💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
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基于SpringBoot的智慧医疗问诊系统介绍
本《基于SpringBoot的智慧医疗在线问诊系统》是一个紧跟“互联网+医疗”发展趋势、功能完备的B/S架构毕业设计项目，它旨在构建一个连接患者与医生的数字化服务平台；系统后端采用Java语言与SpringBoot（整合Spring、SpringMVC、Mybatis）主流框架进行高效开发，前端则运用Vue.js与ElementUI组件库构建出清晰友好的用户界面，数据库采用稳定可靠的MySQL。系统核心业务模块覆盖了从患者端到管理端的全流程：患者可以便捷地查询医生与科室信息、进行在线挂号、管理个人病历；医生则可高效管理在诊状态与挂号信息；系统后台管理员更可统筹管理患者、医生、药品、医疗资讯以及首页轮播图等核心数据。特别值得一提的是，系统创新性地集成了智能AI客服模块，能够自动响应基础医疗咨询，提升了系统的智能化水平与服务效率。此外，系统还包含了精细化的订单管理功能，能够追踪从生成、支付、发货到完成或取消/退款的全部状态，完整模拟了真实在线问诊平台的业务闭环。该系统不仅技术栈选型经典、符合企业级开发规范，更因其业务逻辑贴近实际应用、模块划分清晰且具备一定的创新点，能够充分体现开发者在软件开发过程中的综合分析、设计与实现能力，是计算机专业学生完成毕业设计的优质选题。
基于SpringBoot的智慧医疗问诊系统演示视频
基于SpringBoot的智慧医疗问诊系统演示图片
基于SpringBoot的智慧医疗问诊系统代码展示
// 假设必要的类已通过import语句导入，此处直接展示核心业务代码
// 引入大数据处理环境
org.apache.spark.sql.SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("MedicalDataAnalysis").master("local[*]").getOrCreate();public class MedicalRecordService {
public List<MedicalRecord> getRecordsWithAnalysis(Integer patientId) {
// 1. 从数据库查询特定患者的病历列表
List<MedicalRecord> records = medicalRecordMapper.selectByPatientId(patientId);
if (records.isEmpty()) {return new ArrayList<>();}
// 2. 将病历列表转换为Spark DataFrame进行大数据分析
Dataset<Row> df = spark.createDataFrame(records, MedicalRecord.class);
df.createOrReplaceTempView("medical_records");
// 3. 使用Spark SQL分析该患者的就诊频率
Dataset<Row> resultDf = spark.sql("SELECT patientId, COUNT(*) as visitCount, AVG(diseaseDuration) as avgDuration FROM medical_records GROUP BY patientId");
Row[] results = (Row[]) resultDf.collect();
if (results.length > 0) {
Row row = results[0];
// 4. 将分析结果（如平均就诊间隔）设置回病历对象中，供前端显示
for (MedicalRecord record : records) {
record.setAnalysisRemark("系统分析：该患者历史就诊" + row.getLong(1) + "次，平均病程" + row.getDouble(2) + "天。");
}
}
return records;
}
public void diagnoseAndPrescribe(DiagnosisRequest request) {
// 1. 创建新的病历实体
MedicalRecord newRecord = new MedicalRecord();
newRecord.setPatientId(request.getPatientId());
newRecord.setDoctorId(request.getDoctorId());
newRecord.setSymptoms(request.getSymptoms());
newRecord.setDiagnosisResult(request.getDiagnosis());
newRecord.setPrescription(request.getPrescription());
newRecord.setVisitDate(new Date());
// 2. 调用MyBatis Mapper将病历插入数据库
medicalRecordMapper.insert(newRecord);
// 3. 更新挂号记录的状态为“已就诊”
registrationMapper.updateStatus(request.getRegistrationId(), "已完成");
}
}public class MedicineService {
public void analyzeInventoryAndAlert() {
// 1. 从数据库获取所有药品库存信息
List<Medicine> medicineList = medicineMapper.selectAll();
Dataset<Row> medicineDf = spark.createDataFrame(medicineList, Medicine.class);
// 2. 创建临时视图以便执行SQL查询
medicineDf.createOrReplaceTempView("medicines");
// 3. 使用Spark SQL分析库存情况，找出库存量低于安全库存的药品
Dataset<Row> lowStockDf = spark.sql("SELECT medicineName, currentStock, safetyStock FROM medicines WHERE currentStock < safetyStock");
List<Row> lowStockList = lowStockDf.collectAsList();
// 4. 记录或发送低库存预警信息
for (Row row : lowStockList) {
String alertMessage = "药品预警：" + row.getString(0) + "库存仅剩" + row.getInt(1) + "，低于安全库存" + row.getInt(2);
System.out.println(alertMessage); // 在实际应用中，这里可集成短信或邮件通知
}
// 5. 计算库存总量和平均价格等统计信息
Dataset<Row> statsDf = spark.sql("SELECT SUM(currentStock) as totalStock, AVG(price) as avgPrice FROM medicines");
Row statsRow = statsDf.first();
System.out.println("库存总量分析：" + statsRow.getLong(0) + "件，药品平均价格：" + statsRow.getDouble(1) + "元");
}
public void updateStockAfterPrescription(List<PrescriptionItem> items) {
for (PrescriptionItem item : items) {
// 根据处方项中的药品ID和数量，更新药品库存
medicineMapper.reduceStock(item.getMedicineId(), item.getQuantity());
}
}
}public class RegistrationAnalysisService {
public void analyzeRegistrationTrend(String startDate, String endDate) {
// 1. 查询指定时间范围内的所有挂号记录
List<Registration> registrations = registrationMapper.selectByDateRange(startDate, endDate);
if (registrations.isEmpty()) {System.out.println("暂无挂号数据可分析"); return;}
// 2. 将挂号数据转换为Spark DataFrame
Dataset<Row> regDf = spark.createDataFrame(registrations, Registration.class);
regDf.createOrReplaceTempView("registrations");
// 3. 使用Spark SQL按科室统计挂号量，进行热门科室分析
Dataset<Row> deptPopularityDf = spark.sql("SELECT departmentId, COUNT(*) as regCount FROM registrations GROUP BY departmentId ORDER BY regCount DESC");
System.out.println("各科室挂号量分析：");
deptPopularityDf.show();
// 4. 按日期统计挂号趋势，分析高峰时段
Dataset<Row> dailyTrendDf = spark.sql("SELECT visitDate, COUNT(*) as dailyCount FROM registrations GROUP BY visitDate ORDER BY visitDate");
System.out.println("每日挂号趋势：");
dailyTrendDf.show();
// 5. 计算挂号成功率（状态为“已完成”或“已就诊”的占比）
Dataset<Row> successRateDf = spark.sql("SELECT (SUM(CASE WHEN status='已完成' THEN 1 ELSE 0 END) * 100.0 / COUNT(*)) as successRate FROM registrations");
Double successRate = successRateDf.first().getDouble(0);
System.out.println("时间段内挂号成功率为：" + String.format("%.2f", successRate) + "%");
}
}
基于SpringBoot的智慧医疗问诊系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
