基于神经网络的急性心梗患者随访管理系统的设计与实现

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目前急性心肌梗死患者的发病率逐年攀升,患者发病后的死亡率未见明显下降,为了提高急性心肌梗死患者的生存率,在患者出院后对患者身体状况进行健康的管理显得尤为重要。随着信息与网络技术的发展,我国医院信息系统在不断的进行改进和完善,各级医院正通过信息化建设来降低管理成本和提高服务水平。本课题基于此背景,设计开发了一套针对急性心肌梗死患者的信息化实施方案。本系统采用B/S架构,主要编程语言为Python语言,后台使用Django Web应用框架开发,通过SQLite数据库对数据进行存储。系统主要功能分为数据收集功能和信息交流功能。数据收集为收集和保存患者数据,供医生在后台进行数据统计和分析。信息交流包含查写文章,收发邮件和进行意见反馈。在信息交流模块中用多个卷积神经网络模型为文章添加相应的标签,可以代替人工操作,节省用户撰写文章的时间,同时方便其他用户根据标签来查看文章。急性心梗患者随访管理系统能够帮助医生在患者出院后及时了解患者的身体状况变化情况,促进医生和患者的沟通交流,能够帮助患者预防和治疗相关疾病,并且提升医院的服务水平。经过全面的测试,系统的各种功能均表现正常,具有优秀的兼容性和稳定性。
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