【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hive计算机程序设计

注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

本文目录

1.开发环境

开发语言：Python
采用技术：知识图谱
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

2.1 设计背景

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累，然而这些数据的利用率却不高。传统的医疗数据管理方式往往难以应对日益复杂的医疗需求，如何高效地采集、处理和分析这些数据，成为提升医疗服务质量和决策支持的关键问题。在此背景下，基于Python的医疗数据可视化分析与数据采集系统应运而生。该系统旨在通过自动化的数据采集与处理，将分散的医疗数据汇聚在一起，并通过可视化手段直观地展示医疗资源的分布、医生的专业领域等信息，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采集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价值的信息，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均衡的情况下，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，从而提升整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背景和擅长领域，为患者选择合适的医生提供参考，有助于提高医疗服务的精准度和患者满意度。

2.2 设计内容

基于Python的医疗数据可视化分析与数据采集系统的设计内容涵盖数据采集、处理、存储和展示等多个方面。首先，系统使用Scrapy框架进行医疗数据的自动化采集，包括医生的科室信息、专业领域、职称、评价和学历等。采集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框架对数据进行可视化展示，通过大屏可视化的方式呈现医生科室分布、擅长领域、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

importpymysql

def fetch_medical_data():
    # 连接到MySQL数据库
    connection = pymysql.connect(
        host='localhost',
        user='your_username',
        password='your_password',
        database='medical_db'
    )try:withconnection.cursor() as cursor:
            # 查询医生及其关联的科室和擅长领域
            sql ="SELECT doctor_name, department, specialty FROM doctors"
            cursor.execute(sql)
            data = cursor.fetchall()finally:
        connection.close()return data
importnetworkx as nx

def build_knowledge_graph(data):G=nx.Graph()for entry in data:
        doctor = entry['doctor_name']
        department = entry['department']
        specialty = entry['specialty']

        # 添加节点和边
        G.add_node(doctor, label='Doctor')G.add_node(department, label='Department')G.add_node(specialty, label='Specialty')G.add_edge(doctor, department, relation='works_in')G.add_edge(doctor, specialty, relation='specializes_in')returnG

from pyvis.network importNetwork

def visualize_knowledge_graph(G):
    net =Network(notebook=False)for node, attributes in G.nodes(data=True):
        net.add_node(node, label=node, title=node)for source, target, attributes in G.edges(data=True):
        net.add_edge(source, target, title=attributes['relation'])

    net.show('knowledge_graph.html')
from flask importFlask, render_template

app =Flask(__name__)@app.route('/knowledge-graph')
def knowledge_graph():
    # 获取医疗数据
    data =fetch_medical_data()
    
    # 构建知识图谱
    G=build_knowledge_graph(data)
    
    # 可视化图谱并生成HTML文件
    visualize_knowledge_graph(G)
    
    # 渲染图谱页面
    returnrender_template('knowledge_graph.html')if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

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