💖💖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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基于大数据的医院急诊患者行为分析系统介绍
本系统《基于大数据的医院急诊患者行为分析系统》是一个综合性的数据分析与可视化平台，旨在通过运用前沿的大数据技术，深度挖掘医院急诊流程中产生的海量数据，为医院管理者提供决策支持，优化医疗资源配置，并提升患者的就医体验。项目核心在于其强大的数据处理能力，底层采用Hadoop作为分布式文件系统（HDFS）的基础，负责海量原始数据的存储，并利用Spark框架进行高效的分布式内存计算。特别是通过Spark SQL模块，系统能够对TB级的非结构化与结构化急诊数据进行快速查询和复杂分析，远超传统数据库的处理极限。在后端架构上，系统提供了双技术栈支持，开发者可选择基于Python语言的Django框架进行快速开发，或采用Java语言结合业界主流的Spring Boot（集成Spring+SpringMVC+MyBatis）框架构建一个高稳定、易扩展的企业级应用。而在前端展现层，系统采用了现代化的Vue.js框架配合ElementUI组件库，构建了美观、易用的用户交互界面；数据的可视化是本系统的亮点，通过集成Echarts图表库，将复杂的分析结果，如患者画像、就诊高峰时段、科室资源占用率等，以直观的图表、仪表盘形式呈现在“数据大屏可视化”模块中。系统的功能模块设计全面，覆盖了从基础的用户管理、系统介绍，到核心的“医院急诊患者数据”管理，并深入到四大分析维度：“患者特征分析”模块用于描绘患者群体画像，“急诊行为分析”模块用于洞察患者就诊规律与路径，“患者满意度分析”模块通过数据指标评估服务质量，而“医疗资源利用分析”则聚焦于床位、医生等资源的调配效率。最终，通过“多维度综合分析”功能，将各项指标关联起来，为医院管理层提供了一个全面、立体、动态的急诊运营监控与决策驾驶舱，充分体现了大数据技术在智慧医疗领域的实际应用价值和深度。
基于大数据的医院急诊患者行为分析系统演示视频
基于大数据的医院急诊患者行为分析系统演示图片
基于大数据的医院急诊患者行为分析系统代码展示
流式抗截断/gemini-2.5-pro-preview-06-05-maxthinking | Google Chrome
10/22 16:25
<JAVA>
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.functions;
import static org.apache.spark.sql.functions.col;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class EmergencyAnalysisService {
// 核心处理函数，模拟Service层调用
public void processAnalysis() {
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("HospitalEmergencyAnalysisSystem")
.master("local[*]")
.config("spark.sql.warehouse.dir", "/tmp/spark-warehouse")
.getOrCreate();
// 假设这是从数据库或HDFS加载的原始数据集
Dataset<Row> patientData = spark.read().format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/your_db")
.option("dbtable", "emergency_patient_records")
.option("user", "root")
.option("password", "your_password")
.load();
patientData.cache(); // 将数据集缓存到内存以提高后续处理效率
// --- 核心功能一：患者特征分析 (analyzePatientFeatures) ---
// 1. 计算患者的年龄分布，将连续的年龄数据离散化到不同的年龄段
Dataset<Row> ageDistributionDf = patientData.withColumn("age_group",
functions.when(col("age").leq(18), "少年(0-18岁)")
.when(col("age").gt(18).and(col("age").leq(45)), "青年(19-45岁)")
.when(col("age").gt(45).and(col("age").leq(65)), "中年(46-65岁)")
.otherwise("老年(65岁以上)")
);
// 2. 按新生成的年龄段进行分组，并统计每个年龄段的患者数量
Dataset<Row> ageGroupCounts = ageDistributionDf.groupBy("age_group")
.agg(functions.count("*").as("count"))
.orderBy(functions.min(col("age"))); // 按年龄段的自然顺序排序
// 3. 另外，统计患者的性别分布情况
Dataset<Row> genderCounts = patientData.groupBy("gender")
.agg(functions.count("*").as("count"));
// 4. 为了在前端统一展示，可以将性别分布结果和年龄分布结果组合起来
// 此处仅以年龄分布作为最终输出的示例，实际可union多个分析结果
List<Row> ageResultRows = ageGroupCounts.collectAsList();
List<Map<String, Object>> featureResultList = new ArrayList<>();
for (Row row : ageResultRows) {
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("featureGroup", row.getAs("age_group"));
map.put("patientCount", row.getAs("count"));
featureResultList.add(map);
}
System.out.println("患者特征分析结果: " + featureResultList);
// --- 核心功能二：急诊行为分析 (analyzeEmergencyBehavior) ---
// 1. 提取患者就诊时间戳中的小时信息，用于分析就诊高峰时段
Dataset<Row> dataWithHour = patientData.withColumn("hour_of_day", functions.hour(col("visit_time")));
// 2. 按小时进行分组，统计每个小时内的就诊总人次
Dataset<Row> peakHoursCounts = dataWithHour.groupBy("hour_of_day")
.agg(functions.count("*").as("visit_count"))
.orderBy(col("hour_of_day").asc()); // 按小时顺序排序
// 3. 提取就诊时间戳中的星期信息，分析一周内不同日期的就诊规律
Dataset<Row> dataWithWeekday = patientData.withColumn("day_of_week_str", functions.date_format(col("visit_time"), "E")); // E.g., Mon, Tue
// 4. 按星期进行分组，统计周一到周日每天的就诊人次
Dataset<Row> weeklyPattern = dataWithWeekday.groupBy("day_of_week_str")
.agg(functions.count("*").as("count"));
// 5. 综合分析：计算每个小时内，不同急诊等级（假设有'level'字段）的患者数量
Dataset<Row> hourlyLevelAnalysis = dataWithHour.groupBy("hour_of_day", "level")
.agg(functions.count("*").as("count_by_level"))
.orderBy("hour_of_day", "level");
// 6. 将核心的高峰时段分析结果转换为List<Map>格式，模拟返回给Controller
List<Row> behaviorResultRows = peakHoursCounts.collectAsList();
List<Map<String, Object>> behaviorResultList = new ArrayList<>();
for (Row row : behaviorResultRows) {
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("hour", row.getAs("hour_of_day"));
map.put("visitCount", row.getAs("visit_count"));
behaviorResultList.add(map);
}
System.out.println("急诊行为分析结果: " + behaviorResultList);
// --- 核心功能三：医疗资源利用分析 (analyzeResourceUtilization) ---
// 1. 计算每位患者的就诊总时长（单位：分钟），假设有入院和出院时间戳
Dataset<Row> withDuration = patientData.withColumn("duration_minutes",
(col("discharge_time").cast("long") - col("admission_time").cast("long")) / 60.0
);
// 2. 按接诊科室（department）进行分组，聚合计算每个科室的核心指标
Dataset<Row> deptAnalysis = withDuration.groupBy("department")
.agg(
functions.avg("duration_minutes").as("avg_duration_minutes"), // 平均就诊时长
functions.sum("duration_minutes").as("total_duration_minutes"), // 总服务时长
functions.count("*").as("patient_count"), // 接诊总人数
functions.max("duration_minutes").as("max_duration_minutes") // 最长就诊时间
);
// 3. 对计算出的平均值进行格式化，保留两位小数，使其更具可读性
Dataset<Row> formattedDeptAnalysis = deptAnalysis.withColumn(
"avg_duration_minutes", functions.round(col("avg_duration_minutes"), 2)
);
// 4. 根据某个关键指标（如总服务时长或接诊总人数）对科室进行排序，找出最繁忙的科室
Dataset<Row> sortedDeptAnalysis = formattedDeptAnalysis.orderBy(col("patient_count").desc());
// 5. 将最终的资源利用分析结果收集起来，准备返回
List<Row> resourceResultRows = sortedDeptAnalysis.collectAsList();
List<Map<String, Object>> resourceResultList = new ArrayList<>();
for (Row row : resourceResultRows) {
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("department", row.getAs("department"));
map.put("avgDuration", row.getAs("avg_duration_minutes"));
map.put("totalDuration", row.getAs("total_duration_minutes"));
map.put("patientCount", row.getAs("patient_count"));
resourceResultList.add(map);
}
System.out.println("医疗资源利用分析结果: " + resourceResultList);
patientData.unpersist(); // 清除缓存
spark.stop(); // 关闭SparkSession，释放资源
}
}
基于大数据的医院急诊患者行为分析系统文档展示
💖💖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
