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基于大数据技术的预约挂号平台设计与实现 开题报告

文章来源:www.biyezuopin.vip   发布者:毕业作品网站  
宋体;"> 3PyCharm

③ Navicat Premium 15

④ MySQL、Hive

 

参考文献

[1]刘玉来,田继红﹒实行预约门诊服务的实践与思考[J.中国医院管理,2006,26(12):45-47.

[2]何谦,廖清书,刘建萍,门诊患者就诊流程现状调查分析与思考[J]﹒实用医院临床杂志,2005,2(1) :92-93.

[3]黄瑾﹐母婴同室的新生儿医院感染预防及对策[J].中华医院感染学杂志,2008,18(1):51-52 .

[4]柯锦秀,吴德红﹒探讨门诊预约服务对护理工作的作用[J].护理实践与研究,2010,7(15): 69-70.

[5]范继承,李云明,刘雅﹒某院门诊预约挂号子系统应用分析[J].解放军医院管理杂志,2008,15(8):777-778.

[6]叶基林. 某医院挂号预约管理系统设计与实现[D].成都:电子科技大学,2021.

[7]翟允赛. 大数据驱动的医疗信息物理融合系统的分析与设计方法[D]. 广州:广东工业大学, 2016.

[8]朱光,邓弘林.大数据背景下医院门诊挂号预约爽约行为预测研究[J].医学信息,2020,33(22):13-15+21.

[9]康瑾,李革.基于大数据平台下医院号源管理的研究[J].世界最新医学信息文摘,2018,18(54):203.

[10]宗宁. 医院预约挂号便民服务平台的设计和实现[D].合肥:合肥工业大学,2021.

[11] 杨理理. 基于服务设计理论的医疗预约挂号系统优化设计研究[D].南京:东南大学,2018.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

指导教师意见

签字:                          

系(教研室)意见

 

     系(教研室)主任签字:                          

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1.课题名称、来源、选题依据

1.1课题名称

基于大数据技术的预约挂号平台设计与实现

1.2课题来源

    课题来源于社会实践。

1.3选题依据

     随着信息时代的快速发展,全球数据总量已经达到60ZB,大数据的应用也逐渐走进了人们的视线,它所要运用的领域也越来越多,包括医疗、金融、农业等行业。大数据与医疗的结合已成为一个新时代医疗行业的发展方向,面对人口数量的增多,医院的挂号方式已经不能满足当前需求,以及医疗数据的不断增加而导致了患者无法根据病情选择最适合自身的医生和医院。为了能够真正解决患者的挂号求医问题,让他们能够实现快速挂号预约,选择合适的医生和医院,故进行基于大数据技术专业的平台开发,建设一个医院预约挂号平台。

2.课题国内外研究现状和发展趋势

2.1国外研究现状

由于国外与我国的体制差异和医疗资源的配置的差距,在国外大部分医疗机构为私人诊所,而去医院就诊,一般也是通过手机等形式预约[1]。在医疗服务预约方面,国外比我国领先了大概50[2]。随着近年来互联网对传统行业的覆盖,医疗预约方式也开始与互联网挂钩。大数据时代的到来,使得国外的医疗服务与大数据技术的合作有了更深层次的发展[3]Google与医疗服务行业建立了合作关系,为医生、患者建立了电子医疗档案。微软也推出了信息化医疗服务平台,通过该平台可以让患者更加全面的了解医疗系统,解决了预约挂号、病情咨询服务等问题[4]。但国外人口基数较少,面对主要是以高峰时分流患者,提高门诊工作效率的预约挂号平台而言,大大减少了该平台是使用,造成了平台的绩效下降,医疗机构不愿继续维护的现状[5]

2.2国内研究现状

目前,随着人口的不断增多,“三长一短”和“看病难”长期困扰着医院和患者。为了切实提高医院的医疗水平和服务水平,更好地以患者为中心,国家积极的推进预约诊疗服务工作,而预约挂号服务是预约诊疗服务体系的重要环节[6]

就国内目前的预约挂号模式主要有门诊现场预约、电话预约挂号、网络预约挂号。而网络预约挂号系统是一种基于互联网的新型挂号系统,也是目前预约挂号很重要的预约形式之一[7]。人们可以通过在医院建立的网络页面注册挂号方式进行数天内的预约挂号。网络预约挂号服务模式主要是在高峰时合理地分流患者,提高门诊工作效率,节省医患双方的时间[8]。避免了患者集中排队挂号现象,从而防止了院内交叉感染的发生。网络预约挂号服务模式可以提高医疗资源的利用效率,不仅提高了医院的经济效益和社会效益,也增强了医院的竞争力[9]。但网络预约挂号平台在国内也存在许多的问,首先是社会对网络预约挂号平台的认识度不高,许多老龄患者对预约挂号平台的操作并不了解;其次是开设预约挂号平台成本高,后期维护难度大;最后是预约挂号平台目前相对比较零散,许多医院建立自己的预约挂号平台,也出现了一些集约式的预约挂号平台,但覆盖范围相对狭小,影响力并不是很高[10]

2.3发展趋势

    综上所述,大数据背景下的预约挂号平台在未来的发展上还有很多的困难,比如数据的共享性,数据的安全性等,还需要国家政策的扶持和许多从事大数据行业的人员去解决所存在的问题[9]。在未来医疗预约挂号服务上应该着重发展智慧医疗,通过与大数据技术相结合,为医疗预约挂号服务提供数据保障,重点围绕为实现智慧管理的相关系统的搭建和配套完善,为实现医院精细化管理的医疗大数据治理、分析与挖掘[11]

3.本课题的目的及意义

    随着互联网技术的发展,医疗服务系统也与互联网挂钩,因此各大医院也相继出现了医院预约挂号平台。但是对于患者而言,如何能够在众多的预约挂号平台中找到操作简单、功能齐全、能够解决患者在看病过程中所遇到的问题而成了一大难题。为了解决这一难题,本项目通过从众多医院官网获取医生、医院、疾病数据结合大数据技术,将所有数据进行整合,实现从一个平台可以预约多家医院的功能,而避免了患者在选择医院及医生时所产生的困难,帮助患者选择最适合自身病情的医院、医生。

4. 本课题的任务、重点内容、研究方法、实现途径、进度计划

4.1课题任务

    于主流预约挂号平台医事通、医联网采集数据,将采集数据储存于大数据平台,构建Elasticsearch的全文检索功能和预约挂号平台,提出研究与设计过程中所面临的问题及关键技术。

4.2重点内容

1)面向重庆市各大医院网站的疾病、医生信息爬取、数据预处理及数据存储。

2)基于大数据平台技术的数据仓库构建。

3)使用Elasticsearch搜索引擎检索疾病、医生、医院信息

4)使用Django等Web框架实现挂号预约等功能开发。

4.3研究方法

1)功能分析法

主要通过对市面存在的几款预约平台的功能进行分析,以患者、管理的角度进行不同功能的分析。

2)文献研究法

主要通过对文献的阅读,了解国内预约挂号平台的相关技术,为课题研究方向提供保障。

3)个案研究法

主要通过对患者问题调查,将问题通过平台架构以及功能实现上得到解决。

4.4实现途径

    首先对所需要的数据进行采集,存入构建的数据仓库中,使用Elasticsearch对数据建立索引,将数据存入到Elasticsearch引擎中实现海量数据的全文检索功能,再对系统的注册登陆、增删改查功能的开发。

    1)医生、医院、疾病数据采集

    使用Scrapy框架从医事通挂号预约平台爬取医生姓名、职称、科室、擅长领域等数据,医院名称、等级等数据,再从疾病百科官网爬取疾病的名称、别名、特征、介绍、传染性、感染人群、就诊科室、恢复周期、治愈率等数据。将爬取数据存入Hadoop大数据平台中。

2)数据仓库构建

Hive是一个构建于Hadoop顶层的数据仓库工具,支持大规模数据存储、分析,具有很好的扩展性。本项目主要是通过预约挂号平台,将预约信息、患者信息、医生信息实时导入到建立的Hive数据仓库中,通过进一步清洗处理数据,将数据规范化,方便后期进行数据可视化展示。

3)Elasticsearch引擎构建

Elasticsearch是实时的分布式存储、搜索、分析的引擎。通过使用Django的Elasticsearch库和Haystack以及Docker进行搭建,使用Docker搭建服务端,通过Django引擎进行连接,将数据仓库中的数据建立索引传递至引擎,再从引擎取出数据,患者通过输入病情的关键词实现对医生和医院的精确定位

4)系统功能设计与实现

Web系统包括如下功能:

①注册:登记用户昵称、手机号等必备信息

②登密码登录或手机短信

管理员角色:

③挂号查询:查看患者门诊挂号的具体信息,包括患者、医院、医生、就诊时段、挂号费用等。

④用户管理:该页面可以对医生、患者账号进行管理。

信息通知:可以填写入信息,患者通过在首页通知栏可进行查看。

号源管理:管理医院、医生、就诊时段以及挂号费用。

数据分析:预约人数折线图、科室预约饼状图、挂号预约前10医院等

患者角色:

疾病查询:通过疾病名称、症状等条件快速匹配医院信息,医生信息。

⑧预约挂号:患者选择医院、就诊医生,就诊日期以及时段完成预约挂号。

退号:患者预约挂号后就诊前,对已预约挂号进行退号操作。

个人信息管理修改个人信息、密码

4.5本课题的进度时间安排

① 2022.11.09-2022.12.11:完成毕业设计开题。

② 2022.12.12-2022.12.19:完成医生、疾病数据爬取与处理工作。

③ 2023.12.20-2022.12.27完成数据仓库构建与开发工作

④ 2022.12.28-2023.02.12完成数据分析与数据可视化功能的设计与开发

⑤ 2023.02.13-2023.03.12:完成毕业设计(论文)报告初稿撰写。

⑥ 2023.03.13-2023.03.26:中期检查。

⑦ 2023.03.27-2023.04.16毕业设计(论文)定稿和查重

⑧ 2023.04.17-2023.05.05毕业设计(论文)评阅

⑨ 2023.05.06-2023.05.28毕业设计(论文)答辩

5.完成本课题所需工作条件(如工具书、计算机、实验、调研等)及解决办法

本课题所需工作条件

① Windows10系统电脑一台、16G内存、8核处理器

② 编辑器:Python 3.8Anaconda  全套毕业设计论文现成成品资料请咨询微信号:biyezuopinvvp QQ:1015083682     返回首页 如转载请注明来源于www.biyezuopin.vip  

                 

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