四个糖尿病视网膜病变模型塞进一个网页系统，14到25字段全打通！
DR-LabStack: Design and Implementation of a Clinician-Facing Web System for Diabetic Retinopathy Prediction
📖 AI 总结
本文设计并实现了 DR-LabStack，一个面向临床医生的 React-Flask 网页系统，用于整合四个外部开发的糖尿病视网膜病变预训练模型（RuleFit、Pruned RuleFit、Elaborative XGBoost 和两级集成模型）。由于这些模型在输入字段、序列化格式、预处理要求和输出语义上各不相同，系统通过共享表单动态获取模型特征、渲染对应的数值与分类控件并构建位置输入向量，后端适配器负责加载异构模型产物并应用集成模型附带的缩放器，最终以统一 JSON 响应支持二分类结果展示及方法与来源信息。功能评估于 2026 年 9 月 8 日在隔离环境中使用真实模型产物完成：四个模型分别成功加载并暴露 14、6、8 和 25 个字段的接口契约；62 次 Flask 测试客户端请求刻画了服务行为，12 次有限向量检查验证了调用路径与阈值一致性，24 个浏览器组件场景验证了输入排序与结果渲染。该工作的贡献在于网页系统设计、集成与软件功能，为异构 DR 模型提供了可复用的交互与服务流程，而临床有效性与医生可用性仍需另行评估。
🔑 关键词速览
| Diabetic Retinopathy (DR) | 糖尿病视网膜病变，一种由糖尿病引起的眼部疾病，可导致视力受损甚至失明。 |
| RuleFit | 一种结合决策树和线性模型的集成学习方法，用于预测和特征选择。 |
| XGBoost | 一种高效的梯度提升决策树算法，广泛用于分类和回归任务。 |
| Two-level Ensemble | 两级集成模型，通过组合多个基模型的预测结果来提升整体性能。 |
| Flask | 一个轻量级的 Python Web 框架，用于构建后端服务和 API。 |
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