基于机器学习的慢性病风险评估与预防系统任务书

毕业设计（论文）题目

基于机器学习的慢性病风险评估与预防系统

题目类别

设计类☑论文类□

题目性质

实际应用☑理论研究□

学生姓名

学号

学院（系别）

数据科学与人工智能学院

专业班级

指导教师

职称

起止日期

课题内容概述：

1.选题意义

随着互联网技术的不断进步，网上健康管理系统逐渐成为用户管理自身健康的重要工具。慢性病风险评估与预防系统基于这一背景应运而生，旨在通过机器学习技术提供个性化的健康建议和风险预警。Java作为一种成熟且应用广泛的编程语言，凭借其出色的跨平台能力、高效的性能、稳定的运行环境以及与数据库的无缝集成，成为实现此类系统的理想选择。因此，利用Java开发慢性病风险评估与预防系统，对于提升健康管理效率、促进用户健康具有深远意义。

2.主要功能

本系统核心功能涵盖用户登录注册、健康数据管理、风险评估及预防建议等多个方面。具体而言，系统支持用户发布和查看个人健康数据，通过机器学习算法（如SVM、随机森林）进行慢性病风险评估，并展示评估结果。前端界面设计直观易用，包含登录注册页面、健康数据展示页面、风险评估结果页面、数据可视化分析页面以及用户中心页面等。此外，系统还设有管理员后台，支持管理员对用户信息、健康数据进行全面管理，确保数据的安全性和准确性。整体而言，该系统功能全面，旨在为用户提供便捷、高效的健康管理服务。

主要技术指标：

（1）开发环境配置：系统基于Python语言及Flask框架进行开发，确保代码的灵活性与高效性；采用适合的Web服务器（如Gunicorn或uWSGI）与Flask配合，提供稳定的Web服务；MySQL或SQLite数据库负责存储用户数据、健康信息及评估结果，保障数据的完整性与安全性。

（2）后端技术选型：后端采用Flask框架，结合Pandas库进行数据预处理与分析，利用SVM或随机森林等机器学习算法实现慢性病风险评估，确保评估结果的准确性；同时，Flask提供RESTful API接口，支持前端数据的请求与处理。

（3）前端技术实现：前端采用HTML进行页面结构搭建，CSS进行样式设计，为用户提供简洁美观的操作界面；结合JavaScript实现页面的动态交互与数据更新；利用ECharts.js库实现健康数据的可视化图表展示，如趋势图、风险分布图等，增强用户对于健康数据的理解与掌握。

成果形式：

论文和软件系统

指导教师签字：

分院负责人签字：

2024年1月15日

2024年1月22日

论文相关资料及主要参考文献：（不少于15篇，3篇外文）

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实习/实验/上机场地及要求：

场地：

计算机软件综合实验室

要求：

（1）良好的网络环境

（2）完善的服务器环境

（3）具备相关的软件开发工具

（4）安全的用电环境