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基于python+flask框架的基于Web的智能导诊系统(开题+程序+论文) 计算机毕设

时间:2024-09-07 20:24:55浏览次数:6  
标签:Web 基于 Python 就医 患者 2023 开题 导诊

本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)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

随着医疗需求的日益增长和医疗资源的有限性,患者在就医过程中常面临挂号难、找对科室难、等待时间长等问题。传统医疗导诊模式已难以满足患者高效、便捷的就诊需求。在此背景下,基于Web的智能导诊系统应运而生。该系统利用互联网技术、大数据分析及人工智能算法,旨在通过在线平台为患者提供智能化的就医引导服务,实现医疗资源的优化配置,提升患者就医体验,缓解医院就诊压力。

研究意义

智能导诊系统的研究对于提升医疗服务效率、改善患者就医体验具有重要意义。首先,它能通过智能推荐功能,帮助患者快速定位适合自己的科室和医生,减少盲目就医带来的时间和经济成本。其次,系统集成的药品信息查询、预约挂号、支付结算等功能,极大地简化了就医流程,提升了医疗服务的便捷性。此外,智能导诊系统还能为医院管理层提供数据支持,有助于分析患者就医行为,优化医疗资源配置,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个基于Web的智能导诊系统,该系统通过集成doctor(医生信息)、department information(科室信息)、ointment registration(挂号预约)、drug information(药品信息)、medication information(用药指导)、user(用户管理)、payment information(支付信息)、visit information(就诊记录)等核心功能模块,构建一个全方位、智能化的在线导诊服务平台。研究目的在于:一是提高患者就医的便捷性和准确性,缩短等待时间;二是减轻医院工作人员负担,优化就医流程;三是通过数据分析,为医院管理层提供决策支持,推动医疗服务质量的持续提升。

研究内容

本研究将围绕智能导诊系统的功能需求展开,具体包括以下几个方面:首先,设计并实现医生信息管理模块,提供医生资质、专长、排班等信息的查询与展示;其次,构建科室信息模块,清晰呈现各科室的服务范围、专家团队等,便于患者选择;再次,开发挂号预约系统,支持在线预约、取消及查看预约状态,提高挂号效率;同时,集成药品信息模块,提供药品名称、功效、用法用量等详细信息,辅助患者用药;此外,还包括用药指导模块,根据患者病情推荐合理用药方案;用户管理模块负责用户注册、登录、个人信息维护等功能;支付信息模块支持多种支付方式,确保交易安全便捷;最后,就诊记录模块记录患者的就诊历史,便于患者复诊或查询历史诊疗信息。通过上述功能模块的整合与优化,实现一个高效、智能、用户友好的在线导诊系统。

进度安排:

2023.12-2024.01:任务书下达,收集文献资料

2024.02-2024.03: 系统分析,撰写开题报告

2024.03-2024.04: 开题报告修改,系统功能的设计

2024.04-2024.05: 系统硬件设计,测试,论文的撰写

2024.05-2024.06: 论文的修改、答辩

参考文献:

[1] Hamed Tahmooresi, A. Heydarnoori et al. "An Analysis of Python's Topics, Trends, and Technologies Through Mining Stack Overflow Discussions." arXiv.org (2020).

[2] Nelson H. F. Beebe. "A Bibliography of Publications about the Python Scripting and Programming Language." (2013).

[3] 陈放. "C语言与Python的数据存储分析"[J]. 信息记录材料, 2023, 24 (10): 222-224.

[4] 沈杰. "基于Python的数据分析可视化研究与实现"[J]. 科技资讯, 2023, 21 (02): 14-17+54.

[5] 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.

[6] 蔡迪阳. "基于Python的网页信息爬取技术分析"[J]. 科技资讯, 2023, 21 (13): 31-34.

[7] 李俊华. "基于Python的数据分析"[J]. 电子技术与软件工程, 2018, No.139(17): 167.

[8] 王雄伟, 侯海珍. "大数据专业Python程序设计课程建设探究"[J]. 知识窗(教师版), 2023, (10): 117-119.

[9] 程俊英. "基于Python语言的数据分析处理研究"[J]. 电子技术与软件工程, 2022, No.233(15): 236-239.

[10] G. Mahalaxmi, A. D. Donald et al. "A Short Review of Python Libraries and Data Science Tools." South Asian Research Journal of Engineering and Technology (2023).

[11] 郭婺, 郭建, 张劲松, 石翠萍, 刘道森, 刘超. "基于Python的网络爬虫的设计与实现"[J]. 信息记录材料, 2023, 24 (04): 159-162.

[12] Guttu Sai Abhishek, Harshad Ingole et al. "SPEAR: Semi-supervised Data Programming in Python." Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (2021).

[13] 崔欢欢. "基于Python的网络爬虫技术研究"[J]. 信息记录材料, 2023, 24 (06): 172-174.

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:

前端技术栈

Vue.js:是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。允许开发者通过声明式渲染来创建动态的单页应用(SPA)。

HTML (HyperText Markup Language):用于创建网页的标准标记语言。定义网页的结构和内容,如段落、链接、图片等。

CSS (Cascading Style Sheets):用于描述HTML文档的样式和布局。可以控制字体、颜色、间距、布局等视觉表现。

JavaScript:一种轻量级,解释型或即时编译型的编程语言。通常用于网页上实现交互效果,如表单验证、动态内容更新等。与Vue.js结合,可以创建复杂的用户界面。

后端技术栈

Python3.7.7:高级编程语言,以其清晰的语法和代码可读性而闻名。广泛用于后端开发、科学计算、数据分析等领域。

Flask:是一个用Python编写的轻量级Web应用框架。它提供了一组工具和功能来快速开发Web应用。特点包括简单性、灵活性和易于扩展。

MySQL5.7:是一个关系型数据库管理系统(RDBMS),广泛用于存储、检索和管理数据。支持SQL(结构化查询语言),用于执行数据库操作,如查询、更新、插入和删除数据。

开发工具

PyCharm:是由JetBrains开发的一个集成开发环境(IDE),专为Python开发设计。

提供代码自动完成、项目管理、调试和测试支持等功能。社区版是免费的,适合个人开发者和学习者使用。

开发流程:

• 首先,使用HTML、CSS和JavaScript结合Vue.js构建前端界面,实现用户交互和动态内容展示。接着,在后端使用Python语言结合Flask框架开发RESTful API,处理前端请求并提供业务逻辑。同时,利用MySQL数据库进行数据存储和查询,确保数据的持久化和一致性。开发过程中,通过PyCharm IDE进行代码编写、调试和项目管理,确保开发效率和代码质量。最后,通过持续集成和测试,确保应用的稳定性和可靠性,完成开发后进行部署,使应用可以在服务器上运行并对外提供服务。整个流程注重模块化设计和分层架构,以便于维护和扩展。

使用者指南

理解基本概念:了解HTML、CSS和JavaScript的基本概念是非常重要的。

学习Vue.js:通过官方文档或在线课程学习Vue.js的基本用法和生态系统。

掌握Python:学习Python语言的基础,包括数据类型、控制流、函数和模块。

熟悉Flask框架:通过阅读Flask文档和教程来学习如何构建Web应用。

数据库知识:了解SQL语言和数据库设计原则,学习如何使用MySQL进行数据存储和管理。

实践项目:通过实际项目来应用所学知识,这是提高技能的最佳方式。

程序界面:

源码、数据库获取↓↓↓↓

标签:Web,基于,Python,就医,患者,2023,开题,导诊
From: https://blog.csdn.net/zhihao506/article/details/142001695

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