大数据毕业设计：python医疗数据分析可视化系统 医疗大数据 Flask框架 用户画像（源码）✅

毕业设计：2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）

毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总

🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业 。🍅

1、项目介绍

基于Python的医疗数据可视化系统 医疗数据+画像可视化系统

技术栈：
Flask框架、Echarts可视化 HTML

基于Python的医疗数据可视化系统是一个非常有用的工具，可以帮助医疗专业人员更好地理解和分析医疗数据，从而提高医疗决策的准确性和效率。这样的系统通常包括数据采集、数据处理、数据分析和数据可视化等功能模块。

在这样的系统中，Python作为一种功能强大的编程语言，可以结合各种数据处理和可视化库，如Pandas、Matplotlib、Seaborn等，来处理和展示医疗数据。医疗数据可以包括患者的病历信息、诊断结果、治疗方案、药物使用情况等各种信息。

2、项目界面

（1）首页数据概况

（2）患者数据

（3）医疗数据可视化

（4）添加患者信息

（5）医疗工作安排

（6）疾病关联分析

3、项目说明

基于Python的医疗数据可视化系统是一个非常有用的工具，可以帮助医疗专业人员更好地理解和分析医疗数据，从而提高医疗决策的准确性和效率。这样的系统通常包括数据采集、数据处理、数据分析和数据可视化等功能模块。

在这样的系统中，Python作为一种功能强大的编程语言，可以结合各种数据处理和可视化库，如Pandas、Matplotlib、Seaborn等，来处理和展示医疗数据。医疗数据可以包括患者的病历信息、诊断结果、治疗方案、药物使用情况等各种信息。

通过医疗数据可视化系统，医护人员可以将庞大复杂的数据转化为直观清晰的图表、统计图像或可视化报告，帮助他们更好地理解数据背后的信息和规律。这样的系统有助于医护人员及时发现潜在的健康问题、预测病情发展趋势、评估治疗效果，提高医疗工作效率和质量。

总的来说，基于Python的医疗数据可视化系统对于医疗行业具有重要意义，可以帮助医护人员更好地处理和分析医疗数据，实现数据驱动的医疗决策，提升医疗服务水平和患者治疗效果。

4、核心代码

# author:axbrosfrom flask import Flask,render_template,request,jsonify
import utils
import json
app=Flask(__name__)@app.route('/')defindex():return render_template('index.html')@app.route('/addPatient',methods=['POST'])defaddPatient():
    data=json.loads(request.get_data().decode('utf-8'))
    Gname=data['name']
    Gage=data['age']
    Gblood=data['blood']
    Gbehavior=data['behavior']
    Gdetail=data['detail']
    res=utils.addPatient(Gname,Gage,Gblood,Gbehavior,Gdetail)
    ret_dic={}if res =='success':
        ret_dic['msg']='添加成功！'return jsonify(ret_dic)else:
        ret_dic['msg']='添加失败'return jsonify(ret_dic)#总计患者与今日新增@app.route('/statistics')defstatistics():
    res=utils.statistics()return jsonify(res)#展示病人信息@app.route('/show')defshow():
    info_list=utils.show_patient_info()return jsonify({'data':info_list})@app.route('/table')deftable():return render_template('table.html')@app.route('/addrep',methods=['POST'])defaddrep():
    res=json.loads(request.get_data().decode('utf-8'))
    utils.addresp(res['name'],res['detail'],res['resp'])return res
@app.route('/chart')defchart():
    stat = utils.statistics()

    total="%.2f"%((stat.get('new_add')/stat.get('total'))*100)return render_template('chart.html',new_add=stat.get('new_add'),total=total)@app.route('/mypie')defgetMypie():return jsonify(utils.getMypie())@app.route('/removeUser')defremoveUser():
    user_name=request.args.get('name')
    utils.removeUser(user_name)return jsonify({'state':'ok'})@app.route('/search_user')defsearchUser():
    username=request.args.get('name')
    res=utils.searchname(username)return jsonify({'data':res})@app.route('/calendar')defcalendar():return render_template('calendar.html')@app.route('/relation_data')defget_relation_data():return render_template('graph_base.html')@app.route('/relations')defrelations():return render_template('relations.html')if __name__ =='__main__':
    app.run(port=8887)

5、源码获取

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦🍅

感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻