[免费]基于python的Flask+Vue医疗疾病数据分析大屏可视化系统(机器学习随机森林算法+requests)【论文+源码+SQL脚本】

大家好,我是java1234_小锋老师,看到一个不错的基于python的Flask+Vue医疗疾病数据分析大屏可视化系统(机器学习随机森林算法+requests)【论文+源码+SQL脚本】,分享下哈。

项目视频演示

https://www.bilibili.com/video/BV1NaCSBoEDi/

项目介绍

本文提出了一种基于Python的Flask+Vue框架的医疗疾病数据分析大屏可视化系统,该系统结合了机器学习算法(随机森林)和数据爬取技术(requests爬虫)以提供精确的疾病分析与预测功能。系统分为前端和后端两部分,其中前端采用Vue框架构建,提供了友好的用户交互界面,能够展示丰富的可视化图表,如疾病分布图、趋势分析图、预测结果等,帮助用户直观地理解疾病数据与趋势。后端采用Flask框架实现数据处理与API服务,利用随机森林算法对医疗数据进行训练与预测,进而为用户提供基于历史数据的疾病风险预测和趋势分析。

系统的数据来源主要通过requests爬虫从医疗健康网站和开放数据接口获取,包括但不限于疾病的发生率、地域分布、治疗效果等信息,经过数据清洗和预处理后,供机器学习模型进行训练和预测。通过随机森林算法,系统能够有效地识别影响疾病发生的关键因素,并做出准确的预测。该系统的可视化展示使得数据更加易于理解和分析,提供了一个灵活且可扩展的框架,既适用于医院、健康机构等专业领域,也能为公众提供健康预警和疾病预测服务。最终,本文所提出的医疗疾病数据分析大屏可视化系统在提升医疗决策和公众健康意识方面具有重要应用价值。

系统展示

部分代码

复制代码
from flask import Flask,request,jsonify
from utils.getAllData import *
app = Flask(__name__)
from utils.getPublicData import *
from machine.tree import *
@app.route('/')
def hello_world():  # put application's code here
    return 'Hello World!'

@app.route('/getHomeData',methods=['GET','POST'])
def getHomeData():
    pieData = getPieData()
    configOne,wordData = getConfigOne()
    casesData = list(getAllCasesData())
    maxNum,maxType,maxDep,maxHos,maxAge,minAge = getFoundData()
    boyList,girlList,ratioData = getGenderData()
    circleData=getCircleData()
    xData,y1Data,y2Data = getBodyData()
    return jsonify({
        'message':'success',
        'code':200,
        'data':{
            'pieData':pieData,
            'configOne':configOne,
            'casesData':casesData,
            'maxNum':maxNum,
            'maxType': maxType,
            'maxDep': maxDep,
            'maxHos': maxHos,
            'maxAge': maxAge,
            'minAge': minAge,
            'boyList':boyList,
            'girlList':girlList,
            'ratioData':ratioData,
            'circleData':circleData,
            'wordData':wordData,
            'lastData':{
                'xData':xData,
                'y1Data':y1Data,
                'y2Data':y2Data
            }
        }
    })

@app.route('/submitModel',methods=['GET','POST'])
def submitModel():
    if request.method == 'POST':
        content = request.json['content']
        print(content)
        model = model_train(getData())
        result = pred(model,content)
    return jsonify({
        'message':'success',
        'code':200,
        'data':{
            'resultData':result
        }
    })

@app.route('/tableData',methods=['GET','POST'])
def tableData():
    tableDataList = getAllCasesData()
    resultData = [x[1:] for x in tableDataList]
    # print(resultData)
    return jsonify({
        'message':'success',
        'code':200,
        'data':{
            'resultData':resultData
        }
    })


if __name__ == '__main__':
    app.run()

源码下载

链接:https://pan.baidu.com/s/18kE0nR_APwxPtm8dI3qzUg

提取码:1234

相关推荐
麻雀飞吧11 小时前
2026年AI量化开发,先跑通小流程再加复杂功能
人工智能·python
daphne odera�11 小时前
PyCharm 中 Codex 插件启动失败:unknown variant default 的解决方法
python·chatgpt·pycharm
nbu04william12 小时前
Deepseek-api省token的用法
python·大模型·token·deepseek
测试老哥12 小时前
Pytest自动化测试详解
自动化测试·软件测试·python·测试工具·测试用例·pytest·接口测试
坚持学习前端日记12 小时前
国产化适配全流程适配英伟达本地开发
人工智能·python
ydyd2026042112 小时前
固定资产管理软件是什么?从功能到价值全文讲解
信息可视化·数据挖掘·数据分析
一个王同学12 小时前
从零到一 | CV转多模态大模型 | week17 | LLM 推理优化 & vLLM 详解
人工智能·深度学习·算法·机器学习·计算机视觉·vllm
源图客13 小时前
云途物流API开发-鉴权认证(Java)
java·网络·python
库拉大叔13 小时前
GPT-5.6 技术测评:上下文窗口与数学推理性能横向对比
人工智能·gpt·数据分析
三品吉他手会点灯13 小时前
嵌入式机器学习 - 学习笔记1.1.1 - 什么是机器学习?
c语言·人工智能·笔记·嵌入式硬件·学习·机器学习