【有源码】基于Python+知识图谱的医疗数据可视化疾病数据分析hadoop项目hiv ...

留意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

   
  

1.开发情况

开发语言：Python
采用技能：知识图谱
数据库：MySQL
开发情况：PyCharm
2 系统计划

2.1 计划配景

随着医疗行业信息化的深入发展，大量的医疗数据通过不同渠道被生成和积聚，然而这些数据的利用率却不高。传统的医疗数据管理方式每每难以应对日益复杂的医疗需求，如何高效地收罗、处理和分析这些数据，成为提拔医疗服务质量和决策支持的关键问题。在此配景下，基于Python的医疗数据可视化分析与数据收罗系统应运而生。该系统旨在通过自动化的数据收罗与处理，将分散的医疗数据汇聚在一起，并通过可视化本领直观地展示医疗资源的分布、医生的专业范畴等信息，为医疗机构和患者提供有力的数据支持。
开发基于Python的医疗数据可视化分析与数据收罗系统具有重要的现实意义。通过该系统，医疗机构能够从繁杂的原始数据中提炼出有代价的信息，帮助医生、管理者和患者更好地理解和利用医疗资源。尤其是在医疗资源配置不平衡的情况下，系统所提供的可视化分析可以为优化资源分配提供数据支持，从而提拔团体医疗服务的效率和质量。该系统还通过医疗知识图谱的构建，帮助用户更直观地理解医生的专业配景和擅长范畴，为患者选择符合的医生提供参考，有助于进步医疗服务的精准度和患者满意度。
2.2 计划内容

基于Python的医疗数据可视化分析与数据收罗系统的计划内容涵盖数据收罗、处理、存储和展示等多个方面。首先，系统利用Scrapy框架举行医疗数据的自动化收罗，包括医生的科室信息、专业范畴、职称、评价和学历等。收罗到的数据经过清洗与处理后，将其存储在MySQL数据库中，确保数据的完整性和一致性。随后，系统利用Echarts框架对数据举行可视化展示，通过大屏可视化的方式呈现医生科室分布、擅长范畴、职称结构等信息。系统还采用Python和Flask框架构建Web平台，提供用户注册、登录、数据管理、词频分析与词云展示、以及医疗知识图谱等功能，旨在为用户提供全面的医疗数据分析和决策支持服务。
3 系统展示

3.1 功能展示视频


     基于Python+知识图谱的医疗数据可视化疾病数据分析项目
  
3.2 系统页面

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5 部分功能代码

1. import pymysql
3. def fetch_medical_data():
4.     # 连接到MySQL数据库
5.     connection = pymysql.connect(
6.         host='localhost',
7.         user='your_username',
8.         password='your_password',
9.         database='medical_db'
10.     )
12.     try:
13.         with connection.cursor() as cursor:
14.             # 查询医生及其关联的科室和擅长领域
15.             sql = "SELECT doctor_name, department, specialty FROM doctors"
16.             cursor.execute(sql)
17.             data = cursor.fetchall()
18.     finally:
19.         connection.close()
20.    
21.     return data
22. import networkx as nx
24. def build_knowledge_graph(data):
25.     G = nx.Graph()
27.     for entry in data:
28.         doctor = entry['doctor_name']
29.         department = entry['department']
30.         specialty = entry['specialty']
32.         # 添加节点和边
33.         G.add_node(doctor, label='Doctor')
34.         G.add_node(department, label='Department')
35.         G.add_node(specialty, label='Specialty')
36.         
37.         G.add_edge(doctor, department, relation='works_in')
38.         G.add_edge(doctor, specialty, relation='specializes_in')
40.     return G

复制代码

1. from pyvis.network import Network
3. def visualize_knowledge_graph(G):
4.     net = Network(notebook=False)
6.     for node, attributes in G.nodes(data=True):
7.         net.add_node(node, label=node, title=node)
9.     for source, target, attributes in G.edges(data=True):
10.         net.add_edge(source, target, title=attributes['relation'])
12.     net.show('knowledge_graph.html')
13. from flask import Flask, render_template
15. app = Flask(__name__)
17. @app.route('/knowledge-graph')
18. def knowledge_graph():
19.     # 获取医疗数据
20.     data = fetch_medical_data()
21.    
22.     # 构建知识图谱
23.     G = build_knowledge_graph(data)
24.    
25.     # 可视化图谱并生成HTML文件
26.     visualize_knowledge_graph(G)
27.    
28.     # 渲染图谱页面
29.     return render_template('knowledge_graph.html')
31. if __name__ == '__main__':
32.     app.run(debug=True)

复制代码

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