针对我国目前医疗体系中基层优质全科医生缺乏,三甲医院扩张严重,医疗资源配置不均,分级诊疗制度长期无法有效建立,群众就医难、医患关系紧张等问题,提出基于互联网的分级诊疗信息平台解决方案,并做设计和实现。具体来说,分级诊疗是一种有助于提高的医疗服务效率和利用率的制度,其主要表现形式为双向转诊和基层首诊。其实质是引导不同层级的医疗服务机构的分工与协作。对于患者而言,分级诊疗制度的执行意味着“小病在基层,大病在医院,康复回社区”的有序流动。本课题设计的分级诊疗信息平台主要是以各层级医院医师患者之间的信息孤岛为出发点,为医院、医师、患者提供一个信息共享和医疗服务的平台。在本项目实践过程中,学习了Web服务的工作原理,对行业业务流程做了详细的调研,项目研究准备充分。通过研究分布式体系结构,掌握了分布式体系结构的知识,理解了系统软件的层次结构合理的分配,考虑了建设多层次分布式应用系统时要关注Web Service的稳定性、可扩展性和高效性。最后,设计和开发基于Web Service的多层分发系统——分级诊疗平台。在设计过程中,针对系统稳定、安全和性能等问题做了实践,加深了对这种模式的理解和掌握。分级诊疗平台开发过程使用的Web应用框架是Flask,数据库采用MySQL,程序设计语言使用的是Python语言,另外在页面设计方面借助了Dreamweaver和Flash。本文的创新点是在医疗信息统计分析模块中建立审计功能。本设计是希望建立一套评价体系识别过往的不合理转诊,监测与评价分级诊疗切实做到了病患的分流,并给相关决策机构提供调整分级诊疗政策的依据,同时也能一定程度上识别下级医疗单位诊疗过程中的短板,为医务人员的能力提升培训指导方向。算法的核心是基于NLP中文分词技术提炼上下级医院医生的诊疗观点和建议为病患标注病历特征,借助BP神经网络模型预测转诊是否合理。通过本文的研究,大力发展分级诊疗,对促进国家医疗卫生改革具有十分重要的意义。