大数据毕设项目-基于机器学习的老年人健康风险评估与预测系统-基于数据挖掘的老龄化健康动态监控与预警分析系统基于机器学习的

1 开发环境

发语言：python 采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架数据库：MySQL 开发环境：PyCharm

2 系统设计

随着我国人口老龄化程度不断加深，老年人群体的健康管理已成为国家重大民生关切。传统的健康管理模式难以应对大规模老年人群体的个性化健康需求，缺乏对老年人健康状况的系统性分析和科学评估。NPHA等大规模健康数据集的积累为老龄化健康研究提供了宝贵的数据资源，但如何运用大数据技术深入挖掘这些数据中蕴含的健康规律、识别高风险人群、优化医疗资源配置，仍是亟待解决的关键问题。因此，急需构建一个基于机器学习的老年人健康风险评估与预测系统，为健康老龄化战略实施提供科学的数据支撑和决策依据。

基于机器学习的老年人健康风险评估与预测系统以全国健康老龄化数据集为基础，运用大数据分析技术深入探索老年人健康状况的分布规律、影响因素和风险模式。研究采用Python、Spark、Hadoop等技术栈构建分布式数据处理平台，通过统计分析、机器学习、数据挖掘等方法，从多个维度系统分析老年人健康状况。研究重点关注年龄、性别、就业状态等人口学特征对老年健康的影响，深入分析身体健康、心理健康、口腔健康三大健康维度的相互关系和分布特征。同时，研究医疗服务利用模式，识别影响就医频率的关键健康因素，评估不同种族、社会经济地位老年人在医疗资源获取方面的差异。此外，研究还专门分析老年人睡眠健康问题，包括压力、疼痛、药物等多种睡眠困扰因素的分布和影响。最终通过聚类分析和综合评分体系构建，实现老年人健康风险的精准识别和分层管理，为健康老龄化政策制定和健康服务优化提供科学依据。

系统包含四个核心功能模块：老年人基本健康状况评估模块，负责分析不同年龄段、性别、就业状态老年人的健康差异，构建健康状况基础画像；医疗服务利用与健康需求分析模块，深入挖掘影响老年人就医行为的关键因素，评估医疗资源配置合理性；老年人睡眠健康与生活质量分析模块，专注于睡眠问题分布和影响因素分析，为睡眠健康干预提供依据；老龄化健康风险评估与干预建议模块，运用机器学习技术进行健康风险聚类分析，构建综合评分体系并生成个性化干预建议。

3 系统展示

3.2 大屏页面

在这里插入图片描述

3.3 分析页面

在这里插入图片描述

3.4 基础页面

在这里插入图片描述

5 部分功能代码

 # 组装特征向量
        assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns, outputCol="features")
        df_features = assembler.transform(df)
        
        # 特征标准化
        scaler = StandardScaler(inputCol="features", outputCol="scaled_features")
        scaler_model = scaler.fit(df_features)
        df_scaled = scaler_model.transform(df_features)
        
        # 确定最优聚类数量 - 使用肘部法则
        print("正在确定最优聚类数量...")
        
        silhouette_scores = []
        k_range = range(2, 8)  # 测试2-7个聚类
        
        for k in k_range:
            kmeans = KMeans(k=k, featuresCol="scaled_features", predictionCol="prediction", seed=42)
            model = kmeans.fit(df_scaled)
            predictions = model.transform(df_scaled)
            
            # 计算轮廓系数
            evaluator = ClusteringEvaluator(featuresCol="scaled_features", predictionCol="prediction")
            silhouette = evaluator.evaluate(predictions)
            silhouette_scores.append(silhouette)
            print(f"K={k}, 轮廓系数: {silhouette:.4f}")
        
        # 选择最优K值（轮廓系数最高）
        optimal_k = k_range[np.argmax(silhouette_scores)]
        print(f"最优聚类数量: {optimal_k}")
        
        # 使用最优K值进行最终聚类
        kmeans_final = KMeans(k=optimal_k, featuresCol="scaled_features", predictionCol="cluster", seed=42)
        final_model = kmeans_final.fit(df_scaled)
        df_clustered = final_model.transform(df_scaled)
        
        # 分析各聚类的特征
        print("=== 各聚类健康风险特征分析 ===")
        
        cluster_analysis = df_clustered.groupBy("cluster").agg(
            count("*").alias("cluster_size"),
            avg("Age").alias("avg_age"),
            avg("Physical_Health").alias("avg_physical_health"),
            avg("Mental_Health").alias("avg_mental_health"),
            avg("Dental_Health").alias("avg_dental_health"),
            avg("Number_of_Doctors_Visited").alias("avg_doctor_visits"),
            avg("Trouble_Sleeping_binary").alias("sleep_problem_rate"),
            avg("Prescription_Sleep_Medication_binary").alias("medication_usage_rate"),
            avg("Stress_Keeps_Patient_from_Sleeping_binary").alias("stress_sleep_rate"),
            avg("Pain_Keeps_Patient_from_Sleeping_binary").alias("pain_sleep_rate")
        ).orderBy("cluster")
        
        print("聚类分析结果：")
        cluster_analysis.show()

源码项目、定制开发、文档报告、PPT、代码答疑 希望和大家多多交流

大数据毕设项目-基于机器学习的老年人健康风险评估与预测系统-基于数据挖掘的老龄化健康动态监控与预警分析系统

1 开发环境

2 系统设计

3 系统展示

3.2 大屏页面

3.3 分析页面

3.4 基础页面

4 更多推荐

5 部分功能代码