随着近年来我国现代化科学技术的迅猛进步,居民的生活方式与膳食结构也发生了很多重要的变化,人们对长期熬夜、暴饮暴食等不良习惯不够重视,这造成了慢性疾病在我国人群中的蔓延。同时,随着我国老龄化的日益加深,慢性疾病的防控也显得越来越重要。近十年来全世界对人工智能技术的研究十分火热,同时在学术界与行业内也取得了丰硕成果,数据挖掘技术、自然语言处理等技术领域也发展迅猛,越来越多的科研人员开始认真思考如何把算法更好地应用于实际的场景中,为人们的生活提供便利。目前医疗行业信息化发展迅速,为慢病管理系统的构建提供了数据支撑。并且,越来越丰富的开源数据集为系统预测模型提供了训练所需的数据。不同于传统的慢病管理系统,本文构建的系统借助决策树算法和随机森林算法为用户提供一定程度的慢病预警,用户可以根据自身指标在系统中对自身的慢病风险进行预测。本文以慢性疾病中具有代表性的糖尿病和心力衰竭为例,构建糖尿病预警模型和心力衰竭预警模型,用户将通过预警模型进行预测。本文首先介绍了有关数据挖掘方面的理论,阐述了从大数据中挖掘相关信息的技术,然后介绍了有关决策树算法与随机森林算法的理论。紧接着本文介绍了 Web开发中常见的Spring、SpringBoot等框架技术,这些框架具有方便开发、快速部署等优点,极大的提高了系统构建效率。随后,本文详细介绍了利用决策树算法和随机森林算法构建糖尿病和心力衰竭预测模型的过程以及预测模型的性能评价指标。在对比了决策树剪枝前后的模型与随机森林模型的性能后,本文选择了随机森林模型作为系统使用的预测模型。然后本文从慢病管理系统的需求分析出发,设计了本系统所必须的几大功能模块,并介绍了系统数据库的主要几张表的设计。随后,本文以流程图、时序图等方式介绍了慢病管理系统的详细设计与实现。最后,本文介绍了对慢病管理系统的测试结果,验证了系统的功能完整可用性。