云计算大作业

作者 : admin 本文共3593个字,预计阅读时间需要9分钟 发布时间: 2024-06-17 共1人阅读

系统概要设计

我们意在打造一个云医疗服务平台,分为医生端和病人端。

首先是实现一个数据采集平台。病人可以通过手动上传身体各项指标到数据采集平台或是由家用医疗设备自动上传身体数据,或由医院上传病人过往的身体检查结果(例如报告单,片子)。此时系统平台采用云服务存储病人的数据。

当病人身体有问题需要问诊时,则登录系统病人端界面。病人选择病人端选项登录完成后,则可以在平台内看到自己的个人信息、过往的用药信息、病历,还可以询问询问AI智能助手,AI智能助手根据病人已录入平台的数据进行AI分析和计算,并为病人自动选择相应的问诊科。此时后台将会为病人自动分配一个病历号和相应科室的医生快速进行问诊。

医生端在收到病人问诊请求时,则可以通过病人存储在平台的身体数据和用药信息,病历等,再结合医院已存储的病人历史身体数据(例如报告单,拍下的片子)和AI智能给出的判断结果作出判断,给出诊断结果和医疗方案。

系统架构图:

云计算大作业插图

图1  系统架构图

 

系统详细设计

数据采集平台:

用户需要填入自己的身高、体重、年龄以及性别进行注册,然后可以手动填写自己的血压、血氧和体温;也可以由家用设备上保存。

云计算大作业插图(1)

图2 用户提交表单

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图3  用户测量数据

登录界面:

用户选择医生端或病人端进行登录。此时前端发送表单给后端,后端进行核查后再返回数据给前端,若已经注册过且用户名密码正确,则登陆成功;若无注册记录或密码错误,则登陆失败:

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图4  登录失败

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图5  登录界面

 注册界面:

用户选择医生或病人进行注册,还可以填入自己的过敏史进行备案。若已注册过,则显示出来;

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图6  注册界面

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图7  注册失败

 病人登录页面后,病人端界面会显示用药信息,病历以及智能助手。用药信息是由用户自己填入,以便医生查看和开药。

云计算大作业插图(7)

图8  查看用药信息

 病历是由医院上传为主,病人自己补充为辅。由此建立病人的云端病历档案,方便医生和病人自己查看。

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图9  查看病历

 智能助手通过对接chatgpt实现AI 智能问答,不仅可以在用户问诊医生前根据病人描述症状帮助病人分析选择看病问诊科,还可以帮助医生辅助诊断出病人的病症,提高医疗效率。

云计算大作业插图(9)

图10  智能助手

 医生端在收到病人问诊请求时,则可以通过病人存储在平台的身体数据和用药信息,病历等,再结合医院已存储的病人历史身体数据(例如报告单,拍下的片子)和AI智能给出的判断结果作出判断,给出诊断结果和医疗方案。

云计算大作业插图(10)

图11  医生端

 

数据库

在数据库方面实现了:

1、创建名为仪器的表,包含仪器编号和负责人编号两个列。

2、创建名为医生的表,包含医生工号、姓名、性别、联系电话、年龄、科室和密码等列。

3、向医生表中插入三条数据。

4、创建名为数据收录的表,包含采集时间、数据、病历号和仪器编号等列,并设置外键关联。

5、创建名为病人的表,包含病历号、姓名、性别、年龄、身份证、联系电话、过敏史和密码等列。

6、向病人表中插入三条数据。

7、创建名为诊断的表,包含时间、结论、药物、医生工号和病历号等列,并设置外键关联。

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云计算大作业插图(12)

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图12  表

 

使用Flask框架编写的后端服务

它提供了两个路由接口:login和register。

#login接口:

#当以GET方法请求该接口时,它会从URL参数中获取data的值,并构造一个包含用户信息的JSON响应返回。

#当以POST方法请求该接口时,它会从请求的JSON数据中获取用户信息,包括用户名、手机号、密码等。

#然后根据用户类型(user_style),在数据库中查找对应的用户记录。如果找到了匹配的用户记录并验证密码正确,则会在session中存储用户信息,并返回包含用户信息的JSON响应。

#如果用户不存在或密码错误,则返回相应的错误信息。

#register接口:

#当以GET方法请求该接口时,它会从URL参数中获取data的值,并构造一个包含用户信息的JSON响应返回。

#当以POST方法请求该接口时,它会从请求的JSON数据中获取用户注册信息,包括姓名、年龄、手机号、密码等。

#根据注册类型(style),在数据库中查找对应的用户记录。如果用户已存在,则返回相应的错误信息。如果用户不存在,则将用户信息插入到数据库中,并返回注册成功的JSON响应。

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图12  数据库部分截图

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图13  用Python的flask框架搭建后端的部分截图

系统部署

1、初始化Vue项目

使用Vue-cli脚手架初始化一个最基本的Vue项目,命令如下:

vue create myproject

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图14

参考上面的步骤生成项目的vue文件(主要是下面的几个文件): 

云计算大作业插图(17)

运行命令:

npm run dev

项目运行成功:

云计算大作业插图(18)

2、服务器安装Nginx

(1)先查看服务器是否有nginx

命令如下:

whereis nginx

(2)安装nginx

命令如下:

yum install -y nginx

(要记得配置yum源)

(3)查看nginx安装目录

命令如下:

whereis nginx

或者使用命令查看nginx版本号,出现版本号也代表安装成功。

输入命令:

nginx

3、启动nginx

(1)启动

服务器安装号nginx后,尝试启动它

命令如下:

nginx

直接输入nginx即可启动服务,打开浏览器,访问服务器地址,出现如下界面则代表启动成功。

云计算大作业插图(19)

(2)停止

停止nginx服务,命令如下:

nginx -s stop

此时访问浏览器则无法访问:

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(3)重启

重启nginx服务,一般用于修改配置文件之后,命令如下:

nginx -s reload

要记得监听端口要进行检查,更改之后要重启,

重启nginx,命令如下:

nginx -s reload

此时访问时则需要带上端口号

我们还需要注意的一个地方就是root字段,该字段后面跟着的就是网站页面路径,也就是网站存放的路径。

假设我们网站的存放路径为:

/home/www/dist

修改root,然后重启nginx,网站无法访问了,因为没有这个文件夹。

4、新建网站文件夹

刚刚我们设置了网站存放的文件夹路径为:

/home/www/dist

此时需要在服务器上新建www文件夹:

cd /home

mkdir www

5、打包部署vue项目

(1)打包网站

使用vue打包命令,生成dist文件夹:

npm run build

(2)上传至服务器

可以使用ftp工具将dist文件夹上传至/home/www目录下,当然也可以使用命令:

scp -r dist/ root@139.9.219.136:/home/www

在项目目录下用打开git命令行,将本地的dist整个文件夹复制到服务器,需要主要的时scp命令window不支持,所以使用了git命令行工具。

此时无需重启nginx,刷新浏览器,可以看到网站已经部署成功了。

云计算大作业插图(21)

部署后可访问的ip:http://39.101.175.114:5137/#/

总结和未来方向

总的来说,系统在很大程度上实现了病人端和医生端的交互。病人可以初步实现网上问诊。

系统的必要性:

  1. 市面上缺少能够实现人体真实数据和医生相联系的平台,此系统可实现精准看病。
  2. 会大大降低癌症晚期患者的数量,实现早发现,早治疗。
  3. 提供更经济的看病手段。
  4. 需求市场大,盈利价值高。
  5. 实现医疗资源共享,大大提高了社会医疗水平,促进社会发展。
  6. 缓解大城市的医疗压力。

未来方向:

1、数据集成和智能分析:进一步完善数据采集平台,支持更多的数据来源和数据类型,例如与家用医疗设备的互联、与医院信息系统的对接等。同时,加强对病人数据的智能分析能力,利用机器学习和人工智能算法,提供更准确的数据分析和预测,帮助医生和病人更好地理解和管理健康状况。

2、强化病人端功能:在病人端界面提供更多个性化的功能,例如健康管理建议、用药提醒、预约挂号、在线问诊等。通过与医生端的实时交流和互动,提高病人的医疗体验和健康管理效果。

3、医生辅助决策工具:进一步发展AI智能助手,在医生端提供更多的辅助决策工具。通过整合大量的医学知识和临床经验,帮助医生快速准确地做出诊断和制定个性化的医疗方案。同时,加强与医学文献、研究成果等资源的连接,为医生提供最新的医学信息和研究进展。

4、强化数据安全和隐私保护:在云医疗服务平台中,数据安全和隐私保护是至关重要的。未来的发展方向包括加密存储和传输、访问控制和权限管理、匿名化处理等技术手段,以确保病人和医生的数据安全和隐私保护。

5、智能化医疗管理:除了病人端和医生端,进一步发展智能化医疗管理模块,包括医疗机构管理、医生团队协作、医疗资源调配等。通过数据分析和智能算法,优化医疗资源的配置和利用,提高医疗效率和质量。

6、科学研究与技术创新:积极参与医学科学研究和技术创新,与科研机构、医学院校等合作,推动医疗技术的创新和应用。利用云医疗服务平台的数据资源和智能分析能力,开展医学研究,促进医疗科技的进步和医疗质量的提升。

参考文献

部署细节参考文献:前端Vue项目打包部署实战教程 – 掘金

未来借用的框架 : https://vuetifyjs.com/

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