隨著醫療信息化的深入發展，傳統的人工窗口分診模式已難以滿足現代醫院高效、精準的服務需求。為解決門診患者排隊時間長、科室分配不精準、醫療資源利用不均等問題，本文設計并實現了一個基于Python的B/S架構醫院門診智能分診系統。該系統旨在通過網絡技術優化分診流程，提升患者就醫體驗與醫院運營效率。
一、 系統總體設計
本系統采用經典的MVC（模型-視圖-控制器）設計模式，前端使用HTML、CSS、JavaScript及Bootstrap框架構建響應式用戶界面，后端采用輕量級高效的Python Web框架Flask或Django（可根據具體需求選擇）進行業務邏輯處理，數據庫選用穩定開源的關系型數據庫MySQL或PostgreSQL存儲患者信息、科室資料、分診規則與排隊數據。系統架構清晰，模塊間耦合度低，便于維護與擴展。
二、 核心功能模塊
- 患者自助服務模塊：患者可通過醫院內終端、官方網站或微信公眾號等入口，憑身份證/醫保卡或手動輸入基本信息進行注冊/登錄。登錄后，系統引導患者通過圖文、語音或結構化表單（如勾選癥狀部位、性質、持續時間等）清晰描述病情。
- 智能分診引擎模塊：這是系統的“大腦”。引擎內置基于規則與簡單機器學習算法的分診模型。它將患者輸入的癥狀關鍵詞與預置的、由醫學專家參與構建的“癥狀-科室”知識庫進行匹配。對于復雜或模糊癥狀，模型可結合患者年齡、性別、病史等附加信息進行綜合推理，推薦最合適的1-3個就診科室，并按匹配置信度排序，同時給出簡要建議。
- 隊列管理與叫號模塊：患者確認科室后，系統自動將其加入該科室的電子排隊隊列，并生成唯一的排隊號碼，實時顯示預計等待時間與當前叫號進度。該模塊與各科室護士站的叫號屏及語音系統聯動，支持過號重排、優先（如急診、老人、軍人）插隊等特殊邏輯。
- 醫生工作站模塊：醫生登錄后可查看本人當日的接診隊列、患者基本信息和初步分診摘要，便于提前了解病情，提高看診效率。看診結束后，可更新患者狀態。
- 系統管理后臺模塊：管理員可對科室信息、醫生排班、分診規則庫、用戶權限、系統參數等進行全面配置與管理，并能生成門診流量、科室負荷、分診準確率等多種統計分析報表，為管理決策提供數據支持。
三、 關鍵技術實現
- Python后端開發：利用Flask/Django的RESTful API設計原則，構建清晰的數據接口。使用SQLAlchemy等ORM工具進行數據庫操作，確保數據安全與一致性。
- 智能分診算法：初期可采用基于關鍵詞權重和決策樹的分診規則。為提升智能化水平，可引入自然語言處理（NLP）庫（如Jieba分詞、SnowNLP或BERT預訓練模型微調）來更精準地理解患者自述文本，或集成簡單的分類模型（如Scikit-learn中的樸素貝葉斯、支持向量機）進行科室預測。
- 實時通信與更新：為實現排隊信息的實時推送，可采用WebSocket技術（如Flask-SocketIO）或前端定時AJAX輪詢，確保患者端與叫號屏信息同步。
- 數據安全與隱私保護：對患者敏感信息（如身份證號、病歷詳情）進行加密存儲與傳輸，嚴格遵守醫療數據安全規范，通過角色權限控制確保數據訪問安全。
四、 系統特點與優勢
- 效率提升：大幅減少患者盲目排隊與無效等待時間，將分診工作部分前置并自動化，減輕護士臺壓力。
- 精準導診：通過算法輔助，降低人為分診的主觀誤差，提高患者初次就診科室的準確率。
- 資源優化：通過實時數據可視化，醫院管理者能清晰掌握各科室忙閑狀態，動態調整資源。
- 體驗改善：為患者提供從預約、分診到候診的全流程線上服務，便捷透明。
- 擴展性強：系統模塊化設計便于后續集成在線支付、電子病歷、藥品查詢等更多功能，構建更完整的智慧門診生態。
五、 畢業設計實現要點
對于計算機專業畢業設計，在完成上述系統基本開發后，應著重撰寫詳細的設計文檔，包括需求分析、系統設計圖（架構圖、ER圖、流程圖）、核心代碼片段（尤其是分診算法和關鍵API接口）、數據庫表結構以及系統測試方案與結果。源碼需結構清晰、注釋完整。在答辯時，可現場演示患者從癥狀錄入到獲得分診建議、排隊候診的全過程，并展示管理后臺的數據統計功能，以此體現實用價值與技術深度。
本Python醫院門診分診系統設計，充分利用了網絡技術與數據分析能力，是信息技術與醫療服務場景相結合的一次典型實踐。它不僅是一個具備實際應用潛力的軟件項目，也是一個能夠全面鍛煉學生系統分析、設計、編碼與解決問題能力的優秀畢業設計課題。
