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基于python-django-flask的智能ai眼科患者随访管理系统

news 2026/5/11 17:58:45

技术架构设计

采用Python+Django+Flask双框架混合架构，Django负责核心业务逻辑和ORM层，Flask提供灵活的API服务扩展。数据库使用PostgreSQL支持JSON字段存储眼科检查报告。

患者数据模型设计

定义核心患者模型包含基础信息、病史、随访记录三部分。Django模型字段示例：

classPatient(models.Model):name=models.CharField(max_length=100)diagnosis=models.JSONField()# 存储眼底照相/OCT等结构化报告follow_up_plan=models.ArrayField(models.DateField())

智能随访引擎

集成NLP处理患者主诉文本：

fromtransformersimportpipeline nlp=pipeline("text-classification",model="bert-base-chinese")symptom_analysis=nlp(patient_complaint)

多模态报告解析

使用OpenCV处理眼底图像：

importcv2defanalyze_fundus(image_path):img=cv2.imread(image_path)hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)# 病变区域检测逻辑...

消息推送系统

基于Celery的异步任务队列：

@app.taskdefsend_followup_sms(patient_id):patient=Patient.objects.get(id=patient_id)send_sms(patient.phone,followup_template)

安全与合规

实现HIPAA兼容的数据加密：

fromcryptography.fernetimportFernet fernet=Fernet(key)encrypted_data=fernet.encrypt(medical_record.encode())

性能优化

使用Django REST framework的分页和缓存：

classFollowUpList(generics.ListAPIView):queryset=FollowUp.objects.all()pagination_class=StandardResultsSetPagination cache_page=60*15

部署方案

Docker Compose编排方案包含：

services:web:image:django-gunicornports:["8000:8000"]redis:image:redis:alpine

开发技术路线

开发语言：Python
框架：flask/django
开发软件：PyCharm/vscode
数据库：mysql
数据库工具：Navicat for mysql
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
本系统后端语言框架支持： 1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse 2.Nodejs+Vue.js -vscode 3.python(flask/django)--pycharm/vscode 4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx

结论

本系统还支持springboot/laravel/express/nodejs/thinkphp/flask/django/ssm/springcloud 微服务分布式等框架,同行可拿货,招校园代理
大数据指的就是尽可能的把信息收集统计起来进行分析,来分析你的行为和你周边的人的行为。大数据的核心价值在于存储和分析海量数据，大数据技术的战略意义不在于掌握大量数据信息，而在于专业处理这些有意义的数据。看似大数据是一个很高大上的感觉，和我们普通人的生活相差甚远，但是其实不然!大数据目前已经存在我们生活中的各种角落里了, 数据获取方法
数据集来源外卖推荐的相关数据，通过python中的xpath获取html中的数据。
数据预处理设计对于爬取数据量不大的内容可以使用CSV库来存储数据，将其存为CSV文件格式，再对数据进行数据预处理，也可通过代码进行数据预处理。
（1）数据获取板块
数据获取板块功能主要是依据分析目的及要达到的目标，确定获取的数据种类，并使用直接获取数据文件方式或爬虫方式获取原始数据。
（2）数据预处理板块
数据预处理板块功能是对获取到的数据进行预处理操作：将重复的字段筛选，将过短并且没有实际意义的数据进行过滤，选择重要字段，标准化处理，异常值处理等预处理操作。
（3）数据存储板块
数据存储板块主要功能是把经过预处理的数据持久化存储，以便于后续分析。
（4）数据分析板块
数据分析板块主要功能是根据分析目标，找出数据中字段之间的内在关系，与规律。
（5）数据可视化板块
数据可视化板块主要功能是使用适当的图标展现方式，把数据的内在关系、规律展现出来。