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# 前言 基于Python的医疗数据分析与可视化系统致力于通过医疗数据的分析与可视化，提供科学的医疗决策支持信息。该系统结合了数据管理、知识图谱构建、数据可视化及疾病预测功能，利用爬虫技术获取医疗数据，并通过机器学习模型进行分析预测。主要技术包括：Python、Django、MySQL、ECharts、Requests、scikit-learn等。

一、开发环境

• 开发语言：Python 3.7
• Web框架：Django 3.2
• 数据库：MySQL5.7
• 架构：B/S
• 源码类型：Web
• 开发工具：PyCharm Professional 2023.1
• 爬虫技术：Requests, Beautiful Soup
• 机器学习库：scikit-learn
• 数据可视化：ECharts

二、医疗数据采集

2.1 爬虫概述

数据采集在医疗数据分析中起着关键作用。系统通过基于Requests库的自定义爬虫从多个公开的医疗数据源（如PubMed、WHO数据库等）采集医疗信息，包括疾病症状、治疗方案、药物信息等。这些数据为后续的知识图谱构建和疾病预测模型提供了基础数据支持。
数据抓取后，系统使用pandas技术进行数据清洗和数据处理，去除不规范或错误的信息，并将非结构化文本转换为结构化数据。清洗后的数据存储在MySQL数据库中，用于构建医疗知识图谱和进行机器学习分析。系统还保留部分原始数据，以便进行数据质量评估和基础统计分析。
在数据分析阶段，系统应用scikit-learn库中的机器学习模型（如随机森林、支持向量机）进行疾病预测和药物推荐。数据可视化方面，系统利用ECharts生成交互式图表，帮助医疗专业人员直观理解复杂的医疗数据和分析结果。

2.2 数据源地址

2.3 爬虫列表

三、部分功能展示

四、部分代码设计

4.1.疾病数据统计【代码如下（示例）：】

#疾病数据统计
    def disease_trend_chart(request):
    # 从数据库获取疾病统计数据
    data = DiseaseStatistics.objects.values('date', 'disease', 'cases')
    # 处理数据以适应ECharts格式
    diseases = list(set(item['disease'] for item in data))
    dates = sorted(list(set(item['date'] for item in data)))
    
    series = []
    for disease in diseases:
        cases = [next((item['cases'] for item in data if item['date'] == date and item['disease'] == disease), 0) for date in dates]
        series.append({
            'name': disease,
            'type': 'line',
            'data': cases
        })

4.2. 查询科室分类【代码如下（示例）：】

   # 请求得到所有的科室分类
def medicalList_views(request):
    docDepartmentLists = docDepartmentList.objects.all().values('parentName').distinct()
    medicalsList_data = {}
    for parent in docDepartmentLists:
        parent_name = parent['parentName']
        child_departments = docDepartmentList.objects.filter(parentName=parent_name)
        medicalsList_data[parent_name] = {}
        for department in child_departments:
            medicalsList_data[parent_name][department.childName] = {
                'department_id': department.childId
            }
    return render(request, 'front/medicalList.html', {'medicalsList_data': medicalsList_data})

4.3.删除视图【代码如下（示例）：】

def delete_medical(request):
    medical_id = request.POST.get('medicalId')
    try:
        medical = medicalList.objects.get(id=medical_id)
        medical.delete()
        return JsonResponse({'status': 'success'})
    except medicalList.DoesNotExist:
        return JsonResponse({'status': 'error'})

总结

源码获取：

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打卡 文章 更新 120/ 365天

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