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随着医疗技术的不断进步#xff0c;web APP是临床预测模型在医学领域的应用的重要形式。这里分享一个web APP的设计#xff0c;手里有医学预测模型的可以尝试将其构建成webAPP#xff0c;进而在临床实践中体验预测模型带来的便利…一个临床预测模型web APP功能模块与界面设计
随着医疗技术的不断进步web APP是临床预测模型在医学领域的应用的重要形式。这里分享一个web APP的设计手里有医学预测模型的可以尝试将其构建成webAPP进而在临床实践中体验预测模型带来的便利。
一、功能模块设计
1.1 介绍模块
介绍模块 是web APP的必要组成部分它向用户展示了模型的背景、训练数据和效能这样用户才能决定是不是要使用该APP。在这一模块中我们可以详细阐述模型的研发过程包括使用的算法、训练数据的来源和规模、模型在训练数据上的表现等。此外还可以提供模型的效能评估结果如准确率、召回率、F1值等指标以便用户了解模型的整体性能。
为了增强用户体验介绍模块还可以采用图文并茂的方式通过图表和图像直观地展示模型的效能和优势。同时为了方便用户快速了解模型的核心信息我们还可以在介绍模块中设置简洁明了的摘要部分。
1.2 外部验证模块
外部验证模块是确认模型在本地数据上表现良好的关键步骤。在使用本地数据之前用户需要通过外部验证模块对模型进行验证而明确模型在本地数据上的表现。这一模块的主要功能包括上传外部验证数据集、执行验证过程并展示验证结果。
在上传数据集时web APP应提供友好的用户界面支持多种格式的数据导入。验证过程则应在后台自动执行用户只需等待验证结果即可。验证结果应详细展示模型在外部数据上的表现目前仅包括ROC曲线和校准曲线等关键指标以便用户判断模型是否适用于本地数据。
1.3 数据调整模块
在进行外部验证或者批量预测之前数据的变量名和变量标签需要和训练数据的变量名保持一致因此设计了数据调整模块对于确保本地数据与模型数据保持一致。该模块的主要功能包括识别本地数据中的变量名和标签并将其与预测模型中的变量名和标签进行匹配和调整。 1.4 预测模块
预测模块是web APP的核心功能之一它根据用户提供的本地数据生成预测结果。根据可能的使用场景预测模块可以细分为批量预测和个案预测两种模式。
在批量预测模式下用户可以上传包含多个样本的数据集并一次性获得所有样本的预测结果。为了提升用户体验web APP应支持大数据量的高效处理并提供进度条等可视化元素以便用户了解处理进度。
在个案预测模式下用户可以逐个输入样本的信息并实时获得预测结果。这种模式适用于对单个样本进行详细分析的场景。为了提高操作的便捷性web APP应提供简洁明了的输入界面和直观的预测结果展示方式。
二、界面设计1.0
界面设计主要使用shiny文库和bslib文库构建配合功能模块在原来设计的基础上进行了精简只保留了必要的功能也借鉴了其它APP的设计比如增加了SHAP分析效果的展示。最终形成了以上四个主要的界面外部验证模块和批量预测功能放在一起。
该APP的设计还有改进的空间后续会根据多方面的反馈来进行变化继续美化界面。临床预测模型APP的设计还没有得到广泛的关注希望对大家有所借鉴。
