一.立题依据（课题研究的目的与意义及国内外研究现状）
一、研究目的
1.提高药物安全性：通过持续监测和分析药物使用过程中的副作用数据，及时发现潜在的安全风险。为药物监管机构提供科学依据，支持其制定或调整药物使用指南和政策。
2.优化药物治疗方案：分析不同药物、不同剂量以及不同患者群体之间的副作用差异，为医生提供个性化的用药建议。
促进药物的合理使用，减少不必要的药物副作用和药物相互作用。
3.增强公众健康意识：通过公开药物副作用信息，提高公众对药物使用风险的认识。鼓励患者与医生进行更充分的沟通，共同制定更安全有效的治疗方案。
二、研究意义
保障患者权益：及时发现并处理药物副作用，保护患者的身体健康和生命安全。减少因药物副作用导致的医疗纠纷和社会成本。
综上所述，药物副作用监测与预警系统的研究对于提高药物安全性、优化药物治疗方案、促进新药研发、增强公众健康意识以及保障患者权益等方面都具有重要的意义和价值。
三、国内研究现状
1.研究起步较晚：我国在药物副作用监测与预警系统方面的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。
2.数据来源多样：国内ADR信号检测研究的数据来源广泛，包括临床试验、文献报道、药物不良反应数据库等。
3.技术指南为主：国内TDM（治疗药物监测）指南以技术指南为主，管理指南较少，且循证方法运用不足。
4.监测系统建设：中国已建立了国家药品不良反应监测系统，用于收集、分析和评估药物不良反应信息，但系统的完善性和国际接轨程度仍有待提高。
四、国外研究现状
1.成熟数据库建立：美国、日本、欧洲、世界卫生组织等都建立了较为成熟的药物警戒数据库，这些数据库在ADR监测、信号挖掘和药物上市后再评价等方面发挥了重要作用。
2.数据质量控制：国外药物警戒数据库普遍注重数据质量控制，如FAERS数据库只接收按照ICH E2B编写的XML格式提交的电子ICSR，以确保数据上报和应用编译格式的统一性。
3.广泛应用：国外药物警戒数据库的信息被广泛应用于药物安全通讯、复合风险警报、药物警报和声明、用药指南等领域，以确保用药安全。
二.研究内容
药物副作用监测与预警系统的研究内容主要包括药物副作用的收集和汇总、药物副作用的监测与报告、不良反应报告收集等。下面是对这些研究内容的简要说明：
1.药物副作用的收集和汇总：制药厂商在药物开发、研究和上市前，应进行全面的药物副作用收集和评估。这包括通过临床试验、动物试验、文献报道和广泛使用的临床数据，对药物可能的副作用进行分析整理，形成药物说明书中对药物副作用的描述和警示。
2.药物副作用的监测与报告：药物上市后，需要对使用药物的患者进行系统的副作用监测和及时报告。监测可以通过临床试验、文献研究、药物不良反应数据库等方式进行。一旦发现有可能与药物相关的不良反应，在第一时间应及时向相关机构和监管部门报告，以便发布相关预警信息和采取措施。
3.不良反应报告收集：医生、药师、患者等可以通过系统提交药物不良反应报告，并提供相关病例和药物信息。
4.不良反应评估：系统将对收集到的不良反应报告进行评估，包括判断是否与药物有关、严重程度等。
5.不良反应分析：通过对不良反应报告进行统计和分析，系统可以识别出药物的常见不良反应、发生的频率、相关因素等。
6.不良反应预警：当系统监测到某种药物的不良反应发生率异常升高时，可以及时发出预警信息，通知相关医务人员注意用药安全。
7.不良反应信息共享：系统可以将收集到的不良反应信息进行匿名化处理后，与其他类似系统进行数据共享和合作，以加强不良反应的监测和评估。
总的来说，药物副作用监测与预警系统的研究内容涵盖了从药物研发阶段到上市后的全过程，旨在通过科学的方法和技术手段，及时发现和减少药物副作用的发生，保障患者的用药安全。
三.方案和技术路线
药物副作用监测与预警系统的研究方案和技术路线主要包括数据收集与处理、预警模型构建与优化、预警信号识别与评估以及系统效能评估与改进等步骤。具体如下：
1.数据收集与处理：自动从电子病历、实验室信息系统、药房管理系统等多个数据源收集相关的患者数据、药品使用信息和不良反应报告。对收集到的数据进行整合和清洗，以确保数据的准确性和一致性。利用大数据技术，如云计算和分布式存储，处理和分析海量的医疗数据。
2.预警模型构建与优化：应用机器学习算法，如深度学习、随机森林、支持向量机等，对收集到的数据进行处理和分析。基于历史数据和经验知识，建立预测模型来预测药品不良反应的发生。设定合适的阈值和规则，当某些指标或参数超过设定的阈值时，触发预警机制。
3.预警信号识别与评估：通过统计分析和数据挖掘技术，识别出药物的常见不良反应、发生的频率、相关因素等。当系统监测到某种药物的不良反应发生率异常升高时，及时发出预警信息。对发出的预警信号进行评估，包括判断是否与药物有关、严重程度等。
4.系统效能评估与改进：对预警系统的效能进行评估，包括准确性、敏感性、特异性等指标。根据评估结果，不断优化预警模型和规则，提高系统的性能和准确性。持续更新和维护知识库，以适应新的医疗环境和需求。
四.特色与创新
药物副作用监测与预警系统的研究特色与创新主要体现在以下几个方面：
1.多源数据集成：系统能够自动从电子病历、实验室信息系统、药房管理系统等多个数据源收集相关的患者数据、药品使用信息和不良反应报告。这种多源数据的集成为药物副作用的全面监测提供了坚实的基础。
2.实时监测与预警：通过实时监测药物相互作用风险，系统能够提供精准预警，帮助患者避免潜在的风险。这种实时性和精准性是传统监测方法所无法比拟的。
3.人工智能技术应用：系统利用大数据分析、自然语言处理技术和知识图谱算法等先进技术，能够高效地分析和处理海量数据，提高监测的准确性和效率。
4.个性化预警提示：系统可以根据患者的具体情况提供个性化的预警提示，帮助医生和患者做出更明智的用药决策。这种个性化服务能够更好地满足患者的个体化需求。

动态网站设计方向：制作一个任意类型的网站，要求与相应的数据库互动。就是一个网页可以和数据库互通
2.毕业设计任务书--学生
3.提交毕业设计作品（包括可运行的程序及程序代码）
4.答辩PPT
5.提交最终毕业设计作品文字说明（平面设计、动漫设计等要求提供效果展示图及制作步骤说明），1000字左右。

旨在通过整合和分析大量医疗数据，为提高老年人用药安全性提供科学依据。以下是该研究的主要内容：
数据收集
从电子病历系统、医保报销记录等多渠道收集老年人的用药信息、疾病诊断、检查检验结果、不良事件报告等数据，构建全面的数据仓库。

数据预处理
对收集到的数据进行清洗，去除错误、重复或不完整的数据；采用自然语言处理技术和医学本体库对文本数据进行标准化和术语统一；利用数据挖掘算法识别并纠正异常值。

不良反应信号检测
运用数据挖掘算法，如关联规则挖掘、聚类分析等，结合机器学习模型对药物不良反应信号进行检测和预测，建立不良反应信号数据集。

潜在不当用药评估
制定适合老年人的用药评估指标和标准，综合考虑年龄、合并症、用药数量等因素，评估潜在不当用药情况。

知识整合与可视化
将药物不良反应信息、潜在不当用药评估结果等进行整合，构建知识库；通过可视化技术展示研究成果，为临床医生提供决策支持。

系统设计与实现
设计并实现一个基于大数据的药物不良反应监测与预警系统，具备实时监测、风险评估、预警提示等功能，辅助医疗机构和监管部门及时发现和处理老年人药物不良反应问题。

效果评估与优化
对研究成果进行临床验证和实际应用效果评估，根据反馈意见不断优化系统功能和性能，提高系统的实用性和可靠性。

综上所述，本研究通过构建基于大数据的老年人药物不良反应与潜在性不当用药监测与预警系统，实现了对老年人用药安全的实时监测和有效干预。未来将继续优化系统功能，拓展应用场景，为保障老年人健康贡献力量。
一、系统设计目标
本系统旨在利用大数据技术，构建一个高效、精准的老年人药物不良反应与潜在性不当用药监测和预警平台。通过对多源医疗数据的深度挖掘与分析，及时发现并干预老年人用药过程中的潜在风险，提高用药安全性和合理性，为老年患者的健康保驾护航。

二、系统架构设计
数据层：整合电子病历、医保报销记录、药品销售数据等多源异构数据，构建统一的数据仓库，运用ETL工具进行数据抽取、转换和加载，确保数据的一致性与准确性。

处理层：采用分布式计算框架如Hadoop、Spark等，对海量数据进行并行处理，运用数据挖掘算法如关联规则、聚类分析等，识别潜在的药物相互作用和不良反应模式。

应用层：开发用户友好的前端界面，提供药物查询、不良反应报告、风险评估等功能；同时，建立预警机制，当检测到潜在风险时，及时向医护人员和患者推送通知。

存储层：选用高性能的数据库管理系统，如MySQL、MongoDB等，确保数据的高效存储与检索；同时，采用分布式文件系统如HDFS，实现数据的冗余备份与高可用性。

三、关键技术选型
大数据处理技术：选用Apache Hadoop和Apache Spark作为大数据处理的基础框架，利用其强大的分布式计算能力，快速处理海量医疗数据。

机器学习算法：结合老年人用药特点，选择合适的机器学习算法，如决策树、随机森林等，构建药物不良反应预测模型。

自然语言处理技术：运用NLP技术，对电子病历中的文本数据进行实体识别、关系抽取等处理，提取关键信息，为后续分析提供支持。

数据可视化技术：采用Tableau、Echarts等数据可视化工具，将分析结果以图表形式呈现，便于医护人员直观理解与决策。

四、实施步骤
需求调研与分析：深入了解医疗机构的业务流程与需求，明确系统功能定位；同时，收集相关法规政策与行业标准，确保系统的合规性。

数据收集与预处理：建立数据收集渠道，确保数据的全面性与时效性；对收集到的数据进行清洗、去重、标准化等预处理工作，提高数据质量。

模型构建与训练：基于预处理后的数据，构建药物不良反应预测模型；利用历史数据对模型进行训练与优化，提高预测准确性。

系统开发与测试：根据系统架构设计，进行前后端开发工作；完成后进行全面的系统测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等，确保系统稳定可靠。

部署与上线：将系统部署到生产环境中，进行必要的配置与调试；正式上线后，持续监控系统运行状态，及时处理潜在问题。

维护与升级：建立系统维护团队，负责日常运维与技术支持工作；定期收集用户反馈，对系统进行迭代升级与优化。

2.1 检测流程
图像采集：通过摄像头或图像处理软件获取用户发布的内容。
预处理：包括图像去噪、直方图均衡化等步骤，以提高后续特征提取的准确性。
表情和面部特征提取：利用OpenCV进行面部检测，并结合深度学习模型（如Facial Expression Recognition）提取关键特征。
文本分析：对用户发布的内容进行自然语言处理，提取可能与谎话相关的关键词或情感倾向。
分类判断：基于收集的图像和文本信息，使用机器学习模型进行分类，判断是否为谎话。
2.2 系统架构设计
前端处理：包括图片采集、预处理和特征提取模块。
后端算法实现：设计基于深度学习的面部表情识别模型，并集成 lie detection 的逻辑。
数据库管理：建立用于存储训练数据和中间结果的数据库。
2.3 技术选型
编程语言：Python，用于快速开发和实验。
工具和技术栈：
oOpenCV：进行面部检测和表情识别。
oPyTorch或TensorFlow：深度学习模型构建与训练。
oFlask或Django：构建 web 应用。
2.4 实验与测试
数据集构建：使用公开的高质量图片数据集（如 CelebA）进行训练和测试。
模型训练：通过监督学习方法训练深度学习模型，优化分类性能。
性能评估：利用准确率、召回率等指标评估系统的效果。

专科论文6000字左右，不查重
题目是 毕业论文题目：《基于Rasa框架的电商智能客服机器人开发与应用》，以淘宝店铺场景为例

高校科研管理系统，加一个结题审查

用户管理模块:实现用户的注册、登录、个人信息管理等功能。用户分为捐
赠者、受赠者和慈善组织三类，具有不同的权限和操作界面。
慈善项目管理模块:慈善组织可以在此模块发布慈善项目信息，包括项目名
称、目标、预算、进度等。捐赠者可以浏览项目信息，选择感兴趣的项目进行捐
助。
捐助管理模块:实现捐助申请的提交、审核、批准、支付、退款等流程。捐
赠者可以实时查看捐助状态，受赠者可以查看捐助资金的使用情况。
数据统计模块:提供捐助数据的统计和分析功能，包括捐助金额、捐助人数、
项目完成度等，帮助慈善组织更好地了解捐助情况，优化慈善项目。
通知与消息模块:实现系统通知、邮件提醒、短信提醒等功能，确保用户能
够及时获取捐助进度、项目更新等信息。

wed框架是django，可视化用的是matplotlib，数据库是sqlite，好像还要用redis，我可能说的不全，要求就是帮我部署一下项目让它运行起来，我看到我这代码有些东西没有用到，想整理一下删除没用的

就是根据生产开立，生产设备，生产流程，生成一张报表，可以对比分析以前的数据进行预测

第五章系统实现部分好好改
还有做的系统里的东西可以以图片，图表，流程图等呈现
在论文里
论文最大的问题是大片的粘贴复制，
查重过不了就麻烦
了，自己一定好好改，一条一条过