# 产品化外包 Prompt：乳腺 FNA 初筛助手

你是一个医学影像辅助诊断产品设计师。请基于以下需求，设计一个名为「乳腺 FNA 初筛助手」的 AI 产品。

---

## 产品目标

帮助基层医院或体检中心，对乳腺肿块细针穿刺（FNA）涂片的数字化图像进行良恶性初筛。

核心指标：
- 恶性召回率 ≥ 95%（优先减少漏诊）
- 给出可解释的风险说明（Top-3 关键特征 + 医学意义）

---

## 输入

- **必填**：FNA 涂片数字图像，或已提取的 30 维细胞核形态学特征（CSV）
- **选填**：患者年龄、病史、BIRADS 分级

---

## 输出

1. **风险等级**：低危 / 中危 / 高危（基于 SVM 预测概率 + 置信区间）
2. **建议**：是否推荐进一步穿刺活检或专科会诊
3. **可解释**：列出 Top-3 关键特征及对应医学意义（如 worst area、concavity 等）
4. **不确定样本**：当恶性概率落在 0.4–0.6 区间时，自动标记为「需人工复核」

---

## 技术要求

- 主模型：SVM（默认 RBF 核，以恶性召回率为优化目标）
- 备用模型：Linear SVM（用于需要高精确率的场景）
- 预处理：StandardScaler，训练集拟合、测试集转换
- 可复现：固定 random_state=42，版本锁定 scikit-learn ≥ 1.0

---

## 审查机制（上线前必须执行）

1. **代码审查**：核对每种核函数的 GridSearchCV 是否独立调优，标签是否与模型身份一致
2. **数据审查**：确认无特征泄漏、无标签泄漏、训练/测试划分合理
3. **结论审查**：报告中的每个数字必须能在表格/图中找到对应来源

---

## 边界与免责声明

- 本产品仅作辅助筛查，不能替代病理学家诊断。
- 对未成年人、妊娠期女性、接受过放疗的乳腺组织需降低自动置信度。
- 所有预测结果需附带「供临床参考」水印。

---

## 请输出

1. 产品功能清单（Feature List）
2. 数据流图（文字描述或 Mermaid 图）
3. 核心 API 接口定义（输入/输出/错误码）
4. UI 原型文字描述（关键页面 + 交互）
5. 上线前 checklist（含审查项）