互联网+智慧医疗:基于Python打造智慧医院项目之智能分诊

智慧医疗英文简称WIT120,是最近兴起的专有医疗名词,通过打造健康档案区域医疗信息平台,利用最先进的物联网技术,实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动,逐步达到信息化。

随着计算机科学技术的飞速发展,现已有非常多的 AI 方法手段应用于医疗服务行业,进而让患者享受安全、便利、优质的诊疗服务!

本文将从大数据+爬虫技术出发,运用Python语言打造优质、便捷、高效的诊疗服务平台,让患者不用为不知挂号哪个诊室而苦恼。

互联网+智慧医疗:基于Python打造智慧医院项目之智能分诊_第1张图片

目录

1 项目简介

1.1 项目概述

1.2 前期准备

2 项目分析

2.1 代码详解

2.2 总观代码

2.3 项目运行结果

3 总结展望


1 项目简介

1.1 项目概述

本项目主要是基于Python语言打造智慧医院项目之智能分诊,旨在让患者轻松、便捷地了解其病情的就诊科室,进而实现“人人健康,健康人人”的项目初衷。具体而言,本项目实现过程用到了Python爬虫基础以及正则表达式等相关内容,最后达到的效果是患者输入自己的疾病症状,随即给出疾病对应的就诊科室。
总之,本项目产品是一个比较便捷高效的智能分诊系统;接下来将详细阐述项目产品的创造过程。

1.2 前期准备

因为需要提前了解到各个病情所对应的就诊科室,所以运用了Python爬虫技术获取各种各样的病情对应的科室等信息。

也就是说,需要提前找好一个网站,从这个网站中获取我们想要的信息

在这里,我找到的是一个名为寻医问药的网站,接下来的操作都是基于它来实现的

互联网+智慧医疗:基于Python打造智慧医院项目之智能分诊_第2张图片

智能分诊系统的打造用到python语言及部分第三方库

在这里:
Python环境:3.8.2

python编译器:JetBrains PyCharm 2018.1.2 x64

第三方库及模块:requests、re模块、Pyinstaller库

 因为本文大量用到了正则表达式,实际上是比较复杂的,之前做过一篇关于正则表达式的文章,这里给出链接:
https://blog.csdn.net/IT_charge/article/details/105977578

2 项目分析

2.1 代码详解

导入用到的模块及第三方库

import requests
import re

 获取到目标网页并做正则表达式处理

def get_data(url):
    # 请求网页
    resp = requests.get(url)
    # 对于获取到的 HTML 二进制文件进行 'gb2312' 转码成字符串文件
    html = resp.content.decode('gb2312')
    # 正则表达式获取期望字符串
    tag_div = re.findall(r'
.*?(.*?)
    ', html, re.S | re.I)[0] tag_a = re.findall(r'', tag_div) url = 'http://zzk.xywy.com/' get_data(url)

互联网+智慧医疗:基于Python打造智慧医院项目之智能分诊_第3张图片 在这里实际上已经将搜索范围减到了很小,但为了更精确获取我们想要的信息,运用否循环我们先来看一下(提前分析HTML源代码得到该网站的信息条数为392,故这里循环392次)

    for i in range(392):
        print(i)
        chapter_url = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[i])  # [0]
        print(chapter_url)

互联网+智慧医疗:基于Python打造智慧医院项目之智能分诊_第4张图片

通过此运行结果我们得到,比如下标为0的数据、下标为9的数据……都是科室名称而其他都是科室对应的接诊症状

也就是说,接下来我们利用两次for循环将目标锁定到每一具体科室及其接诊症状

这里以呼吸科为例,其科室及症状对应下标为0~9之间,在得到的chapter_url1字符串中再运用正则表达式提取信息

    for huxi in range(9):                # 呼吸科
        chapter_url1 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[huxi])
        for huxia in chapter_url1:
            print(huxia)
            if '' == huxia:
                huxiKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[0])[0]
                print('建议您的就诊科室为:',huxiKS)

互联网+智慧医疗:基于Python打造智慧医院项目之智能分诊_第5张图片 同理,锁定每一科室及其接诊症状的下标范围,比如消化内科(9,18)、心内科(18,28)……

    for xiaohua in range(9,18):          # 消化内科
        chapter_url2 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[xiaohua])
        for xiaohuaa in chapter_url2:
            if symptom == xiaohuaa:
                xiaohuaKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[9])[0]
                print('建议您的就诊科室为:', xiaohuaKS)
    for xinnei in range(18,28):            # 心内科
        chapter_url3 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[xinnei])
        for l in chapter_url3:
            if symptom == l:
                xinneiKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[18])[0]
                print('建议您的就诊科室为:',xinneiKS)

 按照这一思路将网站内涉及到的26个科室全部写出来,最后再通过用户输入症状得出对应的结果

symptom = input("请输入您的症状:")

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2.2 总观代码

import requests
import re

def get_data(url):
    # 请求网页
    resp = requests.get(url)
    # 对于获取到的 HTML 二进制文件进行 'gb2312' 转码成字符串文件
    html = resp.content.decode('gb2312')
    # 正则表达式获取期望字符串
    tag_div = re.findall(r'
.*?(.*?)
    ', html, re.S | re.I)[0] tag_a = re.findall(r'', tag_div) # print(tag_a) # for i in range(392): # print(i) # chapter_url = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[i]) # [0] # print(chapter_url) # print(tag_a) symptom = input("请输入您的症状:") for huxi in range(9): # 呼吸科 chapter_url1 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[huxi]) for huxia in chapter_url1: # print(huxia) if symptom == huxia: huxiKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[0])[0] print('建议您的就诊科室为:',huxiKS) for xiaohua in range(9,18): # 消化内科 chapter_url2 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[xiaohua]) for xiaohuaa in chapter_url2: if symptom == xiaohuaa: xiaohuaKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[9])[0] print('建议您的就诊科室为:', xiaohuaKS) for xinnei in range(18,28): # 心内科 chapter_url3 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[xinnei]) for l in chapter_url3: if symptom == l: xinneiKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[18])[0] print('建议您的就诊科室为:',xinneiKS) for xueye in range(28,36): # 血液科 chapter_url4 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[xueye]) for xueyea in chapter_url4: # print(l) if symptom == xueyea: xueyeKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[28])[0] print('建议您的就诊科室为:',xueyeKS) for neifenmi in range(36,44): # 内分泌科 chapter_url5 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[neifenmi]) for neifenmia in chapter_url5: if symptom == neifenmia: neifenmiKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[36])[0] print('建议您的就诊科室为:',neifenmiKS) for shenjingnei in range(44,53): # 神经内科 chapter_url6 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[shenjingnei]) for shenjingneia in chapter_url6: if symptom == shenjingneia: shenjingneiKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[44])[0] print('建议您的就诊科室为:',shenjingneiKS) for shennei in range(53,61): # 肾内科 chapter_url7 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[shennei]) for shenneia in chapter_url7: if symptom == shenneia: shenneiKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[53])[0] print('建议您的就诊科室为:',shenneiKS) for yichuanbing in range(61,77): # 遗传病科 chapter_url8 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[yichuanbing]) for yichuanbinga in chapter_url8: if symptom == yichuanbinga: yichuanbingKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[61])[0] print('建议您的就诊科室为:',yichuanbingKS) for waike in range(77,87): # 外科 chapter_url9 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[waike]) for waikea in chapter_url9: if symptom == waikea: waikeKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[77])[0] print('建议您的就诊科室为:',waikeKS) for guke in range(87,95): # 骨外科 chapter_url10 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[guke]) for gukea in chapter_url10: if symptom == gukea: gukeKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[87])[0] print('建议您的就诊科室为:',gukeKS) for shenjingwai in range(95,104): # 神经外科 chapter_url11 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[shenjingwai]) for shenjingwaia in chapter_url11: if symptom == shenjingwaia: shenjingwaiKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[95])[0] print('建议您的就诊科室为:',shenjingwaiKS) for xinxiongwai in range(104,112): # 心胸外科 chapter_url12 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[xinxiongwai]) for xinxiongwaia in chapter_url12: if symptom == xinxiongwaia: xinxiongwaiKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[104])[0] print('建议您的就诊科室为:',xinxiongwaiKS) for gandanwai in range(112,120): # 肝胆外科 chapter_url13 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[gandanwai]) for gandanwaia in chapter_url13: if symptom == gandanwaia: gandanwaiKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[112])[0] print('建议您的就诊科室为:',gandanwaiKS) for miniao in range(120,129): # 泌尿外科 chapter_url14 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[miniao]) for miniaoa in chapter_url14: if symptom == miniaoa: miniaoKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[120])[0] print('建议您的就诊科室为:',miniaoKS) for gangchang in range(129,138): # 肛肠科 chapter_url15 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[gangchang]) for gangchanga in chapter_url15: if symptom == gangchanga: gangchangKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[129])[0] print('建议您的就诊科室为:',gangchangKS) for zhengxing in range(138,147): # 整形科 chapter_url16 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[zhengxing]) for zhengxinga in chapter_url16: if symptom == zhengxinga: zhengxingKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[138])[0] print('建议您的就诊科室为:',zhengxingKS) for er in range(147,156): # 儿科 chapter_url17 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[er]) for era in chapter_url17: if symptom == era: erKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[148])[0] print('建议您的就诊科室为:',erKS) for fuchan in range(156,203): # 妇产科 chapter_url18 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[fuchan]) for fuchana in chapter_url18: if symptom == fuchana: fuchanKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[156])[0] print('建议您的就诊科室为:',fuchanKS) for pifu in range(204, 221): # 皮肤科 chapter_url19 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[pifu]) for pifua in chapter_url19: if symptom == pifua: pifuKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[204])[0] print('建议您的就诊科室为:', pifuKS) for zhongyi in range(223, 247): # 中医科 chapter_url20 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[zhongyi]) for zhongyia in chapter_url20: if symptom == zhongyia: zhongyiKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[223])[0] print('建议您的就诊科室为:', zhongyiKS) for wuguan in range(247, 274): # 五官科 chapter_url21 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[wuguan]) for wuguana in chapter_url21: if symptom == wuguana: wuguanKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[248])[0] print('建议您的就诊科室为:', wuguanKS) for nan in range(274, 292): # 男科 chapter_url22 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[nan]) for nana in chapter_url22: if symptom == nana: nanKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[274])[0] print('建议您的就诊科室为:', nanKS) for chuanran in range(292, 311): # 传染科 chapter_url23 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[chuanran]) for chuanrana in chapter_url23: if symptom == chuanrana: chuanranKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[292])[0] print('建议您的就诊科室为:', chuanranKS) for jingshen in range(311, 327): # 精神科 chapter_url24 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[jingshen]) for jingshena in chapter_url24: if symptom == jingshena: jingshenKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[311])[0] print('建议您的就诊科室为:', jingshenKS) for jizhen in range(328, 342): # 急诊科 chapter_url25 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[jizhen]) for jizhena in chapter_url25: if symptom == jizhena: jizhenKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[328])[0] print('建议您的就诊科室为:', jizhenKS) for zhongliu in range(343, 350): # 肿瘤科 chapter_url26 = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[zhongliu]) for zhongliua in chapter_url26: if symptom == zhongliua: zhongliuKS = re.findall(r'>(.*?)', tag_a[343])[0] print('建议您的就诊科室为:', zhongliuKS) url = 'http://zzk.xywy.com/' get_data(url)

2.3 项目运行结果

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互联网+智慧医疗:基于Python打造智慧医院项目之智能分诊_第10张图片 互联网+智慧医疗:基于Python打造智慧医院项目之智能分诊_第11张图片

 只要是输入病情症状,就会智能推荐就医门诊,是不是分快捷方便呢?

当然,我们还可以用Pyinstaller库打包,让这一便捷系统被更多人用到

互联网+智慧医疗:基于Python打造智慧医院项目之智能分诊_第12张图片

回车运行 

互联网+智慧医疗:基于Python打造智慧医院项目之智能分诊_第13张图片 顺着代码提示的打包exe文件所在文件夹地址,找到它

互联网+智慧医疗:基于Python打造智慧医院项目之智能分诊_第14张图片

双击运行,看一下结果是否一样

 互联网+智慧医疗:基于Python打造智慧医院项目之智能分诊_第15张图片

至此,已全部探索完毕。

项目源码及Pyinstaller库打包后的exe文件已上传至百度网盘
链接: https://pan.baidu.com/s/1dYPhbjYIyIun-6wmG_Irxw
提取码: cwub 

3 总结展望

以上是简单实现了患者病情症状对应的就医科室,当然可以改进的地方有很多:比如增加对应挂号科室的挂号费用、主任医师等等。总之,在大数据背景下,人类的生活越来越数字化、信息化、现代化。

随着计算机科学技术的发展,在不久的将来医疗行业将融入更多人工智慧、传感技术等高科技,使医疗服务走向真正意义的智能化,推动医疗事业的繁荣发展。在中国新医改的大背景下,智慧医疗正在走进寻常百姓的生活。

以上就是“互联网+智慧医疗”在医疗服务方面的项目实现的全部内容。


版权声明:本专栏全部为CSDN博主「IT_change」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议。
                  转载请附上原文出处链接及本声明。

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希望本文能对读者学习和理解“互联网+”技术有所帮助,并请读者批评指正!

2020年5月底于山西大同

END

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