适老化健康预警与防护系统设计与实现

毕业论文（设计）与毕业要求达成情况
《适老化健康预警与防护系统设计与实现》这一选题，紧密对接计算机科学与技术专业培养目标。课题围绕智慧养老产业数字化健康管理需求，以适老化应用系统全流程开发为主线，涵盖老年群体需求调研、适老化技术选型、系统架构设计、前后端协同开发、多场景测试及项目文档规范撰写等完整环节。通过项目实践，全面检验学生在软件工程、数据处理、用户体验设计等领域的综合实践能力，有效促进毕业要求各项指标的深度达成。
指标点 2.3能够通过图书馆、数据库、网上检索等多种渠道快速、准确地获取相关信息，借助文献对计算机系统、互联网软件领域的复杂工程问题进行识别、表达、比较和研究分析。
学生需通过学术数据库、养老产业报告、适老化设计标准文件等多源渠道，系统获取老年群体健康管理需求、适老化产品设计规范、健康数据监测标准等领域知识。依托 CNKI 等权威数据库，深入研究 Python 后端开发框架（如 Flask/Django）、机器学习预警算法、适老化交互设计等关键技术文献。在系统方案设计阶段，通过对比分析传统健康管理系统与适老化系统的核心差异，聚焦老年用户视觉、操作、认知等层面的特殊需求，运用 UML 建模语言精准表达系统架构、数据流转及功能模块关系，显著提升对适老化复杂业务系统的分析与建模能力。
指标点 3.1、3.2、3.3能够应用专业涉及的工程设计概念、原则和方法，对计算机系统、互联网软件领域的复杂工程问题提出合理的解决方案；能够综合利用计算机系统、互联网软件领域的专业知识和新技术，在复杂工程问题的设计和实施中体现创新意识；能够针对特定需求完成软件和硬件系统模块的设计与开发，并满足功能与性能要求。
指标点 3.1 工程设计能力学生需要设计适老化健康管理平台架构，采用分层设计思想实现数据采集、风险预警、防护响应等核心模块的解耦，制定包含健康数据标准化处理规则、多维度风险判定逻辑、紧急求助联动机制等业务逻辑的详细设计方案，同时融入适老化设计原则（如操作简化、容错性设计），确保系统符合老年用户使用场景。
指标点 3.2 创新实践运用机器学习算法（如决策树、逻辑回归）构建个性化健康风险预警模型，结合老年群体生理特征优化模型参数；在传统健康管理系统基础上融入适老化智能交互理念，如语音辅助操作、可视化健康报告、亲友联动通知等创新功能，提升系统的实用性与人性化水平。
指标点 3.3 功能实现需完整开发适老化用户端（健康数据录入、异常预警提示、一键求助）、管理端（用户管理、数据统计分析、预警审核）等核心功能模块，确保系统数据处理准确、预警响应及时、操作流程简洁，满足老年用户及照护者的功能与性能要求，同时保障系统运行稳定性与数据安全性。
指标点 12.2具有自主学习的能力和习惯，能够通过文献查询、技术培训等多渠道进行终身学习，具有对技术问题的理解、归纳、总结的能力及提出问题的能力，以适应职业发展的需求；能够针对个人或职业发展的需求，采用合适的方法不断学习，找到适应个体的身心锻炼方法，培养适应各种变化和发展的能力。
在系统开发过程中，面对适老化设计难点，学生需自主研究《老年人数字产品适老化设计规范》等国家标准，深入理解老年群体生理与行为特征；通过慕课平台、技术社区等渠道系统学习 Python 数据处理库（Pandas、NumPy）、机器学习框架（Scikit-learn）及适老化前端开发技巧。同时，针对健康风险预警模型的优化需求，主动探索算法调优方法，积累跨领域（计算机技术 + 健康管理）的综合应用经验，为未来从事智慧养老、医疗健康等领域的软件开发奠定持续发展的基础。
总之，《适老化健康预警与防护系统设计与实现》这一毕业设计，全面覆盖毕业要求核心指标。通过适老化应用开发实践，既锻炼了学生的工程实践与创新能力，又响应了社会养老产业的发展需求，为未来投身智慧医疗、养老科技等新兴产业提供坚实保障。
毕业论文（设计）内容及基本要求
毕业论文（设计）内容
1．绪论：分析传统老年健康管理模式的痛点，阐述适老化健康预警与防护系统的开发意义，综述智慧养老领域健康管理系统的研究现状、适老化设计发展趋势及现存问题；
2．相关技术与可行性分析：Python 编程语言、Flask/Django 后端框架、Pandas/NumPy 数据处理库，结合老年用户使用场景与技术适配性，分析系统开发的技术可行性、经济可行性与操作可行性；
3．需求分析：界定老年用户、家属用户、社区/机构管理员、系统管理员等多角色需求，详细描述紧急联系人、家人健康、预警信息处理、紧急事件响应、系统用户管理、预警设置、用药提醒、监测数据录入等功能需求，明确适老化交互、数据安全性、系统响应速度等非功能需求；
4．系统设计：包括系统整体架构设计、数据库表结构设计、适老化界面原型设计、健康风险预警模型设计；
5．详细设计与实现：分别阐述适老化前端界面的实现细节，后端服务的开发过程，重点说明适老化交互逻辑与健康风险预警模型的具体实现；
6．系统测试：提供健康数据录入准确性、风险预警准确率、紧急求助响应速度、适老化操作便捷性等核心功能测试用例，包含测试目的、测试步骤、预期结果与实际结果，验证系统功能正确性、稳定性及适老化适配效果；
7．结论：总结系统在适老化设计、风险预警精准性、紧急防护实用性等方面的特色，分析系统在设备兼容性、算法泛化能力等方面的不足，提出接入多类型健康监测设备、优化机器学习预警模型、增加语音交互功能等优化方向。
毕业论文（设计）基本要求
1．论文格式规范：遵循学校论文撰写规范，严格按照字体、字号、行距、页边距、参考文献格式等要求排版，确保论文格式统一、规范；
2．内容完整性：涵盖绪论、相关技术与可行性分析、需求分析、系统设计、详细设计与实现、系统测试、结论等核心部分，逻辑连贯、内容详实，完整呈现系统开发全流程；
3．技术实现：详细描述系统的技术选型依据、整体架构设计思路、各功能模块的核心代码实现、数据处理流程及预警模型训练过程，附关键代码片段与设计示意图；
4．测试与验证：提供全面的测试用例，包括功能测试、性能测试、适老化专项测试等，明确测试环境、测试方法，通过数据对比验证系统功能的正确性、稳定性及适老化适配效果；
5．创新性：鼓励在适老化交互设计（如个性化操作引导、多模式求助触发）、健康风险预警模型优化（如结合老年生理特征的算法参数调整）等方面提出创新点，体现对实际需求的深度适配；
6．参考文献：规范引用适老化设计标准、Python 开发技术、机器学习算法、智慧养老相关研究等领域的文献，数量不少于 15 篇，其中近 3 年文献占比不低于 50%，遵循学术诚信原则，杜绝抄袭、剽窃行为。
进度安排（说明设计阶段名称、日期（教学周））
起止日期 任务内容 备注
2025年11月13日-
2025年11月15日 依据题目审核表提出的研究内容，下达任务书，明确任务与成果，完成论文提纲。
2025年11月16日-
2025年11月20日 调研题目涉及的主要功能内容，确定研究方向，线上线下调研已有的系统，查找相关资料，确定研究方法、梳理实施思路，细化功能需求，进行系统初步设计，明确主要功能。
2025年11月21日-
2025年11月31日 进行可行性分析，对系统的可行性进行分析，明确该系统开发对于用户及管理员需求的可行性和必要性，撰写开题报告并进行开题答辩。
2025年12月01日-
2026年03月08日 进行系统下一步设计，依据软件工程规范要求，撰写需求分析、总体设计包含、详细设计包含、编码实现、软件测试及总结等内容，完成系统的基本功能操作。能够完成用户需求，撰写论文，完成毕业系统初步设计。
2026年03月09日-
2026年03月13日 依照毕业设计文本格式要求修改论文，提交初稿，展示完成后的系统，准备中期检查资料。
2026年03月14日-
2026年04月30日 完善系统功能，完善系统各部分流程设计和各功能代码,进一步修改论文错误，确保论文内容的完整和严谨，重复率低于30%。
2026年05月01日-
2026年05月15日 毕业论文进行最后一次修改，完成终稿，准备毕设答辩PPT，模拟练习达到熟练，论文打印装订，上交作品。上交毕业论文相关资料。