毕业设计：医疗数据分析可视化实时监控系统 Python 疾病数据 智慧医疗 机器学习算法 随机森林分类算法模型（源码+讲解视频） ✅

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毕业设计：2023-2024年计算机毕业设计1000套（建议收藏）

毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕业设计选题汇总

1、项目介绍

技术栈： Python语言 MySQL数据库 FLASK框架 Vue框架 机器学习算法 随机森林分类算法模型

在当今医疗领域，数据分析正逐渐成为提高诊断准确性、优化治疗流程和提升患者满意度的重要手段。本项目所介绍的医疗数据分析可视化系统，基于Python语言、MySQL数据库、Flask框架、Vue框架以及机器学习算法中的随机森林分类算法模型，旨在从大量医疗文本数据中提取有价值的信息，并通过直观的可视化方式展示给医疗工作者，辅助他们进行疾病预测和决策。

2、项目界面

（1）医疗数据分析可视化实时监控大屏

（2）疾病预测—机器学习算法

（3）疾病预测—机器学习算法

（4）医疗数据展示

（5）后台数据管理

3、项目说明

医疗数据分析可视化系统介绍

在当今医疗领域，数据分析正逐渐成为提高诊断准确性、优化治疗流程和提升患者满意度的重要手段。本项目所介绍的医疗数据分析可视化系统，基于Python语言、MySQL数据库、Flask框架、Vue框架以及机器学习算法中的随机森林分类算法模型，旨在从大量医疗文本数据中提取有价值的信息，并通过直观的可视化方式展示给医疗工作者，辅助他们进行疾病预测和决策。

一、系统架构

该系统采用前后端分离的设计模式，后端基于Python语言和Flask框架构建，负责数据处理、算法训练和模型预测等核心功能；前端则采用Vue框架，提供用户交互界面和数据可视化展示。数据库方面，系统使用MySQL数据库来存储和管理医疗文本数据，确保数据的安全性和稳定性。

二、数据处理与机器学习

系统首先从MySQL数据库中获取医疗文本数据，这些数据可能包括患者的病历记录、医生的诊断报告、医学文献等。然后，通过Python语言对数据进行预处理，包括文本清洗、分词、特征提取等步骤，以提取出对疾病预测有帮助的关键信息。

接下来，系统利用随机森林分类算法模型对预处理后的数据进行训练。随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高分类的准确性。在训练过程中，系统会根据数据的特点和模型的性能调整参数，以优化模型的预测效果。

三、疾病预测与可视化

一旦模型训练完成，系统就可以利用该模型对新的中文文本数据进行类别预测。用户只需将待预测的文本数据输入到系统中，系统就会调用训练好的随机森林分类器进行预测，并返回预测结果。

为了更直观地展示预测结果和数据分布情况，系统还提供了丰富的可视化功能。通过Vue框架的前端界面，用户可以查看各类疾病的发病率、地域分布、时间趋势等信息，以及预测结果的详细数据。这些可视化图表不仅可以帮助医疗工作者更好地理解数据，还可以辅助他们进行疾病预测和决策。

四、总结

本医疗数据分析可视化系统利用先进的Python语言、MySQL数据库、Flask框架、Vue框架和机器学习算法，实现了从医疗文本数据中提取有价值信息、进行疾病预测和可视化展示的功能。该系统不仅提高了医疗工作者的工作效率，还为他们提供了更科学、更准确的决策支持。未来，该系统还将继续优化算法和界面设计，以满足更多医疗场景的需求。

4、核心代码

import jieba
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics import accuracy_score,classification_report
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sqlalchemy import create_engine,text

conn = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/medicalinfo?charset=utf8')
stopwords = set(open('./machine/stopword.txt','r',encoding='utf-8').read().splitlines())
def tokensize(text):
    words = [word for word in jieba.cut(text) if word not in stopwords]
    return ' '.join(words)
def getData():
    query = text('select * from cases')
    try:
        df = pd.read_sql(query,con=conn,index_col='id')  # 
    except Exception as e:
        print(e)
    data = df[['content','type']]
    data['content'] = data['content'].apply(tokensize)
    # print(data)
    return data

vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=10000)
def model_train(data):
    x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data['content'],data['type'],test_size=0.2,random_state=42)

    #文本提取
    x_train_vectorizer = vectorizer.fit_transform(x_train)
    x_test_vectorizer = vectorizer.transform(x_test)

    #模型训练
    model = RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42)
    model.fit(x_train_vectorizer,y_train)
    y_pred = model.predict(x_test_vectorizer)
    accuracy = accuracy_score(y_test,y_pred)
    return model

def pred(model,content):
    content = [' '.join(jieba.cut(content))]

    x_test_vectorizer = vectorizer.transform(content)
    pred = model.predict(x_test_vectorizer)
    return pred[0]

if __name__ == '__main__':
    trainData = getData()
    model = model_train(trainData)
    pred(model,'腰部疼痛')


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