基于机器学习的慢性疾病数据分析与预测任务书开题报告

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黑龙江工业学院毕业设计题目审定表

指导教师姓名：

职称：副教授

从事专业：大数据

是否外聘：否

题目名称：基于机器学习的慢性疾病数据分析与预测

课题适用专业：数据科学与大数据技术

课题类型：Z.其他

课题简介：

本课题聚焦于利用机器学习技术对慢性疾病相关数据进行深度挖掘与趋势预测，并结合可视化手段直观呈现分析结果。为保障数据的全面性与权威性，研究数据主要来源于多个知名开源平台及专业医学研究机构。

数据采集渠道包括Kaggle、UCI Machine Learning Repository等国际公认的公开数据集平台，这些平台提供了大量结构清晰、标注完整的慢性病相关数据集，适用于开展数据分析与建模工作。此外，还整合了来自世界卫生组织（WHO）下属研究部门、国内外重点医学院校及其附属医疗机构发布的专业医学统计数据，进一步提升了数据的专业性和代表性。

在数据处理阶段，采用Pandas工具完成数据清洗、特征提取与统计分析，深入挖掘慢性疾病的潜在发病规律及关键影响因素。在此基础上，选用随机森林算法构建疾病预测模型，实现对个体患病风险的概率评估功能。[此处为图片1]

为了增强结果的可读性与交互体验，系统通过可视化技术生成图表，展示分析过程与预测输出。前后端之间借助模板语言实现数据传递与动态渲染，使用户能够便捷地查询、检索慢性疾病相关信息及其分析结论。

教研室意见

1. 选题与专业培养目标的符合度	好
2. 对学生能力培养及全面训练的程度	较好
3. 选题与生产、科研、实验室建设等实际的结合程度	好
4. 论文选题的理论意义或实际价值	较好
5. 课题预计工作量	适中
6. 课题预计难易程度	一般

教研室主任签字：

年月日

学院教学指导委员会意见：

负责人签字：

年月日

注：课题类型填写 W.科研项目；X.生产（社会）实际；Y.实验室建设；Z.其他。

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黑龙江工业学院毕业设计任务书

学院：电气与信息工程学院

专业班级：21大数据2班（本）

题目：基于机器学习的慢性疾病数据分析与预测

学生姓名：

指导教师：

任务下达日期：2024.11.10

完成日期：2025.4.30

教研室主任：唐保存

院 长：向洪波

毕业设计主要内容（包括主要参数）

一、课题目的与任务

1. 选定Windows操作系统作为开发平台，确保环境稳定且具备良好的兼容支持。
2. 以Python为主要开发语言，充分发挥其在数据处理和算法实现方面的优势。
3. 使用PyCharm作为集成开发环境，利用其调试工具和代码管理功能提升开发效率。
4. 开展系统前期的需求分析与总体设计，明确核心功能模块与性能指标要求。
5. 推进系统的详细设计工作，涵盖数据分析流程、数据库架构、用户界面布局以及核心算法设计，保证系统完整性与实用性。
6. 实施系统测试、问题修复与功能优化，通过多轮迭代提升系统的稳定性与运行效率。

二、主要研究内容及基本要求

研究目标

• 熟练掌握Python编程语言，能够独立完成数据预处理、分析建模及算法编码任务。
• 围绕慢性疾病预测的实际问题，探索如何运用机器学习方法实现精准化、个性化的健康风险预警机制。
• 查阅相关学术文献，借鉴已有研究成果中的技术路径与实现方案，优化本课题的技术架构与系统设计。
• 持续对所构建系统进行调试与改进，确保其在准确性、响应速度和用户体验方面达到预期标准。

研究问题与内容

• 系统设计方案研究：深入分析慢性疾病数据的应用场景，明确系统应具备的功能模块与技术实现路线，制定合理的整体架构与算法执行流程。
• 技术选型与版本确认：采用Python为核心开发语言，前端结合HTML等技术实现界面展示，后端依托Django框架完成业务逻辑处理，保障系统的技术先进性与可维护性。
• 开发环境搭建：基于Django框架配置项目运行环境，完成数据库连接与服务器部署，为后续开发提供基础支撑。
• 机器学习算法选择与调优：对比多种算法模型，筛选适合慢性病预测任务的算法，并通过参数调整与交叉验证提升模型预测精度。
• 个性化推荐功能实现：根据用户的健康历史记录与疾病特征，设计并实现个性化信息推送机制，提高服务的相关性与实用性。

三、应完成的工作

阅读的资料以及参考文献

1. [1] 李辰煊. 基于数据挖掘分析的牛病辅助诊疗系统设计[J]. 农业技术与装备, 2024,(07):30-32.
2. [2] 陈静雯, 张鹏鹏, 徐思语, 等. 基于机器学习的呼吸道疾病预测可视化系统[J]. 物联网技术, 2023,13(02):68-70.
3. [3] 陈正伟. 数据管理与隐私计算平台的设计案例分析[J]. 集成电路应用, 2024,41(06):220-221.
4. [4] 陈亚华, 张凯淇, 马俊. 基于LabVIEW的心电信号与多数据采集分析系统设计[J]. 现代计算机, 2024,30(08):112-115+120.

黑龙江工业学院

本科毕业设计开题报告

论文题目：

基于机器学习的慢性疾病数据分析与预测

专业：

指导教师：

学生姓名：

学号：04982102022

毕业时间：2025年6月

教务处制｜黑龙江工业学院

一、选题依据（目的、意义、国内外研究现状、学术准备情况、研究思路及方法）

1. 目的与意义

本课题聚焦于运用机器学习技术对多源慢性疾病相关数据进行深入挖掘与分析，旨在构建高效的疾病预测模型，实现对慢性疾病的早期识别与个性化健康管理。通过模型输出，能够有效甄别出具有高发病风险的人群，从而为临床干预提供科学支持，降低整体发病率与死亡率。

此外，借助个性化的管理策略，可为患者量身定制治疗方案和生活方式建议，显著提升其生活质量和康复效果。该研究不仅有助于推动医疗信息化进程，还能增强医疗服务的响应速度与决策精准度。

在实际应用中，机器学习能够高效处理海量医疗数据，辅助医生做出更及时、准确的诊断判断。同时，本课题融合医学、计算机科学与数据科学等多学科知识，促进跨领域协作，推动智能医疗技术的持续创新与发展。

2. 国内外研究现状

近年来，随着大数据与人工智能技术的发展，基于机器学习的健康数据分析已成为医学研究的重要方向。国外已有大量研究利用行政索赔数据、电子病历系统及药物流行病学数据库开展疾病模式识别与风险预测工作。例如，Hwang等人[10]基于全美远程患者监测数据，分析了神经系统疾病管理中的技术应用情况；Liu等[9]则通过FDA不良事件报告系统，探究了奥沙利铂引发眼部毒性的临床特征与药物警戒信息。

在国内，相关研究也逐步深化。李许明与舒建昌[5]采用CiteSpace工具对NHANES数据库在肝脏疾病领域的应用趋势进行了可视化分析；覃雁等人[6]结合数据挖掘方法，总结了广西地区民族医药治疗肝炎的用药规律；周莉莉与余洋[8]设计并实现了基于大数据平台的院内传染病流行病学调查系统，提升了公共卫生响应能力。

与此同时，新兴技术如图表示学习也被引入生物医学领域。林亚伟[7]在其研究中探索了基于多源数据和图表示学习的circRNA-疾病关联预测模型，展示了复杂网络分析在疾病机制解析中的潜力。

[此处为图片1]

综上所述，当前研究已在数据整合、模型构建与临床转化方面取得一定成果，但在慢性疾病长期预测、个体化建模以及跨机构数据协同等方面仍存在提升空间。本课题将在现有基础上进一步优化算法结构，提升模型泛化能力，并致力于构建可落地的应用型分析框架。

3. 学术准备情况

目前已完成相关文献的系统性查阅，重点研读了国内外关于机器学习在医疗健康领域应用的核心期刊论文与学位论文，涵盖慢性病预测、数据预处理、特征工程、模型评估等多个关键技术环节。所参考文献均来源于正规学术期刊、会议论文或高校学位论文，确保资料来源的权威性与学术性。

主要参考资料包括：

• [5] 李许明, 舒建昌. 基于CiteSpace对国家健康和营养检查调查调查数据库在肝脏疾病领域挖掘趋势及热点分析[J]. 中国当代医药, 2024, 31(08): 126-131.
• [6] 覃雁, 刘燃, 高松林, 等. 基于数据挖掘技术的广西民族医药治疗肝炎的用药规律[J]. 广西医学, 2023, 45(15): 1827-1831.
• [7] 林亚伟. 基于图表示学习和多源数据的circRNA-疾病关联预测研究[D]. 华东交通大学, 2023.
• [8] 周莉莉, 余洋. 基于大数据平台的院内传染病流调系统设计与实现[J]. 中国数字医学, 2023, 18(04): 68-72.
• [9] Liu W, Ye X, Shan H, et al. Unraveling the Spectrum of Ocular Toxicity with Oxaliplatin: Clinical Feature Analysis of Cases and Pharmacovigilance Assessment of the US Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System Database.[J]. Clinical Therapeutics, 2024: 45-66.
• [10] Hwang S, Baron R, Saxena V, et al. Utilization of Remote Patient Monitoring for Neurological Disorders: A Nationwide Analysis of Administrative Claims Data.[J]. Telemedicine Journal and e-Health, 2024: 33-43.

上述文献为本课题提供了坚实的理论基础和技术参考，尤其在数据处理流程、模型选择与验证方法方面具有重要借鉴价值。

4. 研究思路与方法

本研究拟按照“数据收集—预处理—特征提取—模型构建—实验验证—结果分析”的技术路线展开。首先整合公开可用的慢性疾病数据集，如体检数据、电子病历、实验室检测结果等；随后进行数据清洗、缺失值填补、标准化处理等步骤。

在特征工程阶段，将结合统计分析与领域知识筛选关键变量，并尝试引入主成分分析（PCA）或自动编码器（Autoencoder）进行降维。模型构建部分将对比多种机器学习算法，包括但不限于逻辑回归、随机森林、支持向量机、XGBoost及神经网络，通过交叉验证评估各模型性能。

最终，选取最优模型用于慢性疾病的风险预测，并通过可视化手段展示预测结果与关键影响因素，形成完整的分析报告与技术文档。

二、调研与撰写要求

参阅《黑龙江工业学院毕业设计撰写规范》，确保论文格式、引用标准、排版要求符合学校规定。所有引用文献需标注清晰，内容真实可靠，杜绝抄袭行为。论文撰写过程中应注重逻辑严谨性、语言规范性与技术表达准确性。

三、文献选用要求

参考文献优先选用自主出版的学术期刊文章、学术会议论文、学位论文及相关专著。所列材料须与毕业论文主题密切相关，体现研究背景的广度与深度，并作为正文论述的支持依据统一列入文末参考文献列表中。

四、研究进度计划

序号	时间	计划完成内容
1	2024.09.27 - 2024.10.17	查阅资料、确定具体选题、完成初步设计方案
2	2024.10.18 - 2024.11.02	撰写并提交开题报告
3	2024.11.03 - 2024.11.10	制作开题答辩PPT、进行开题答辩
4	2025.02.07 - 2025.02.13	相关知识介绍
5	2025.02.14 - 2025.02.20	系统网站需求分析
6	2025.02.21 - 2025.02.27	系统网站整体设计
7	2025.02.28 - 2025.03.05	系统网站功能实现
8	2025.03.06 - 2025.03.13	系统网站测试
9	2025.03.14 - 2025.04.09	论文撰写
10	2025.04.10 - 2025.04.19	审核毕业设计初稿
11	2025.04.20 - 2025.04.29	论文排版及查重、图片审查、修改及装订
12	2025.04.30 - 2025.05.04	论文打印、制作答辩PPT
13	2025.05.05 - 2025.05.14	答辩

近年来，国内外在基于机器学习的慢性疾病数据分析与预测方面均取得了一定进展。国外研究起步较早，广泛利用电子健康记录、基因组学等多源数据，结合先进的机器学习算法，构建出多个高精度的慢性疾病风险预测模型。这些模型不仅能够有效识别疾病的潜在发展趋势，还为临床医生提供了重要的辅助决策支持。同时，相关研究也在不断拓展至个性化治疗建议和生活方式干预策略的制定，推动慢性疾病向精准化管理迈进。

相较之下，国内该领域的研究虽起步较晚，但发展势头迅猛。越来越多的研究团队开始聚焦于利用人工智能技术对慢性病进行风险评估与趋势预测，并已成功开发出若干具备良好性能的预测系统。此外，依托大数据平台，国内学者正积极探索慢性疾病的智能化管理模式，力求实现从预防、诊断到干预的全流程高效管控。

[此处为图片1]

在具体应用层面，李辰煊采用数据挖掘技术构建了一个牛病辅助诊疗系统，旨在提升兽医在临床中对牛类疾病的识别与处理能力。尽管系统实现了基本的诊断支持功能，但在疾病预测准确率以及病种覆盖范围上仍存在提升空间[1]。

陈静雯、张鹏鹏与徐思语等人则聚焦于呼吸道疾病的预测问题，开发了一套可视化分析系统。该系统通过图形化界面呈现疾病发展趋势，优化了用户交互体验。然而，在面对罕见或特殊病例时，其预测模型的泛化能力表现有限，影响了整体适用性[2]。

针对数据安全与管理需求，陈正伟设计了一个集数据管理与隐私计算于一体的平台，有效提升了企业在处理敏感信息过程中的安全性与合规性，为医疗数据的共享与协作提供了技术支持[3]。

在生理信号采集领域，陈亚华、张凯淇与马俊基于LabVIEW平台开发了一套心电信号与多参数生理数据采集分析系统，简化了数据获取流程，增强了医生对患者实时状态的掌握能力。不过，系统在实际运行中易受外部环境干扰，导致采集精度有所下降[4]。

[此处为图片2]

李许明与舒建昌运用CiteSpace工具对国家健康与营养检查调查数据库进行了肝脏疾病领域的知识图谱分析，揭示了当前研究的主要热点与发展脉络。但由于数据来源限制，该分析未能全面涵盖所有类型的肝脏疾病，存在一定覆盖盲区[5]。

覃雁、刘燃与高松林等人通过对广西地区民族医药治疗肝炎案例的数据挖掘，总结出部分常用药物组合规律，为传统医学的现代化应用提供了参考依据。然而，现有分析在深度上仍有不足，尚未充分挖掘潜在的用药关联信息[6]。

林亚伟提出了一种融合图表示学习与多源异构数据的circRNA-疾病关联预测平台，显著提升了预测过程的自动化水平与结果准确性，为疾病机制探索提供了新路径[7]。

周莉莉与余洋基于大数据架构设计了一套院内传染病流行病学调查系统，实现了对传染源的快速追踪与传播链分析，增强了医疗机构应对突发疫情的能力。但系统在数据响应速度方面尚有改进空间，难以完全满足高时效性的应急需求[8]。

[此处为图片3]

国际研究方面，Liu W等人对美国食品药品监督管理局不良事件报告系统中的奥沙利铂相关眼部毒性案例进行了系统分析，明确了其主要临床特征与潜在风险因素，为药物安全性监测提供了实证支持[9]。

Hwang S等人则开展了一项关于远程患者监测在神经系统疾病中应用的全国性研究，评估了该技术在慢病管理中的实际效果与实施现状，展示了数字化健康管理的巨大潜力[10]。

学术准备情况

文献综述与理论学习：围绕慢性疾病的数据分析方法、机器学习算法原理及其在医疗场景下的推荐机制，系统梳理了大量国内外研究成果。深入掌握了慢性疾病的发病机制、关键影响因素及AI技术在临床辅助决策中的实现逻辑。同时，完成了Python编程语言、常用数据处理库（如Pandas、NumPy）、可视化工具（如Matplotlib、Seaborn）以及主流机器学习框架（如Scikit-learn、TensorFlow）的学习与实践。

数据资源收集：整合了来自公开数据库及合作医疗机构的多维度健康数据，包括患者基本信息、既往病史、生活习惯、体检指标等内容。这些高质量数据集为后续模型训练、验证与性能评估奠定了坚实基础。

技术工具准备：已完成开发环境的搭建工作，配置了Python解释器、PyCharm集成开发环境、MySQL数据库管理系统，并安装了必要的科学计算与机器学习依赖包。同时，熟练掌握了各类工具的核心功能与进阶操作，为项目推进提供了可靠的技术支撑。

本选题研究思路及方法

本研究将以慢性疾病的风险预测为核心目标，结合机器学习与大数据分析技术，构建一个具备高准确性与良好可解释性的预测模型。通过整合多源异构医疗数据，提取关键特征变量，优化算法结构，并引入可视化模块提升系统可用性。最终致力于实现对慢性疾病发生风险的早期预警与动态监控，助力医疗服务向智能化、个性化方向发展。

本研究聚焦于利用机器学习技术对慢性疾病数据进行深度挖掘与预测分析，并结合可视化手段将分析结果以直观形式呈现。为确保数据的全面性与准确性，研究采用多渠道数据采集策略，主要数据来源包括多个权威开源平台及医学研究机构发布的慢性病相关数据集。

具体而言，数据采集工作依托Kaggle、UCI Machine Learning Repository等知名公开数据源，获取与慢性疾病相关的结构化信息。通过Python中的Requests模块实现数据抓取，并设计定时爬虫机制（如每周执行一次），持续更新数据库内容，保障分析模型所依赖数据的时效性。采集所得原始数据统一存储至MySQL或SQLite数据库中，便于后续管理与调用。

在数据预处理阶段，使用Pandas工具完成数据清洗、格式转换及初步统计分析任务，涵盖对慢性病发病率趋势的追踪以及关键影响因素（如年龄、性别、基础健康指标）的关联性分析。基于处理后的高质量数据集，构建预测模型，选用线性回归与随机森林两种算法进行建模训练，旨在实现对个体患病风险的概率评估。

[此处为图片1]

该预测服务可针对以下字段输出疾病发生概率：['性别', '年龄', '甘油三酯', '总胆固醇', '舒张压', '尿素氮', '尿酸', '体重检查结果']，从而为健康管理提供科学支持。

研究方法

1. 软件工程方法
本项目遵循软件工程的标准流程推进研发工作。首先开展需求分析，明确系统功能边界与技术可行性；随后制定整体架构方案，完成系统模块划分与数据库设计；接着进入编码实现阶段，同步进行单元测试与集成测试；最终完成系统的部署与运行维护，确保系统稳定可用。

2. 文献分析法
通过查阅国内外学术数据库、专业书籍和期刊杂志，广泛收集关于慢性疾病数据分析与预测的相关研究成果。重点分析现有系统在功能设计、业务逻辑和实际应用中的表现，评估其合理性与适用性。在此基础上，融合个人专业知识体系，有选择地吸收已有理论成果，并进行适应性改进与创新，构建本研究的理论框架和技术路径。

3. 模型方法
采用模型模拟的研究思路，依据现有慢性病分析系统的典型特征，构建相似的功能原型。通过该模型间接探索真实系统的行为规律，在继承成熟设计的基础上引入创新元素，优化系统性能与用户体验。根据目标用户群体的实际需求，不断完善系统功能模块，提升系统的实用性与易用性，增强其普及潜力。

[此处为图片2]

论文结构框架

论文提纲

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 第二章 相关知识介绍
• 第三章 数据采集与分析
• 第四章 系统设计
• 第五章 系统实现
• 第六章 系统测试
• 结论
• 致谢
• 参考文献
• 附录

参考文献

[1]李辰煊.基于数据挖掘分析的牛病辅助诊疗系统设计[J].农业技术与装备,2024,(07):30-32.

[2]陈静雯,张鹏鹏,徐思语,等.基于机器学习的呼吸道疾病预测可视化系统[J].物联网技术,2023,13(02):68-70.

[3]陈正伟.数据管理与隐私计算平台的设计案例分析[J].集成电路应用,2024,41(06):220-221.

[4]陈亚华,张凯淇,马俊.基于LabVIEW的心电信号与多数据采集分析系统设计[J].现代计算机,2024,30(08):112-115+120.

[5]李许明,舒建昌.基于CiteSpace对国家健康和营养检查调查数据库在肝脏疾病领域挖掘趋势及热点分析[J].中国当代医药,2024,31(08):126-131.

[6]覃雁,刘燃,高松林,等.基于数据挖掘技术的广西民族医药治疗肝炎的用药规律[J].广西医学,2023,45(15):1827-1831.

[7]林亚伟.基于图表示学习和多源数据的circRNA-疾病关联预测研究[D].华东交通大学,2023.

[8]周莉莉,余洋.基于大数据平台的院内传染病流调系统设计与实现[J].中国数字医学,2023,18(04):68-72.

[9]Liu W ,Ye X ,Shan H , et al.Unraveling the Spectrum of Ocular Toxicity with Oxaliplatin: Clinical Feature Analysis of Cases and Pharmacovigilance Assessment of the US Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System Database.[J].Clinical therapeutics,2024,45-66.

[10]Hwang S ,Baron R ,Saxena V , et al.Utilization of Remote Patient Monitoring for Neurological Disorders: A Nationwide Analysis of Administrative Claims Data.[J].Telemedicine journal and e-health : the official journal of the American Telemedicine Association,2024,33-43.

论文写作安排

序号	时间	计划完成内容
1	2024.09.27-2024.10.17	完成开题报告撰写与资料收集工作

1. 查阅资料，明确研究方向，完成初步设计方案。
2. 2024.10.18 - 2024.11.02：撰写并提交开题报告。
3. 2024.11.03 - 2024.11.07：准备开题答辩PPT，并进行开题答辩。
4. 2025.02.07 - 2025.02.13：开展相关理论知识的整理与介绍。
5. 2025.02.14 - 2025.02.20：对系统网站进行需求分析。
6. 2025.02.21 - 2025.02.27：完成系统网站的整体架构设计。
7. 2025.02.28 - 2025.03.05：实现系统网站的各项功能模块。
8. 2025.03.06 - 2025.03.13：对系统网站进行全面测试。
9. 2025.03.14 - 2025.04.09：进行毕业论文的撰写工作。
10. 2025.04.10 - 2025.04.19：指导教师审核毕业设计初稿。
11. 2025.04.20 - 2025.04.29：完成论文排版、查重检测、图片审查，并进行修改与装订。
12. 2025.04.30 - 2025.05.04：打印最终版论文，制作答辩用PPT。
13. 2025.05.05 - 2025.05.14：参加毕业答辩。

四、审核意见

指导教师意见：

• 通过 √
• 完善后通过
• 未通过

指导教师（签字）
2025 年 11 月 18 日

学院（专业）意见：

• 通过
• 完善后通过
• 未通过

负责人（签字）
年　月　日

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以便审核进群资格，未注明则拒绝

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关键词：机器学习 慢性疾病 数据分析 开题报告 学习的