🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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基于大数据的医院急诊患者行为分析系统-功能介绍
本系统是一个基于大数据的医院急诊患者行为分析系统，旨在通过现代数据处理技术深度挖掘急诊科运营数据的价值。系统整体采用Hadoop与Spark作为核心大数据处理框架，并结合Python语言进行高效开发。在数据处理流程上，系统首先利用Hadoop的HDFS对海量的急诊患者历史数据进行分布式存储，再通过Spark强大的内存计算能力执行高效的数据清洗、转换、聚合与深度分析计算。系统能够从患者基本特征（如年龄、性别、种族分布）、就诊行为模式（如高峰时段、等待时长、转诊科室）、患者满意度以及医疗资源利用等多个维度进行全面且深入的洞察。分析功能不仅涵盖了常规的统计分析，还集成了K-Means聚类算法对患者群体进行精准画像，以及关联规则挖掘来发现隐藏的就诊模式。最终，通过Django后端框架与Vue前端技术栈相结合，利用Echarts将复杂的分析结果以直观、动态的图表形式进行可视化呈现，为医院管理者提供一个全面、实时、智能的数据决策支持平台，助力急诊科实现精细化管理和运营效率的提升。
基于大数据的医院急诊患者行为分析系统-选题背景意义
选题背景 医院急诊科是整个医疗体系中应对突发公共卫生事件和承接急危重症患者的前沿阵地，每天都面临着巨大的接诊压力和复杂的资源调配挑战。传统的急诊管理模式往往依赖于医护人员的经验判断，难以精准把握患者流量的动态变化、不同时间段的就诊高峰以及导致患者等待时间过长的关键环节。随着医院信息化建设的不断推进，海量的患者就诊数据，包括基本信息、就诊时间、等待时长、满意度评分等，被电子化系统完整地记录下来。然而，这些极具价值的数据大多处于沉睡状态，其背后隐藏的患者行为规律和运营瓶颈远未被充分挖掘和利用。如何利用现代大数据技术，将这些分散、原始的数据转化为有价值的商业洞察和管理依据，从而科学地优化急诊服务流程、提升医疗服务效率和患者满意度，成为了一个亟待解决的现实问题。本课题正是在这样的背景下提出的，期望通过构建一个专门的分析系统来应对这一挑战。
选题意义 这个项目的意义还是挺实在的，主要是给医院管理提供了一个全新的数据视角。通过分析患者的就诊时间规律，比如一天中的高峰小时或者一周中的繁忙日期，医院就可以更科学地安排医生护士的排班，避免某些时段人手严重不足而另一些时段又出现人员闲置，这样人力成本就能控制得更好，资源利用也更高效。再比如，系统深入分析等待时间和患者满意度之间的关联关系，就能帮助管理者精准定位服务流程里的堵点。是挂号环节太慢了？还是某个特定的检查项目排队时间太长？找到问题的根源才能有针对性地去改进，最终让患者的就诊体验好一点。对于一线的临床医生来说，系统分析出的高危患者群体特征，也能在分诊环节提供一个客观的参考，让那些真正紧急的病人能够优先得到处理，优化医疗资源的分配。总的来说，这个系统虽然只是个毕业设计，但它清晰地展示了数据驱动决策在现代医疗管理中的巨大潜力，为提升急诊科的运营效率和服务质量提供了一种可行的技术路径和参考方案。
基于大数据的医院急诊患者行为分析系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
基于大数据的医院急诊患者行为分析系统-视频展示
基于大数据的医院急诊患者行为分析系统-图片展示
基于大数据的医院急诊患者行为分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, hour, dayofweek, count, when, avg
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StandardScaler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
spark = SparkSession.builder.appName("HospitalERAnalysis").getOrCreate()
def analyze_admission_time_patterns(df):
time_df = df.withColumn("admission_hour", hour(col("Patient Admission Date")))
time_df = time_df.withColumn("admission_dayofweek", dayofweek(col("Patient Admission Date")))
hourly_pattern = time_df.groupBy("admission_hour").agg(count("*").alias("patient_count")).orderBy("admission_hour")
daily_pattern = time_df.groupBy("admission_dayofweek").agg(count("*").alias("patient_count")).orderBy("admission_dayofweek")
hourly_pattern.show()
daily_pattern.show()
return hourly_pattern, daily_pattern
def perform_patient_clustering(df, k=3):
feature_cols = ["Patient Age", "Patient Waittime", "Patients CM"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features_vec")
assembled_df = assembler.transform(df.na.fill({"Patient Waittime": 0, "Patients CM": 0}))
scaler = StandardScaler(inputCol="features_vec", outputCol="scaled_features", withStd=True, withMean=True)
scaler_model = scaler.fit(assembled_df)
scaled_df = scaler_model.transform(assembled_df)
kmeans = KMeans(featuresCol="scaled_features", predictionCol="cluster", k=k, seed=42)
model = kmeans.fit(scaled_df)
clustered_df = model.transform(scaled_df)
cluster_analysis = clustered_df.groupBy("cluster").agg(
avg("Patient Age").alias("avg_age"),
avg("Patient Waittime").alias("avg_waittime"),
avg("Patients CM").alias("avg_cm"),
count("*").alias("cluster_size")
).orderBy("cluster")
cluster_analysis.show()
return clustered_df
def analyze_waittime_vs_satisfaction(df):
bucketized_df = df.withColumn(
"wait_time_bucket",
when(col("Patient Waittime") < 20, "短时等待(0-20分钟)")
.when((col("Patient Waittime") >= 20) & (col("Patient Waittime") < 40), "中时等待(20-40分钟)")
.otherwise("长时等待(40分钟以上)")
)
satisfaction_df = bucketized_df.filter(col("Patient Satisfaction Score") > 0)
analysis_result = satisfaction_df.groupBy("wait_time_bucket").agg(
avg("Patient Satisfaction Score").alias("avg_satisfaction_score"),
count("*").alias("patient_count")
).orderBy(col("avg_satisfaction_score").desc())
analysis_result.show()
return analysis_result
基于大数据的医院急诊患者行为分析系统-结语
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