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【开题报告】基于django+vue基于Web的智能导诊系统(论文+源码) 计算机毕业设计

12 人参与  2024年10月06日 16:01  分类 : 《休闲阅读》  评论

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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

随着医疗技术的飞速发展和人们对健康服务需求的日益增长,传统就医模式中的“挂号难、问诊慢、导诊不精准”等问题日益凸显。特别是在大型医院,患者往往面临复杂的科室划分和长时间的等待,这不仅影响了患者的就医体验,也增加了医疗资源的浪费。在此背景下,基于Web的智能导诊系统应运而生,旨在利用现代信息技术手段,通过智能化、便捷化的方式优化就医流程,提升医疗服务质量和效率。该系统能够基于患者的症状描述和医疗知识库,快速准确地提供初步诊断建议及科室推荐,有效缓解患者就医初期的迷茫与焦虑。

研究意义

开发基于Web的智能导诊系统具有重要意义。首先,它能够显著提升患者的就医效率,减少患者因信息不对称而导致的盲目就医现象,缩短排队等待时间,提高就医满意度。其次,该系统有助于医院实现资源的合理配置,通过智能化分诊引导患者到最合适的科室就诊,减轻热门科室的压力,促进医疗资源的均衡利用。此外,智能导诊系统还具备数据收集与分析功能,能够为医院管理层提供决策支持,促进医疗服务质量的持续改进。总之,该系统是推动医疗信息化、智能化发展的重要一环,对于提升整体医疗服务水平具有重要意义。

研究目的

本毕业设计旨在设计并实现一个基于Web的智能导诊系统,该系统旨在通过智能化、自动化的方式解决患者就医初期面临的导诊难题。具体目标包括:构建一个用户友好的Web界面,使患者能够方便快捷地输入自己的症状信息;利用自然语言处理和机器学习算法,对患者的症状描述进行智能解析,并基于医疗知识库提供初步诊断建议和科室推荐;实现系统的高效运行与数据安全保护,确保患者信息的隐私性和系统的稳定性。通过本系统的开发,期望能够有效提升患者的就医体验,优化医疗资源配置,为构建更加高效、便捷、智能的医疗服务体系贡献力量。

研究内容

本研究的核心内容是设计与实现一个功能全面的基于Web的智能导诊系统,具体研究内容涵盖以下几个方面:一是系统需求分析,通过调研现有导诊系统的优缺点,结合医院实际需求和患者期望,明确系统的功能需求和非功能需求;二是系统架构设计,包括前端用户界面设计、后端服务架构设计以及数据库设计,确保系统能够稳定、高效地运行;三是智能导诊算法研究,利用自然语言处理技术对患者的症状描述进行预处理和特征提取,结合机器学习算法(如决策树、随机森林等)构建诊断模型,实现症状的智能解析与科室推荐;四是系统实现与测试,根据系统设计方案进行编码实现,并进行全面的功能测试、性能测试和用户测试,确保系统满足设计要求并具备良好的用户体验;五是系统部署与维护,制定系统部署方案,确保系统能够平稳上线运行,并建立有效的维护机制,保障系统的长期稳定运行。通过这些研究内容的深入探索与实践,将最终形成一个功能完善、性能优良的智能导诊系统。

进度安排:

2023年12月: 查看相关资料、技术,准备技术文档,做好需求分析;下发任务书;

2024年01月: 撰写开题报告,并制定软件开发计划,初步设计软件功能架构;

2024年02月: 根据需求分析,进行详细设计;初步设计软件部分功能,完成开题报告;

2024年03月: 对软件前,后台系统功能进行开发,完成软件各个功能模块,撰写论文初稿;

2024年04月:进行系统测试、论文初稿完成、和指导教师沟通,上交初稿,查重,中期检查;

2024年05月:修改论文,完成定稿,软件功能全部实现、测试、界面美化,上交论文资料,参加答辩。

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] 韩文煜. "基于python数据分析技术的数据整理与分析研究"[J]. 科技创新与应用, 2020, No.296(04): 157-158.

[3] Sebastian Bassi. "A Primer on Python for Life Science Researchers." PLoS Comput. Biol. (2007).

[4] Roseline Bilina and S. Lawford. "Python for Unified Research in Econometrics and Statistics." (2009). 558 591.

[5] 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.

[6] 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.

[7] Fabian Pedregosa, G. Varoquaux et al. "Scikit-learn: Machine Learning in Python." Journal of machine learning research(2011).

[8] 陈佳佳, 邱晓荣, 熊宇昊, 段莉华. "基于Python的人脸识别技术研究"[J]. 电脑知识与技术, 2023, 19 (08): 34-36+39.

[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] 张楠. "Python语言及其应用领域研究"[J]. 科技创新导报, 2019, 16(17): 122-123.

[11] 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.

[12] 朱向阳. "高中信息技术python项目式教学路径分析"[J]. 高考, 2023, (24): 126-128.

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.jsHTMLCSSJavaScript后端技术栈

后端:Python 3.7.7Django 、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HTMLCSS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JavaScriptVue.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:

源码、数据库获取↓↓↓↓


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