Spring Boot 3 + Vue 3 健康档案管理系统源码 前后端分离 实战项目

📅 2026/7/10 1:22:12
Spring Boot 3 + Vue 3 健康档案管理系统源码 前后端分离 实战项目
一、项目简介健康档案管理系统是一套面向居民健康管理、医护人员诊疗辅助及平台运营管理的全栈信息化解决方案。系统采用前后端分离架构包含居民用户、医护人员、系统管理员三个核心角色覆盖从健康档案录入、日常指标监测、AI 风险评估与趋势预测到在线健康咨询、诊疗建议发布、数据统计与导出的完整闭环。后端基于 Spring Boot 3.x 构建前端使用 Vue 3.x Pinia Vite数据库采用 MySQL 8.x。二、技术栈技术说明后端框架Spring Boot 3.xORMMyBatis-Plus 3.x权限框架Spring Security PreAuthorize 注解接口文档SpringDoc OpenAPI (Swagger)AI 算法Apache Commons Math (SimpleRegression 线性回归)Excel 导出EasyExcelJSON 处理Hutool JSONUtil前端框架Vue 3.x状态管理Pinia构建工具Vite数据库MySQL 8.x三、功能模块管理员端用户管理分页查询用户列表支持按关键字/状态筛选新增/修改用户信息冻结/解冻用户账号重置用户密码为 123456删除用户。分配医护人员为用户绑定指定的审核通过医护人员。医护人员管理分页查询医护列表支持按关键字/审核状态筛选审核医护资质通过/驳回通过后自动激活用户角色驳回后冻结用户账号。获取可绑定医护列表查询所有审核通过的医护人员供管理员分配。档案模板管理分页查询模板新增/编辑模板内容支持启用/停用同一时间仅一个模板启用删除模板。数据字典管理管理字典类型类型编码唯一编辑时自动校验冲突与字典数据排序、标签、值支持按类型编码查询字典数据。系统配置管理按分组查询配置列表新增/编辑配置键值对配置键唯一重复时自动覆盖。管理员仪表盘查看用户总数、医护总数、档案总数、档案完善率、活跃用户数、AI 评估/预测总数、评估异常率、月度用户增长趋势图、风险等级分布图。普通用户端注册/登录支持手机号注册、账号密码登录及密码找回。个人信息管理查看/编辑姓名、身份证、手机、头像、性别、生日、紧急联系人及电话。修改密码输入旧密码与新密码完成密码修改。绑定医护人员从审核通过的医护列表中选择并绑定专属医护。健康档案管理按系统模板填写身高、体重、家族病史等字段提交后等待医护审核。申请档案修改对已审核档案发起修改申请重新提交后进入审核流程。日常健康记录录入血压收缩压/舒张压、血糖、心率、体温、血氧等指标系统自动检测异常并提示。健康趋势图表按指标类型血压/血糖等和时间范围近7/30天查看趋势数据。AI 健康风险评估选择高血压或糖尿病类型基于决策树算法生成风险评分、风险等级及详细评估说明。AI 健康趋势预测选择血压或血糖类型及预测月数1-3个月基于线性回归算法生成未来指标预测点及趋势描述。评估/预测历史分页查看个人所有 AI 评估报告与预测报告。发起健康咨询选择医生并填写咨询内容提交后等待医生回复。查看我的咨询分页查看咨询记录及医生回复。查看诊疗建议分页查看绑定医生发布的诊疗建议。字典数据查询根据类型编码获取下拉选项数据如性别、科室等。个人中心概览查看档案完善度、健康记录数、近期异常数、咨询数、评估数及最新评估结果。教练端医护信息管理查看/编辑科室、职称、专长等个人信息。管辖用户管理按姓名/手机号搜索管辖用户列表查看用户详情含档案与近10条健康记录。健康档案审核分页查看管辖用户档案列表支持按关键字/审核状态筛选通过/驳回档案并填写审核备注。档案导出将管辖用户档案列表导出为 Excel 文件。异常指标用户名单查看最近7天内出现异常指标的管辖用户列表。医生统计看板按月统计管辖用户数、记录用户数、异常用户数、各指标异常人数及占比、异常类型分布、科室用户分布并支持导出为多 Sheet Excel。健康咨询管理分页查看待回复/已回复咨询列表查看用户姓名与手机号填写回复内容。发布诊疗建议选择管辖用户、填写建议标题与内容发布后用户端可查看。已发布建议管理分页查看自己发布的所有诊疗建议。AI 评估复核查看管辖用户的 AI 评估报告填写复核备注。管辖用户 AI 评估/预测列表分页查看管辖用户的所有 AI 评估与预测记录。调整 AI 预测参数对管辖用户的预测记录调整算法参数。医护首页概览查看管辖用户数、待审核档案数、待回复咨询数、近期异常记录数。四、项目总结技术亮点包括基于 Spring Boot 3.x 和 Vue 3.x 的前后端分离架构集成 Spring Security 实现细粒度权限控制使用 MyBatis-Plus 简化数据访问前端采用 Pinia 管理状态、Vite 构建引入 Apache Commons Math 实现 AI 健康风险评估决策树与趋势预测线性回归通过 EasyExcel 支持多 Sheet 数据导出提供完整的 Swagger 接口文档。适用场景适合作为高校计算机相关专业的课程设计、毕业设计项目或作为健康管理类系统的二次开发基础尤其适合学习前后端分离开发、AI 算法集成、权限控制等技术的开发者参考。界面展示交付内容本项目为完整交付包含完整后端源码完整前端源码数据库初始化脚本SQL万字项目文档设计文档 / 论文可作课程设计、毕业设计参考获取完整源码完整前后端源码 数据库脚本 万字项目文档见 Gitee 仓库https://gitee.com/kangxihuang/src-K009