在孕妇保健领域,体重管理是保证良好妊娠结局的重要一环,孕妇在怀孕期间所增加体重的多少直接影响胎儿和自身的健康。做好妊娠期体重管理对孕妇有重要意义,关系其自身分娩安全,也影响胎儿的身体健康。传统的孕期体重管理方式多为孕妇学校向孕妇培训体重管理知识,护士向孕妇提供个体化孕期膳食的建议或者医院组织孕妇进行规范化产检等方式。虽然这类方式能够有效的控制孕妇体重的增长,缺点在于对个体孕妇来说,成本较高,并且依赖孕妇自身对体重管理认识和重视程度。针对现有孕妇体重管理存在的问题,设计实现孕妇体重管理系统。论文的主要工作包括:(1)设计孕产妇体重管理系统的总体架构,采用前后端分离方式,实现系统的模块解耦。(2)设计了基于组件的单页前端界面,客户端架构采用Model-View-ViewModel模式,实现视图层与模型层分离。通过使用模型驱动前端视图呈现,实现视图界面的自动更改。引入全局状态管理模式,集中存储管理组件状态,实现基于事件驱动的前端界面。(3)服务端采用Node.js技术,设计了遵循RESTful风格的服务端API,提供了灵活可复用的应用功能实现。同时采用实时通信技术WebSocket实现服务端的数据更新,结合前端可视化组件,实时的呈现孕妇体重的变化趋势。(4)实现了基于神经网络的胎儿体重预测方案,通过添加神经网络模块,将孕妇的相关身体数据作为输入参数,用于预测分娩后的胎儿体重,达到帮助孕妇选择合适的分娩方式,降低生产过程风险的目的。在上述研究的基础上,设计并实现了孕产妇体重健康管理系统,通过对系统的相应功能点进行分析,验证所提解决方案的合理性。