计算机大数据技术不会？医院体检数据可视化分析系统Django+Vue全栈方案

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基于大数据的医院体检数据可视化分析系统_大数据-功能介绍

基于大数据的医院体检数据可视化分析系统是一个融合现代大数据技术与医疗健康数据处理的综合性分析平台，系统采用Hadoop+Spark大数据框架作为核心数据处理引擎，能够高效处理海量医院体检数据并进行深度挖掘分析。系统后端基于Django框架构建RESTful API接口，前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈打造现代化的数据可视化界面，通过Python集成Pandas、NumPy等数据科学库实现复杂的统计分析算法。系统主要实现体检人群基础画像分析、核心健康问题与高发疾病统计、关键生理指标异常情况监测以及多维交叉关联探索等四大核心功能模块，能够从性别构成、年龄结构、BMI分布、疾病共现、血压血糖异常等多个维度对体检数据进行全方位分析，为医疗机构提供数据驱动的健康管理决策支持，同时通过直观的图表展示帮助医护人员快速识别人群健康趋势和潜在风险点。

基于大数据的医院体检数据可视化分析系统_大数据-选题背景意义

选题背景
随着我国医疗卫生事业的快速发展和全民健康意识的不断提升，各级医疗机构每年产生的体检数据呈现出爆炸式增长态势，这些数据蕴含着丰富的健康信息和疾病规律。然而，传统的数据处理方式往往只能进行简单的统计汇总，无法深入挖掘数据背后的关联性和趋势性规律，导致大量宝贵的医疗数据资源未能得到充分利用。同时，医疗机构在面对海量体检数据时，缺乏有效的技术手段进行快速分析和可视化展示，医护人员难以从繁杂的数据中快速获取有价值的健康洞察信息。现有的医疗信息系统大多侧重于数据存储和基础查询功能，在数据分析的深度和广度方面存在明显不足，特别是在多维度交叉分析、疾病关联性探索、人群健康画像构建等方面缺乏专业的技术支撑。
选题意义
本系统的开发具有重要的实际应用价值和技术创新意义，能够为医疗机构提供一套完整的体检数据分析解决方案。从实用角度来看，系统可以帮助医疗机构建立科学的健康数据分析体系，通过对体检人群的全面画像分析，协助医护人员更好地了解服务对象的健康状况分布特征，为制定针对性的健康管理策略提供数据支撑。系统能够自动识别高发疾病和异常指标，提高医疗资源配置的科学性和精准性，同时通过疾病关联分析功能，帮助医生发现潜在的健康风险因素和疾病发展规律。从技术层面而言，本系统将大数据技术与医疗健康领域深度融合，为类似的医疗数据分析项目提供了可参考的技术架构和实现方案。虽然这只是一个毕业设计项目，但其体现的技术思路和业务逻辑对于推动医疗信息化建设具有一定的借鉴意义，也为后续更大规模的医疗大数据应用奠定了基础。

基于大数据的医院体检数据可视化分析系统_大数据-技术选型

大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
开发语言：Python+Java（两个版本都支持）
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
数据库：MySQL

基于大数据的医院体检数据可视化分析系统_大数据-视频展示

计算机大数据技术不会？医院体检数据可视化分析系统Django+Vue全栈方案

基于大数据的医院体检数据可视化分析系统_大数据-图片展示

基于大数据的医院体检数据可视化分析系统_大数据-代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, when, sum as spark_sum, desc, asc
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType, DoubleType
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import jsonspark = SparkSession.builder.appName("MedicalDataAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()def analyze_population_profile(request):df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/medical_db").option("dbtable", "exam_data").option("user", "root").option("password", "password").load()df.createOrReplaceTempView("exam_table")gender_stats = spark.sql("SELECT gender, COUNT(*) as count FROM exam_table GROUP BY gender ORDER BY count DESC").collect()gender_result = [{"gender": row.gender, "count": row.count, "percentage": round(row.count / df.count() * 100, 2)} for row in gender_stats]age_df = df.withColumn("age_group", when(col("age") < 30, "青年").when(col("age") < 50, "中年").otherwise("老年"))age_stats = age_df.groupBy("age_group").agg(count("*").alias("count")).orderBy(desc("count")).collect()age_result = [{"age_group": row.age_group, "count": row.count, "percentage": round(row.count / df.count() * 100, 2)} for row in age_stats]bmi_df = df.withColumn("bmi", col("weight") / (col("height") / 100) ** 2).withColumn("bmi_status", when(col("bmi") < 18.5, "偏瘦").when(col("bmi") < 24, "正常").when(col("bmi") < 28, "超重").otherwise("肥胖"))bmi_stats = bmi_df.groupBy("bmi_status").agg(count("*").alias("count")).orderBy(desc("count")).collect()bmi_result = [{"bmi_status": row.bmi_status, "count": row.count, "percentage": round(row.count / df.count() * 100, 2)} for row in bmi_stats]unit_stats = df.groupBy("work_unit").agg(count("*").alias("count")).orderBy(desc("count")).limit(20).collect()unit_result = [{"work_unit": row.work_unit, "count": row.count} for row in unit_stats]analysis_result = {"gender_distribution": gender_result, "age_distribution": age_result, "bmi_distribution": bmi_result, "unit_statistics": unit_result, "total_records": df.count()}return JsonResponse({"status": "success", "data": analysis_result})def analyze_disease_correlation(request):df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/medical_db").option("dbtable", "exam_data").option("user", "root").option("password", "password").load()disease_columns = ["is_fatty_liver", "is_hypertension", "is_diabetes", "is_thyroid_nodule", "is_gallstone"]disease_df = df.select("card_id", *disease_columns).filter(col("card_id").isNotNull())correlation_matrix = {}for i, disease1 in enumerate(disease_columns):correlation_matrix[disease1] = {}for j, disease2 in enumerate(disease_columns):if i != j:co_occurrence = disease_df.filter((col(disease1) == 1) & (col(disease2) == 1)).count()disease1_total = disease_df.filter(col(disease1) == 1).count()correlation_rate = round(co_occurrence / disease1_total * 100, 2) if disease1_total > 0 else 0correlation_matrix[disease1][disease2] = {"co_occurrence": co_occurrence, "correlation_rate": correlation_rate}top_diseases = spark.sql("SELECT 'fatty_liver' as disease, SUM(is_fatty_liver) as count FROM exam_table UNION ALL SELECT 'hypertension' as disease, SUM(is_hypertension) as count FROM exam_table UNION ALL SELECT 'diabetes' as disease, SUM(is_diabetes) as count FROM exam_table ORDER BY count DESC").collect()disease_ranking = [{"disease": row.disease, "count": row.count, "prevalence_rate": round(row.count / df.count() * 100, 2)} for row in top_diseases]hypertension_patients = df.filter(col("is_hypertension") == 1)hypertension_comorbidities = []for disease in ["is_fatty_liver", "is_diabetes", "is_thyroid_nodule"]:comorbidity_count = hypertension_patients.filter(col(disease) == 1).count()comorbidity_rate = round(comorbidity_count / hypertension_patients.count() * 100, 2)hypertension_comorbidities.append({"comorbidity": disease.replace("is_", ""), "count": comorbidity_count, "rate": comorbidity_rate})return JsonResponse({"status": "success", "data": {"correlation_matrix": correlation_matrix, "disease_ranking": disease_ranking, "hypertension_analysis": hypertension_comorbidities}})def analyze_physiological_indicators(request):df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/medical_db").option("dbtable", "lab_results").option("user", "root").option("password", "password").load()blood_pressure_df = df.filter(col("sub_item_name").isin(["收缩压", "舒张压"]))bp_analysis = blood_pressure_df.groupBy("sub_item_name").agg(spark_sum(when(col("lab_result") > col("reference_upper"), 1).otherwise(0)).alias("abnormal_high"), spark_sum(when(col("lab_result") < col("reference_lower"), 1).otherwise(0)).alias("abnormal_low"), count("*").alias("total")).collect()blood_pressure_result = []for row in bp_analysis:abnormal_rate = round((row.abnormal_high + row.abnormal_low) / row.total * 100, 2)blood_pressure_result.append({"indicator": row.sub_item_name, "abnormal_count": row.abnormal_high + row.abnormal_low, "total_count": row.total, "abnormal_rate": abnormal_rate})liver_function_df = df.filter(col("sub_item_name").isin(["谷丙转氨酶", "谷草转氨酶"]))liver_analysis = liver_function_df.groupBy("sub_item_name").agg(spark_sum(when(col("lab_result") > col("reference_upper"), 1).otherwise(0)).alias("elevated_count"), count("*").alias("total_count")).collect()liver_result = [{"enzyme": row.sub_item_name, "elevated_count": row.elevated_count, "total_count": row.total_count, "elevation_rate": round(row.elevated_count / row.total_count * 100, 2)} for row in liver_analysis]blood_glucose_df = df.filter(col("sub_item_name") == "血糖")glucose_categories = blood_glucose_df.withColumn("glucose_level", when(col("lab_result") < 6.1, "正常").when(col("lab_result") < 7.0, "异常").otherwise("糖尿病")).groupBy("glucose_level").count().collect()glucose_result = [{"level": row.glucose_level, "count": row.count, "percentage": round(row.count / blood_glucose_df.count() * 100, 2)} for row in glucose_categories]lipid_indicators = ["总胆固醇", "甘油三酯", "高密度脂蛋白", "低密度脂蛋白"]lipid_df = df.filter(col("sub_item_name").isin(lipid_indicators))lipid_analysis = lipid_df.groupBy("sub_item_name").agg(spark_sum(when(col("lab_result") > col("reference_upper"), 1).otherwise(0)).alias("abnormal_count"), count("*").alias("total_count")).collect()lipid_result = [{"lipid_type": row.sub_item_name, "abnormal_count": row.abnormal_count, "total_count": row.total_count, "abnormal_rate": round(row.abnormal_count / row.total_count * 100, 2)} for row in lipid_analysis]return JsonResponse({"status": "success", "data": {"blood_pressure_analysis": blood_pressure_result, "liver_function_analysis": liver_result, "blood_glucose_analysis": glucose_result, "blood_lipid_analysis": lipid_result}})

基于大数据的医院体检数据可视化分析系统_大数据-结语

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