智能健康监测疾病预测系统

一、题目中英文摘要
1.1 中文摘要
针对传统健康监测模式下生理指标数据分散，健康记录依靠纸质或者独立设备保存，数据无法统一汇总管理，疾病风险评估依赖医护人员人工判断，健康指标异常预警滞后，普通用户难以自主完成居家健康风险筛查等问题，本文设计并实现了一款基于鸿蒙ArkTS+SpringBoot的智能健康监测疾病预测系统。系统后端采用SpringBoot框架，MySQL作为数据存储数据库，Vue开发Web管理后台，鸿蒙ArkTS作为移动端用户端，搭建包含普通用户、医护人员、系统管理员三类角色的健康监测疾病预测平台。系统主要实现账号登录注册、个人健康档案维护、生理指标录入上传、健康历史记录查询、疾病风险预测、健康异常消息预警、用户账号管理、健康指标阈值维护、系统操作日志查看等核心功能，构建普通用户采集健康数据、系统自动进行风险预测预警、医护人员远程查看健康信息并给出指导建议、管理员后台管控系统数据的一体化业务流程。该系统依托鸿蒙ArkTS轻量化移动端的优势，将居家健康监测业务与Web后台管理相结合，普通用户在鸿蒙端录入心率、血压、体温等生理指标并提交预测，系统自动评估患病风险并推送异常预警，医护人员在线查阅用户健康数据并填写健康指导意见，实现健康监测数字化管理，操作简单，帮助用户居家完成基础健康筛查，辅助医护人员开展远程健康管理，打通用户与医护之间健康信息传递壁垒，助力居家健康监测信息化发展，具备良好的实用价值与推广意义。

1.2 英文摘要
Aiming at the problem that under the traditional health monitoring mode, physiological indicator data is scattered, health records are stored on paper or independent devices, data cannot be uniformly summarized and managed, disease risk assessment relies on manual judgment by medical staff, early warning of abnormal health indicators is delayed, and ordinary users cannot independently complete home health risk screening. This paper designs and implements an intelligent health monitoring and disease prediction system based on HarmonyOS ArkTS and SpringBoot. The back-end of the system adopts the SpringBoot framework, MySQL is used for data storage, Vue is used to develop the Web management background, and HarmonyOS ArkTS serves as the mobile client. A health monitoring and disease prediction platform with three types of roles: ordinary users, medical staff and system administrators is built. The system mainly realizes core functions such as account login and registration, personal health file maintenance, physiological indicator input and upload, health history record query, disease risk prediction, health abnormal message warning, user account management, health indicator threshold maintenance, system operation log viewing, forming an integrated business process for ordinary users to collect health data, the system automatically carries out risk prediction and early warning, medical staff remotely view health information and give guidance suggestions, and administrators manage system data in the background. Relying on the lightweight advantage of HarmonyOS ArkTS mobile terminal, the system combines home health monitoring business with Web background management. Ordinary users input physiological indicators such as heart rate, blood pressure and body temperature on the HarmonyOS terminal and submit for prediction. The system automatically assesses disease risk and pushes abnormal early warnings. Medical staff view user health data online and fill in health guidance suggestions. It realizes digital management of health monitoring, is easy to operate, helps users complete basic health screening at home, assists medical staff in remote health management, breaks the barrier of health information transmission between users and medical staff, helps the information development of home health monitoring, and has good practical value and promotion significance.

二、研究目的与意义
2.1 研究目的
本课题研究旨在依托SpringBoot后端、Vue后台与鸿蒙ArkTS移动端技术，打造智能健康监测疾病预测平台，解决传统健康监测生理数据孤立、人工记录效率低下、疾病风险评估困难、健康异常预警不及时、用户与医护健康信息不对称、缺少线上健康预测机制、健康指标阈值难以统一管控等痛点。通过开发智能健康监测疾病预测系统，普通用户通过鸿蒙ArkTS客户端完成账号注册登录，维护个人健康档案，录入心率、血压、体温等生理指标，提交数据进行疾病风险预测，接收健康异常预警消息，查询历史健康记录与风险评估报告；医护人员借助Vue后台查看所辖用户健康档案与历史健康数据，查看系统预警记录，对预警信息填写健康指导建议；系统管理员负责管控全部用户账号，维护健康指标正常阈值，查看系统操作日志。系统自动保存用户信息、健康档案、生理指标记录、疾病预测记录、预警消息、指标字典数据，管理员可对平台基础数据统一维护。同时通过分角色权限管控，实现普通用户录入监测数据与查看预测结果、医护人员查看健康数据和处理预警、系统管理员后台系统管控的权限隔离，最终实现健康数据采集-存储-异常预警-疾病风险预测一体化管理，探索SpringBoot+Vue+鸿蒙ArkTS技术栈在居家健康监测场景下的应用方案。

2.2 研究意义
（1）理论意义
本研究将SpringBoot后端框架、Vue前端管理、鸿蒙ArkTS移动端技术与居家健康监测疾病预测业务场景深度结合，丰富了鸿蒙移动端+Web后台组合模式在健康管理类系统的相关研究。针对健康档案维护、生理指标采集、疾病风险预测、异常预警管理、多角色权限控制场景需求，设计适配普通用户、医护人员、系统管理员的分权限业务模块，优化了前后端分离架构下多角色权限体系，为同类健康监测平台的开发落地提供理论参考与技术实践案例，对居家健康信息化平台相关研究具有一定的补充价值。

（2）实际意义
在实际应用中，本系统降低普通用户居家健康监测的门槛，用户打开鸿蒙设备客户端，即可录入各类生理指标并在线完成疾病风险预测，随时查看历史健康记录与预警消息。对于医护人员，远程查看用户健康数据、在线处理健康预警，不再依赖线下纸质病历，大幅减少基础健康信息统计工作量；平台管理员可在线禁用违规账号、维护健康指标阈值、查看系统日志，保障平台稳定运行。系统线上化的健康监测与疾病预测流程，辅助用户实现疾病早期风险筛查，促进健康监测信息透明化，助力基层居家健康管理发展，具备较好的实际应用价值。

三、国内外研究现状
3.1 国内研究现状
国内健康监测信息化应用发展迅速，各类健康APP、健康监测小程序陆续上线，但很多平台偏向于大型医疗设备配套系统，操作复杂，不适合普通居民居家自主健康监测。部分健康平台仅支持简单的数据记录，缺少完整的疾病风险预测功能，健康异常预警机制较为简陋。在本科毕业设计领域，鸿蒙ArkTS移动端的毕设选题数量偏少，同时集成鸿蒙客户端、健康指标录入、疾病预测、异常预警、医护端健康查看、多角色权限管理一体化的健康监测预测系统相对不多。现有同类系统普遍存在角色权限划分简单、健康预警流程不完善、健康预测模型轻量化不足、鸿蒙端适配薄弱等问题。总体来看，融合生理指标采集、线上疾病风险预测、健康异常预警、多角色权限管控的轻量化鸿蒙健康监测预测系统，仍有较大研究与开发空间。

3.2 国外研究现状
国外健康监测信息化平台起步较早，健康档案管理、生理数据分析相关系统功能完善，具备成熟的健康风险评估能力。但国外健康管理系统依托海外移动生态，不存在鸿蒙操作系统生态，难以适配国内鸿蒙设备用户使用习惯。国外平台大多面向大型医疗机构，系统架构复杂，部署维护成本高，缺少面向普通居民居家健康监测配套模块。同时国外系统业务模式与国内居家健康筛查场景差异较大。因此，开发适配国内居家健康场景，融合鸿蒙移动端健康数据采集、Web后台健康与用户管理的智能健康监测疾病预测系统，具备本土化研究价值。

四、系统需求分析
本系统结合智能健康监测疾病预测业务场景，采用分角色精细化需求设计，核心分为普通用户、医护人员、系统管理员三类用户，各角色权限与功能模块需求如下：

4.1 普通用户功能需求（鸿蒙ArkTS客户端）
（1）登录注册模块：账号注册、账号密码登录、密码重置，登录校验身份。
（2）个人健康档案模块：维护个人基础健康信息，修改档案资料，查看健康档案。
（3）健康数据录入模块：录入心率、血压、体温等生理指标，查看历史健康记录，查看健康指标变化趋势。
（4）疾病预测模块：提交健康指标进行疾病风险预测，查看风险等级与健康建议，保存历史预测记录。
（5）消息预警模块：接收健康指标异常预警消息，查看预警详情。

4.2 医护人员功能需求（Web后台）
（1）医护登录模块：医护账号登录，修改医护账号密码。
（2）用户健康查阅模块：查看所辖用户健康档案、历史健康数据，筛选异常指标记录。
（3）预警管理模块：查看系统生成的预警记录，填写健康指导建议，同步建议至用户鸿蒙端。
（4）预测记录查看模块：查看用户历史疾病预测结果，跟踪用户健康风险变化。

4.3 系统管理员功能需求（Web后台）
（1）管理员登录模块：管理员账号登录，修改管理员密码。
（2）用户管理模块：查看全部普通用户、医护账号，检索用户，启用或禁用违规账号，重置账号密码。
（3）健康指标字典模块：维护各项生理指标正常阈值，配置系统预警规则。
（4）系统日志模块：查看系统操作日志，用于系统问题排查。

五、系统开发技术及介绍
5.1 后端核心技术
（1）Java语言：主流后端开发编程语言，面向对象、跨平台、稳定性好，生态成熟，是本系统后端开发核心语言。
（2）SpringBoot框架：基于Spring的轻量化开发框架，自动配置项目依赖，简化XML配置文件，快速搭建RESTful后端接口，降低代码耦合，提升开发效率，适配Vue+鸿蒙ArkTS前后端分离架构。
（3）MySQL数据库：开源关系型数据库，运行稳定、部署简单，用于持久化存储用户、健康档案、健康记录、疾病预测记录、预警消息、指标字典等业务数据，适合本科毕设项目。
（4）MyBatis持久层框架：实现Java实体类与数据库表映射，简化SQL编写，完成数据库增删改查操作。
（5）IDEA开发工具：Java集成开发环境，具备代码提示、断点调试、项目管理功能，方便后端代码编写、接口调试与项目部署。

5.2 前端核心技术
（1）Vue框架：渐进式前端框架，搭配Element UI组件库，开发Web管理后台页面，组件化开发提升页面复用性，Axios完成后端接口请求，Vue Router实现页面跳转。
（2）鸿蒙ArkTS技术：基于TypeScript扩展的声明式开发语言，开发鸿蒙移动端客户端页面，发送网络请求调用SpringBoot后端接口，实现健康档案维护、健康指标录入、疾病预测、预警消息查看等功能。
（3）HTML/CSS/JavaScript：用于Web后台页面结构搭建、样式美化与页面交互逻辑实现。

六、数据库表结构设计
本系统数据库共设计6张核心数据表，所有字段简洁实用，每张表字段不超过6个，满足系统全部业务存储需求，具体设计如下：
1. 用户表（user）：存储普通用户与管理员账号基础数据，包含id、username、password、role、phone、status等字段，保存账号、密码、用户角色、联系电话、账号状态，用于登录校验与权限控制。
2. 健康档案表（health_profile）：存储用户个人基础健康档案信息，包含id、user_id、age、gender、height、medical_history等字段，记录所属用户ID、年龄、性别、身高、既往病史。
3. 健康数据表（health_record）：存储用户上传的生理指标记录，包含id、user_id、heart_rate、blood_pressure、temperature、record_time等字段，记录用户ID、心率、血压、体温、记录时间。
4. 疾病预测表（predict_record）：存储疾病预测结果记录，包含id、user_id、disease_name、risk_level、suggestion、predict_time等字段，记录用户ID、预测疾病名称、风险等级、健康建议、预测时间。
5. 预警消息表（warning_msg）：存储健康异常预警信息，包含id、user_id、content、doctor_id、deal_suggest、create_time等字段，记录接收用户ID、预警内容、处理医护ID、医护指导意见、创建时间。
6. 指标字典表（health_dict）：存储生理指标阈值配置数据，包含id、item_name、min_val、max_val、unit、remark等字段，记录指标名称、正常下限、正常上限、单位、备注。