随着现代社会信息技术的飞速发展,人们的生活已经越来越离不开互联网。特别是在移动互联网时代,3G、4G、WiFi等无线网络迅速普及,移动APP的数量也如雨后春笋般层出不穷,人们通过智能手机或平台电脑上网已成为互联网世界的主流。以高血压为代表的慢性病与癌症等疾病给人类健康带来了巨大威胁,评估自己患病的风险是预防疾病改善健康的有效手段。随着医疗设备的迅速更迭,医院、.体检机构等积累了大量的健康医疗原始数据,我们可以使用机器学习、数据挖掘等技术,发掘健康医疗大数据的价值,实现对人类疾病的风险预测。本文的目的是设计与实现一款基于HTML5与Node.js的移动Web健康大数据平台,用户可以通过移动终端设备的浏览器访问平台,随时随地对自己进行高血压与癌症风险的评估。论文的研究工作主要围绕着健康大数据平台的设计与实现展开。首先,研究风险评估模型建立所需的Logistic回归、MLP神经网络与BP算法等大数据技术,以及实现平台所需的移动Web前端与服务器端开发技术。其次,分析移动Web健康大数据平台的需求,包括慢病预测与癌症筛选的功能性需求以及移动Web软件平台稳定性、适配性、灵活性等非功能性体验需求。然后,针对所提出的需求,设计基于B/S架构模型的分层系统架构,并对慢病预测与癌症筛选两大功能模块的流程进行设计。随后,利用组件化、模块化的思想实现移动Web软件平台的前端界面与后端服务,建立高血压风险模型与癌症筛选模型,并将它们应用到软件平台中。最后,对软件平台进行测试,在测试过程中对软件平台进行修复与完善。本文建立了基于Logistic回归与哈佛癌症风险指数公式的高血压风险模型以及基于MLP的癌症风险模型,并利用组件化、模块化的思想实现了一个移动Web健康大数据平台,将模型应用到了软件平台中。平台运行情况良好,提供了不错的用户体验。