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。
目录
1 项目简介
2 项目分析
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
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库等
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：
javascript:void(0)
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'<div class="illness-ks clearfix">.*?(.*?)<ul class="mod-ill-list pt5">', html, re.S | re.I)[0]
tag_a = re.findall(r'<a.*?</a>', tag_div)
url = 'http://zzk.xywy.com/'
get_data(url)
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'>(.*?)</a>', tag_a[i]) # [0]
print(chapter_url)
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'>(.*?)</a>', tag_a[huxi])
for huxia in chapter_url1:
print(huxia)
if '' == huxia:
huxiKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', tag_a[0])[0]
print('建议您的就诊科室为：',huxiKS)
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'>(.*?)</a>', tag_a[xiaohua])
for xiaohuaa in chapter_url2:
if symptom == xiaohuaa:
xiaohuaKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[xinnei])
for l in chapter_url3:
if symptom == l:
xinneiKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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：")
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'<div class="illness-ks clearfix">.*?(.*?)<ul class="mod-ill-list pt5">', html, re.S | re.I)[0]
tag_a = re.findall(r'<a.*?</a>', tag_div)
# print(tag_a)
# for i in range(392):
# print(i)
# chapter_url = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[huxi])
for huxia in chapter_url1:
# print(huxia)
if symptom == huxia:
huxiKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[xiaohua])
for xiaohuaa in chapter_url2:
if symptom == xiaohuaa:
xiaohuaKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[xinnei])
for l in chapter_url3:
if symptom == l:
xinneiKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[xueye])
for xueyea in chapter_url4:
# print(l)
if symptom == xueyea:
xueyeKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[neifenmi])
for neifenmia in chapter_url5:
if symptom == neifenmia:
neifenmiKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[shenjingnei])
for shenjingneia in chapter_url6:
if symptom == shenjingneia:
shenjingneiKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[shennei])
for shenneia in chapter_url7:
if symptom == shenneia:
shenneiKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[yichuanbing])
for yichuanbinga in chapter_url8:
if symptom == yichuanbinga:
yichuanbingKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[waike])
for waikea in chapter_url9:
if symptom == waikea:
waikeKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[guke])
for gukea in chapter_url10:
if symptom == gukea:
gukeKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[shenjingwai])
for shenjingwaia in chapter_url11:
if symptom == shenjingwaia:
shenjingwaiKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[xinxiongwai])
for xinxiongwaia in chapter_url12:
if symptom == xinxiongwaia:
xinxiongwaiKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[gandanwai])
for gandanwaia in chapter_url13:
if symptom == gandanwaia:
gandanwaiKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[miniao])
for miniaoa in chapter_url14:
if symptom == miniaoa:
miniaoKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[gangchang])
for gangchanga in chapter_url15:
if symptom == gangchanga:
gangchangKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[zhengxing])
for zhengxinga in chapter_url16:
if symptom == zhengxinga:
zhengxingKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[er])
for era in chapter_url17:
if symptom == era:
erKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[fuchan])
for fuchana in chapter_url18:
if symptom == fuchana:
fuchanKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[pifu])
for pifua in chapter_url19:
if symptom == pifua:
pifuKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[zhongyi])
for zhongyia in chapter_url20:
if symptom == zhongyia:
zhongyiKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[wuguan])
for wuguana in chapter_url21:
if symptom == wuguana:
wuguanKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[nan])
for nana in chapter_url22:
if symptom == nana:
nanKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[chuanran])
for chuanrana in chapter_url23:
if symptom == chuanrana:
chuanranKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[jingshen])
for jingshena in chapter_url24:
if symptom == jingshena:
jingshenKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[jizhen])
for jizhena in chapter_url25:
if symptom == jizhena:
jizhenKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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'>(.*?)</a>', tag_a[zhongliu])
for zhongliua in chapter_url26:
if symptom == zhongliua:
zhongliuKS = re.findall(r'>(.*?)</a>', 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
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
回车运行
顺着代码提示的打包exe文件所在文件夹地址，找到它
双击运行，看一下结果是否一样
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。
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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
