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医院体检数据可视化分析系统-简介

基于Spark+Django的医院体检数据可视化分析系统是一个集成大数据处理技术与现代Web开发框架的综合性数据分析平台，该系统采用Hadoop+Spark大数据框架作为核心数据处理引擎，结合Django后端框架和Vue+ElementUI+Echarts前端技术栈，实现对医院体检数据的深度挖掘与可视化展示。系统在数据处理层面运用Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行海量体检数据存储，通过Spark和Spark SQL实现高效的分布式计算和数据清洗转换，并结合Pandas、NumPy等Python科学计算库进行精准的数据分析处理，数据持久化采用MySQL数据库确保数据的完整性和一致性。在功能实现上，系统构建了四大核心分析维度：体检人群基础画像分析涵盖性别构成、年龄结构、BMI分布及各单位参检统计；核心健康问题与高发疾病分析包括健康问题排行、不同性别年龄段疾病对比，以及脂肪肝、高血压等重点疾病的深度分析；关键生理指标异常情况分析覆盖血压、血糖、肝功能、血脂、肾功能及血尿酸等六大指标的异常检测；多维交叉与关联探索分析则通过疾病共现统计、慢性病共病分析、BMI与高血压关联性分析等方式，揭示健康数据间的内在关联规律，整个系统通过Echarts图表库实现丰富的数据可视化效果，为医疗机构提供科学的体检数据分析决策支持。

医院体检数据可视化分析系统-技术

大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
开发语言：Python+Java（两个版本都支持）
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
数据库：MySQL

医院体检数据可视化分析系统-背景

选题背景

随着我国医疗卫生事业的快速发展和全民健康意识的持续提升，体检已成为疾病预防和健康管理的重要手段。据国家卫生健康委员会统计数据显示，2023年全国健康体检人次超过5.2亿，同比增长15.3%，体检市场规模突破2100亿元。与此同时，《"健康中国2030"规划纲要》明确提出要建立覆盖全生命周期的健康服务体系，推动从疾病治疗向健康管理转变。然而，传统的体检数据处理方式主要依赖人工统计和简单的数据库查询，面对海量体检数据时存在处理效率低下、分析维度单一、数据价值挖掘不充分等问题。中华预防医学会发布的调研报告指出，超过70%的医疗机构在体检数据分析方面存在技术瓶颈，缺乏有效的大数据分析工具和可视化展示手段。特别是在慢性病高发的背景下，如何从体检数据中识别疾病发展趋势、发现健康风险因素关联性，成为医疗机构亟需解决的关键问题，这为基于大数据技术的体检数据分析系统提供了广阔的应用需求空间。

选题意义

本课题具有重要的理论价值和广泛的实际应用意义。在理论层面，该系统将Spark大数据处理技术与医疗健康数据分析相结合，探索了分布式计算在医疗大数据领域的创新应用模式，为医疗信息化建设提供了新的技术路径和解决方案。在实际应用方面，系统通过构建体检人群基础画像分析、核心健康问题识别、关键生理指标监测和多维交叉关联分析四大功能模块，能够帮助医疗机构从海量体检数据中快速提取有价值的健康信息，实现从传统的单一指标查看向多维度综合分析的转变。对于医院管理者而言，系统提供的可视化分析报告能够支撑科学的健康管理决策，优化医疗资源配置，提升体检服务质量；对于医务人员来说，丰富的数据统计功能和直观的图表展示有助于快速识别患者健康风险，制定个性化的健康建议；对于体检者个人，系统分析结果有助于更好地了解自身健康状况和潜在疾病风险。该系统的成功实施将为推动医疗机构数字化转型、提升健康管理服务水平、促进预防医学发展发挥积极作用。

医院体检数据可视化分析系统-视频展示

医院体检数据可视化分析系统-图片展示

医院体检数据可视化分析系统-代码展示

# 核心功能1：体检人群基础画像分析
def analyze_population_profile(request):
    # 获取所有体检数据
    exam_data = ExamData.objects.all().values(
        'gender', 'age', 'height', 'weight', 'work_unit'
    )
    
    # 转换为DataFrame进行分析
    df = pd.DataFrame(list(exam_data))
    
    # 性别构成分析
    gender_stats = df['gender'].value_counts()
    gender_ratio = (gender_stats / len(df) * 100).round(2)
    
    # 年龄结构分析 - 创建年龄分组
    age_bins = [0, 30, 40, 50, 60, 100]
    age_labels = ['30岁以下', '30-39岁', '40-49岁', '50-59岁', '60岁以上']
    df['age_group'] = pd.cut(df['age'], bins=age_bins, labels=age_labels, right=False)
    age_distribution = df['age_group'].value_counts().sort_index()
    
    # BMI分布分析
    df['bmi'] = df['weight'] / (df['height'] / 100) ** 2
    bmi_conditions = [
        (df['bmi'] < 18.5),
        (df['bmi'] >= 18.5) & (df['bmi'] < 24),
        (df['bmi'] >= 24) & (df['bmi'] < 28),
        (df['bmi'] >= 28)
    ]
    bmi_labels = ['偏瘦', '正常', '超重', '肥胖']
    df['bmi_status'] = np.select(bmi_conditions, bmi_labels, default='未知')
    bmi_distribution = df['bmi_status'].value_counts()
    
    # 各单位参检人数统计
    unit_stats = df['work_unit'].value_counts().head(10)
    
    # 构建响应数据
    response_data = {
        'gender_analysis': {
            'male_count': int(gender_stats.get('男', 0)),
            'female_count': int(gender_stats.get('女', 0)),
            'male_ratio': float(gender_ratio.get('男', 0)),
            'female_ratio': float(gender_ratio.get('女', 0))
        },
        'age_analysis': {
            'distribution': dict(age_distribution),
            'average_age': float(df['age'].mean())
        },
        'bmi_analysis': {
            'distribution': dict(bmi_distribution),
            'average_bmi': float(df['bmi'].mean())
        },
        'unit_analysis': dict(unit_stats.head(10))
    }
    
    return JsonResponse(response_data)

# 核心功能2：核心健康问题与高发疾病分析
def analyze_health_issues(request):
    # 获取体检结论数据
    exam_conclusions = ExamData.objects.all().values(
        'exam_conclusion', 'gender', 'age'
    )
    
    df = pd.DataFrame(list(exam_conclusions))
    
    # 疾病标签提取和标准化处理
    disease_keywords = {
        '脂肪肝': ['脂肪肝', '肝脂肪'],
        '高血压': ['高血压', '血压偏高'],
        '甲状腺结节': ['甲状腺结节', '甲状腺异常'],
        '血脂异常': ['血脂异常', '高血脂', '胆固醇'],
        '糖尿病': ['糖尿病', '血糖异常', '血糖偏高'],
        '肝功能异常': ['肝功能异常', 'ALT异常', 'AST异常'],
        '肾功能异常': ['肾功能异常', '肌酐异常'],
        '心电图异常': ['心电图异常', 'ECG异常'],
        '胆囊息肉': ['胆囊息肉', '胆囊异常'],
        '乳腺增生': ['乳腺增生', '乳腺异常']
    }
    
    # 为每个疾病创建标识列
    for disease, keywords in disease_keywords.items():
        df[f'has_{disease}'] = df['exam_conclusion'].str.contains('|'.join(keywords), na=False)
    
    # 高发疾病统计
    disease_counts = {}
    for disease in disease_keywords.keys():
        disease_counts[disease] = int(df[f'has_{disease}'].sum())
    
    # 按发病率排序
    sorted_diseases = sorted(disease_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    
    # 不同性别疾病对比分析
    gender_disease_stats = {}
    for disease in disease_keywords.keys():
        male_count = int(df[(df['gender'] == '男') & df[f'has_{disease}']].shape[0])
        female_count = int(df[(df['gender'] == '女') & df[f'has_{disease}']].shape[0])
        male_total = int(df[df['gender'] == '男'].shape[0])
        female_total = int(df[df['gender'] == '女'].shape[0])
        
        gender_disease_stats[disease] = {
            'male_count': male_count,
            'female_count': female_count,
            'male_rate': round(male_count / male_total * 100, 2) if male_total > 0 else 0,
            'female_rate': round(female_count / female_total * 100, 2) if female_total > 0 else 0
        }
    
    # 年龄段疾病分析
    age_bins = [0, 30, 40, 50, 60, 100]
    age_labels = ['30岁以下', '30-39岁', '40-49岁', '50-59岁', '60岁以上']
    df['age_group'] = pd.cut(df['age'], bins=age_bins, labels=age_labels, right=False)
    
    age_disease_stats = {}
    for disease in disease_keywords.keys():
        age_stats = {}
        for age_group in age_labels:
            age_group_data = df[df['age_group'] == age_group]
            disease_count = int(age_group_data[f'has_{disease}'].sum())
            total_count = len(age_group_data)
            rate = round(disease_count / total_count * 100, 2) if total_count > 0 else 0
            age_stats[age_group] = {'count': disease_count, 'rate': rate}
        age_disease_stats[disease] = age_stats
    
    # 脂肪肝深度分析
    fatty_liver_analysis = {
        'total_cases': int(df['has_脂肪肝'].sum()),
        'prevalence_rate': round(df['has_脂肪肝'].sum() / len(df) * 100, 2),
        'gender_breakdown': gender_disease_stats['脂肪肝'],
        'age_breakdown': age_disease_stats['脂肪肝']
    }
    
    response_data = {
        'top_diseases': dict(sorted_diseases[:10]),
        'gender_comparison': gender_disease_stats,
        'age_distribution': age_disease_stats,
        'fatty_liver_detailed': fatty_liver_analysis,
        'total_exam_count': len(df)
    }
    
    return JsonResponse(response_data)

# 核心功能3：关键生理指标异常情况分析
def analyze_physiological_indicators(request):
    # 获取检验结果数据
    lab_results = LabResult.objects.all().values(
        'card_id', 'sub_item_name', 'lab_result', 'reference_value', 'unit'
    )
    
    df = pd.DataFrame(list(lab_results))
    
    # 定义关键指标和正常范围
    normal_ranges = {
        '收缩压': {'min': 90, 'max': 140, 'unit': 'mmHg'},
        '舒张压': {'min': 60, 'max': 90, 'unit': 'mmHg'},
        '血糖': {'min': 3.9, 'max': 6.1, 'unit': 'mmol/L'},
        '谷丙转氨酶': {'min': 7, 'max': 40, 'unit': 'U/L'},
        '谷草转氨酶': {'min': 13, 'max': 35, 'unit': 'U/L'},
        '总胆固醇': {'min': 2.8, 'max': 5.17, 'unit': 'mmol/L'},
        '甘油三酯': {'min': 0.45, 'max': 1.69, 'unit': 'mmol/L'},
        '血肌酐': {'min': 57, 'max': 111, 'unit': 'μmol/L'},
        '血尿素': {'min': 3.6, 'max': 9.5, 'unit': 'mmol/L'},
        '尿酸': {'min': 208, 'max': 428, 'unit': 'μmol/L'}
    }
    
    # 数据清洗 - 转换为数值类型
    df['lab_result_numeric'] = pd.to_numeric(df['lab_result'], errors='coerce')
    df = df.dropna(subset=['lab_result_numeric'])
    
    indicator_analysis = {}
    
    for indicator, ranges in normal_ranges.items():
        indicator_data = df[df['sub_item_name'] == indicator]
        
        if len(indicator_data) > 0:
            # 计算异常情况
            low_abnormal = indicator_data[indicator_data['lab_result_numeric'] < ranges['min']]
            high_abnormal = indicator_data[indicator_data['lab_result_numeric'] > ranges['max']]
            normal_count = len(indicator_data) - len(low_abnormal) - len(high_abnormal)
            
            # 统计分级情况
            total_count = len(indicator_data)
            low_abnormal_rate = round(len(low_abnormal) / total_count * 100, 2)
            high_abnormal_rate = round(len(high_abnormal) / total_count * 100, 2)
            normal_rate = round(normal_count / total_count * 100, 2)
            
            # 计算统计值
            mean_value = round(indicator_data['lab_result_numeric'].mean(), 2)
            median_value = round(indicator_data['lab_result_numeric'].median(), 2)
            std_value = round(indicator_data['lab_result_numeric'].std(), 2)
            
            # 血压特殊分级处理
            if indicator in ['收缩压', '舒张压']:
                if indicator == '收缩压':
                    optimal = len(indicator_data[indicator_data['lab_result_numeric'] < 120])
                    normal = len(indicator_data[(indicator_data['lab_result_numeric'] >= 120) & 
                                              (indicator_data['lab_result_numeric'] < 130)])
                    high_normal = len(indicator_data[(indicator_data['lab_result_numeric'] >= 130) & 
                                                   (indicator_data['lab_result_numeric'] < 140)])
                    hypertension = len(indicator_data[indicator_data['lab_result_numeric'] >= 140])
                    
                    blood_pressure_levels = {
                        'optimal': {'count': optimal, 'rate': round(optimal/total_count*100, 2)},
                        'normal': {'count': normal, 'rate': round(normal/total_count*100, 2)},
                        'high_normal': {'count': high_normal, 'rate': round(high_normal/total_count*100, 2)},
                        'hypertension': {'count': hypertension, 'rate': round(hypertension/total_count*100, 2)}
                    }
                    
                    indicator_analysis[indicator] = {
                        'total_count': total_count,
                        'mean_value': mean_value,
                        'levels': blood_pressure_levels,
                        'abnormal_rate': high_abnormal_rate
                    }
                else:
                    indicator_analysis[indicator] = {
                        'total_count': total_count,
                        'mean_value': mean_value,
                        'normal_rate': normal_rate,
                        'low_abnormal_rate': low_abnormal_rate,
                        'high_abnormal_rate': high_abnormal_rate
                    }
            else:
                indicator_analysis[indicator] = {
                    'total_count': total_count,
                    'mean_value': mean_value,
                    'median_value': median_value,
                    'std_value': std_value,
                    'normal_rate': normal_rate,
                    'low_abnormal_rate': low_abnormal_rate,
                    'high_abnormal_rate': high_abnormal_rate,
                    'normal_range': f"{ranges['min']}-{ranges['max']} {ranges['unit']}"
                }
    
    # 肝功能综合分析
    alt_data = df[df['sub_item_name'] == '谷丙转氨酶']['lab_result_numeric']
    ast_data = df[df['sub_item_name'] == '谷草转氨酶']['lab_result_numeric']
    
    liver_function_analysis = {
        'alt_abnormal_count': len(alt_data[alt_data > 40]),
        'ast_abnormal_count': len(ast_data[ast_data > 35]),
        'combined_abnormal_rate': 0
    }
    
    if len(alt_data) > 0 and len(ast_data) > 0:
        liver_function_analysis['combined_abnormal_rate'] = round(
            (liver_function_analysis['alt_abnormal_count'] + 
             liver_function_analysis['ast_abnormal_count']) / 
            (len(alt_data) + len(ast_data)) * 100, 2
        )
    
    response_data = {
        'indicators_analysis': indicator_analysis,
        'liver_function_summary': liver_function_analysis,
        'analysis_timestamp': pd.Timestamp.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    }
    
    return JsonResponse(response_data)

医院体检数据可视化分析系统-结语

大数据项目全新设计 基于Spark+Django的医院体检数据可视化分析系统
毕业设计|选题推荐|深度学习|数据分析|数据挖掘|机器学习|随机森林|大屏|预测|爬虫|数据可视化|推荐算法
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