基于 Python 的名中医肿瘤治疗教学案例库设计与实现

摘要

名中医肿瘤治疗教学案例库的设计与实现基于 Python 技术，旨在整合传统中医肿瘤治疗的经典案例与现代信息技术。该系统采用 B/S 架构，结合 Django 框架开发后端，前端使用 HTML5、CSS3 和 JavaScript 构建交互界面，数据库选用 MySQL 存储结构化数据。

案例库收录了多位名中医的肿瘤诊疗方案，包括病例记录、辨证论治过程、方剂组成及疗效反馈。系统通过自然语言处理（NLP）技术对文本数据进行关键词提取和分类，便于用户快速检索相关案例。同时，利用机器学习算法对病例数据进行分析，辅助教学和临床决策。

系统功能模块包括用户管理、案例上传与审核、智能检索、数据统计分析及教学资源共享。用户分为管理员、教师和学生三类，权限分级确保数据安全性。案例审核机制保证内容的权威性，统计分析模块支持多维数据可视化，帮助用户挖掘潜在规律。

该案例库的实践价值在于促进中医肿瘤治疗的标准化教学，为医学生和从业者提供可参考的经典案例。未来可结合大数据技术进一步优化智能推荐功能，提升系统的实用性和扩展性。

技术实现

• 后端框架：Django REST Framework 提供 API 支持
• 前端技术：Vue.js 实现动态交互
• 数据库：MySQL 关系型数据库存储案例数据
• NLP 工具：jieba 分词结合 TF-IDF 算法实现文本分析
• 数据分析：Pandas 与 Matplotlib 完成数据可视化

系统测试表明，案例库在响应速度、数据准确性和用户体验方面均达到预期目标，为中医肿瘤教学提供了高效的信息化工具。

主要技术与实现手段

本系统支持以下技术栈：

1. 后端开发：Spring Boot/Flask/Django 等框架，实现 API 接口、用户管理及业务逻辑。
2. 数据库：MySQL 存储数据信息、用户数据等。
3. 前端平台：HTML5/CSS3/JavaScript/Vue.js，实现界面设计与交互逻辑。
4. 缓存机制：Redis 用于提高系统的响应速度与性能。
5. 数据展示：ECharts 用于展示用户反馈数据等信息。

系统设计与实现思路

• 需求分析：收集用户需求，明确功能模块和性能指标，为系统设计提供基础。
• 功能设计：依据需求分析，设计 PC 端功能，确定模块交互流程。
• 数据库设计：规划数据库表结构，涵盖系统核心信息。
• 前端开发：利用 Web 技术开发前端界面。
• 后端开发：基于 Python 框架和 Java 语言实现后端服务，处理业务逻辑和数据库交互。
• 系统实现：整合前后端开发成果，完成系统部署。
• 系统测试：对系统进行全面功能测试，验证模块功能，确保系统稳定运行。

核心算法逻辑示例

/** * 协同算法（基于用户的协同算法） */
@RequestMapping("/autoSort2")
public R autoSort2(@RequestParam Map<String, Object> params, ShangpinfenleiEntity shangpinfenlei, HttpServletRequest request) {
    String userId = request.getSession().getAttribute().toString();
       params.get() ==  ?  : Integer.parseInt(params.get().toString());
    
    List<OrdersEntity> orders = ordersService.selectList( <OrdersEntity>());
    Map<String, Map<String, Double>> ratings =  <>();
     (orders !=  && orders.size() > ) {
         (OrdersEntity o : orders) {
            Map<String, Double> userRatings = ;
             (ratings.containsKey(o.getUserid().toString())) {
                userRatings = ratings.get(o.getUserid().toString());
            }  {
                userRatings =  <>();
                ratings.put(o.getUserid().toString(), userRatings);
            }
             (userRatings.containsKey(o.getGoodid().toString())) {
                userRatings.put(o.getGoodid().toString(), userRatings.get(o.getGoodid().toString()) + );
            }  {
                userRatings.put(o.getGoodid().toString(), );
            }
        }
    }
    
        (ratings);
    
       userId;
       limit;
    List<String> recommendations = filter.recommendItems(targetUser, numRecommendations);
    
    System.out.println( + targetUser + );
     (String item : recommendations) {
        System.out.println(item);
    }
    EntityWrapper<ShangpinfenleiEntity> ew =  <ShangpinfenleiEntity>();
    ew.in(, recommendations);
    ew.eq(, );
     (recommendations !=  && recommendations.size() > ) {
        ew.last( + String.join(, recommendations) + );
    }
    
       shangpinfenleiService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, shangpinfenlei), params), params));
    List<ShangpinfenleiEntity> pageList = (List<ShangpinfenleiEntity>) page.getList();
     (recommendations !=  && recommendations.size() >  && pageList.size() < limit) {
           limit - pageList.size();
        ew =  <ShangpinfenleiEntity>();
        ew.notIn(, recommendations);
        ew.orderBy(, );
        ew.last( + toAddNum);
        pageList.addAll(shangpinfenleiService.selectList(ew));
    }   (pageList.size() > limit) {
        pageList = pageList.subList(, limit);
    }
    page.setList(pageList);
     R.ok().put(, page);
}