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雷达卡
基于大数据技术开展的医疗数据分析与研究，旨在充分发掘医疗数据的潜在价值，为医疗领域的各方参与者提供全面、精确且具有实际应用价值的信息与决策支持。具体涵盖以下几个关键方面：
- 数据收集整合
从多渠道广泛搜集医疗数据，包括但不限于国家卫生健康委官方数据库、地方卫生信息平台、专业医学研究公共数据库、医疗机构内部的电子病历系统以及可穿戴医疗设备等数据源。对收集到的数据进行清洗、去重、标准化等预处理操作，解决数据格式不一致、数据缺失和错误值等问题，将分散、异构的数据整合为统一、规范的数据集，确保数据的准确性、完整性和一致性，为后续的分析工作提供可靠的基础。 - 模型构建
利用大数据分析工具中的机器学习库，如SparkMLlib，结合疾病的特点和数据特征，选择合适的算法构建疾病预测模型。针对二分类疾病，采用逻辑回归算法，通过对大量历史数据的学习，预测疾病发生的概率；对于多分类疾病，则使用随机森林算法，提高分类的准确性和稳定性。在模型构建过程中，利用历史数据进行训练，不断优化模型参数，提升模型的预测性能。 - 因素分析
借助大数据处理平台，对整合后的海量医疗数据进行深入分析，挖掘影响疾病发生、发展的主要因素。运用统计学方法和数据挖掘技术，如回归分析、关联规则挖掘等，确定各因素之间的相互关系和相对权重。通过敏感性分析，评估不同因素（如生活习惯的改变、环境因素的变化、遗传因素等）对疾病发生风险、病情进展等方面的影响程度。这不仅有助于揭示疾病的发病机制，还能为制定针对性的预防和治疗策略提供科学依据，帮助医疗工作者、公共卫生决策者以及普通大众更好地理解疾病变化规律，采取有效的防控措施。 - 可视化展示
将复杂的医疗数据及分析结果以直观、易懂的可视化方式呈现。绘制疾病发病率、患病率等随时间变化的趋势图，展示疾病在不同地区、不同年龄段的发病情况，通过地图、柱状图、折线图等形式，让疾病的流行趋势一目了然。创建不同地区、不同人群的疾病水平对比分析图，清晰呈现疾病在地域、人群方面的差异情况。构建关键因素影响关系图，直观展现疾病状况与主要影响变量（如生活方式、环境、遗传等因素）之间的关联关系。开发交互式数据仪表盘，将从公共平台数据分析得到的结果以及疾病预测结果集成其中，方便用户根据自身需求实时查询和深入分析相关数据，提高数据的可读性和可理解性，辅助各方做出科学决策。
这张图展示了医疗分析系统的架构，将其分为管理端和用户端两个部分。管理端由管理员操作，具备用户管理、医疗数据管理、数据分析、药物分析、数据预测、病理分析等功能，侧重于系统整体的管理和专业医疗数据处理；用户端面向普通用户，包含用户登录、个人中心、数据展示、病理预测等功能，聚焦于用户的个人操作与信息获取。此架构清晰划分了不同角色的功能模块，体现了系统针对不同用户需求的设计思路。
目 录
- 摘 要
- Abstract
- 绪论
- 1.1 研究背景与意义
- 1.2 国内外研究现状
- 1.3 研究目标与内容
- 1.4 研究方法与创新点
相关技术
- 2.1 MYSQL数据库
- 2.2 B/S结构
- 2.3 Spring Boot框架简介
- 2.4 机器学习算法
- 2.4.1 监督学习算法
- 2.4.2 集成学习算法
- 2.4.3 时间序列分析算法
- 2.5 数据可视化技术
需求分析
- 3.1 系统可行性分析
- 3.1.1 技术可行性分析
- 3.1.2 经济可行性分析
- 3.1.3 法律可行性分析
- 3.3 系统功能需求分析
- 3.4 非功能性需求分析
- 3.5 系统流程分析
系统设计
- 4.1 系统总体设计
- 4.2 数据库设计
- 4.2.1 数据库逻辑设计
- 4.2.2 数据库表设计
系统实现
- 5.1 管理功能
- 5.1.1 管理员登录
- 5.1.2 管理端界面
- 5.1.3 后台管理
- 5.1.4 用户管理
- 5.1.5 医疗数据
- 5.2 用户功能
- 5.2.1 用户登录
- 5.2.2 诊断预测
- 5.2.3 预测数据
- 5.2.4 预测结果
- 5.3 本章小结
总结与建议
- 6.1 总结
- 6.2 建议
致谢
参考文献 1
京公网安备 11010802022788号
