本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。
随着医疗技术的飞速发展和人们对健康服务需求的日益增长，传统就医模式中的“挂号难、问诊慢、导诊不精准”等问题日益凸显。特别是在大型医院，患者往往面临复杂的科室划分和长时间的等待，这不仅影响了患者的就医体验，也增加了医疗资源的浪费。在此背景下，基于Web的智能导诊系统应运而生，旨在利用现代信息技术手段，通过智能化、便捷化的方式优化就医流程，提升医疗服务质量和效率。该系统能够基于患者的症状描述和医疗知识库，快速准确地提供初步诊断建议及科室推荐，有效缓解患者就医初期的迷茫与焦虑。
开发基于Web的智能导诊系统具有重要意义。首先，它能够显著提升患者的就医效率，减少患者因信息不对称而导致的盲目就医现象，缩短排队等待时间，提高就医满意度。其次，该系统有助于医院实现资源的合理配置，通过智能化分诊引导患者到最合适的科室就诊，减轻热门科室的压力，促进医疗资源的均衡利用。此外，智能导诊系统还具备数据收集与分析功能，能够为医院管理层提供决策支持，促进医疗服务质量的持续改进。总之，该系统是推动医疗信息化、智能化发展的重要一环，对于提升整体医疗服务水平具有重要意义。
本毕业设计旨在设计并实现一个基于Web的智能导诊系统，该系统旨在通过智能化、自动化的方式解决患者就医初期面临的导诊难题。具体目标包括：构建一个用户友好的Web界面，使患者能够方便快捷地输入自己的症状信息；利用自然语言处理和机器学习算法，对患者的症状描述进行智能解析，并基于医疗知识库提供初步诊断建议和科室推荐；实现系统的高效运行与数据安全保护，确保患者信息的隐私性和系统的稳定性。通过本系统的开发，期望能够有效提升患者的就医体验，优化医疗资源配置，为构建更加高效、便捷、智能的医疗服务体系贡献力量。
本研究的核心内容是设计与实现一个功能全面的基于Web的智能导诊系统，具体研究内容涵盖以下几个方面：一是系统需求分析，通过调研现有导诊系统的优缺点，结合医院实际需求和患者期望，明确系统的功能需求和非功能需求；二是系统架构设计，包括前端用户界面设计、后端服务架构设计以及数据库设计，确保系统能够稳定、高效地运行；三是智能导诊算法研究，利用自然语言处理技术对患者的症状描述进行预处理和特征提取，结合机器学习算法（如决策树、随机森林等）构建诊断模型，实现症状的智能解析与科室推荐；四是系统实现与测试，根据系统设计方案进行编码实现，并进行全面的功能测试、性能测试和用户测试，确保系统满足设计要求并具备良好的用户体验；五是系统部署与维护，制定系统部署方案，确保系统能够平稳上线运行，并建立有效的维护机制，保障系统的长期稳定运行。通过这些研究内容的深入探索与实践，将最终形成一个功能完善、性能优良的智能导诊系统。
2023年12月: 查看相关资料、技术，准备技术文档，做好需求分析；下发任务书；
2024年01月: 撰写开题报告，并制定软件开发计划，初步设计软件功能架构；
2024年02月: 根据需求分析，进行详细设计；初步设计软件部分功能，完成开题报告；
2024年03月: 对软件前,后台系统功能进行开发，完成软件各个功能模块，撰写论文初稿；
2024年04月：进行系统测试、论文初稿完成、和指导教师沟通，上交初稿，查重，中期检查；
2024年05月：修改论文，完成定稿，软件功能全部实现、测试、界面美化，上交论文资料，参加答辩。
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以上是开题是根据本选题撰写，是项目程序开发之前开题报告内容，后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术栈+界面为准，可以酌情参考使用开题的内容。要源码请在文末进行获取！！
前端：Vue.js、HTML、CSS、JavaScript后端技术栈
后端：Python 3.7.7、Django 、MySQL5.7
开发工具：PyCharm社区版、Navicat 11以上版本
系统开发流程：
• 使用HTML、CSS和JavaScript结合Vue.js构建前端界面。
• 使用Python语言结合Django框架开发RESTful API。
• 利用MySQL数据库进行数据存储和查询。
• 通过PyCharm IDE进行代码编写、调试和项目管理。
毕设使用者指南
系统概览
本系统是一个基于现代Web技术构建的应用程序，旨在为用户提供一个交互性强、响应快速的用户体验。系统前端采用Vue.js框架，后端使用Python语言结合Django框架，并以MySQL作为数据存储解决方案。
前端使用指南
1.界面导航
2. 交互操作
后端服务指南
1. API使用
2. 数据管理