django框架，并以MySQL作为数据存储解决方案。
前端使用指南
1.界面导航
- 主页：展示系统的主要功能和概览信息。
- 功能页面：根据需要，用户可以访问不同的功能页面，如用户管理、数据分析等。
2. 交互操作
- 使用HTML和CSS构建的界面元素，如按钮、链接、表单等，用户可以点击或输入信息进行操作。
- 利用JavaScript和Vue.js实现的动态功能，如实时数据更新、表单验证等，增强用户交互体验。
后端服务指南
1. API使用
- 系统后端提供RESTful API，用户可以通过HTTP请求与系统进行数据交互。
- 常见的API操作包括GET（获取数据）、POST（提交数据）、PUT（更新数据）和DELETE（删除数据）。
2. 数据管理
- 利用MySQL数据库，系统能够安全、高效地存储和管理用户数据。
- 用户可以通过系统界面或API访问数据库中的数据。
程序界面：
