Интерфейс
 Поскольку модель SuperTML, обученная на наборе данных oversample, показала себя наилучшим образом среди всех остальных моделей, то для прогнозирования новых данных будет использоваться далее именно эта натренированная модель. Кроме того, сохранялся натренированный StandardScaler, чтобы новые данные были стандартизированы точно так, как данные, на которых обучалась модель. Затем создавалось веб-приложение, которое может использовать сохраненную модель, чтобы генерировать прогнозы по новым данным в режиме реального времени. Для создания веб-интерфейса применялся фреймворк Flask. Есть две части этого приложения: front-end, который разрабатывается с использованием HTML и css, и back-end, который создается с использованием Flask в Python.   Рисунок 19 - часть реализованного веб-приложения Подразумевается, что врач вводит данные пациента в 16 полей, которые соответствуют 16 отобранным наиболее информативным признакам. Эти 16 значений сохраняются в список, преобразуются сохраненной моделью стандартизации, затем эти значения накладываются на изображение аналогичным образом, как это происходило при обучении модели, и отправляются на вход сохраненной модели SuperTML, которая делает предсказание. Таким образом, после заполнения всех необходимых полей, пользователь нажимает кнопку “Подтвердить” и на открывшейся странице появляется результат работы программы: “благоприятный исход” или “неблагоприятный исход”.  Вид реализованного интерфейса представлен на рисунке 19.              
В данной статье рассматривается разработка веб-приложения, которое позволяет прогнозировать исходы заболеваний на основе новых данных. В качестве модели для прогнозирования используется натренированная модель SuperTML, которая была обучена на наборе данных oversample. Для создания веб-интерфейса использовался фреймворк Flask.