prediction = model.predict(img) if prediction > 0.5: return "白血病" else: return "健康"

您的代码看起来是一个简单的图像分类模型，根据预测结果返回"白血病"或"健康"。如果您希望对代码进行修改，可以考虑以下几点：

1. 模型加载：确保您已经正确加载了模型，并将其命名为'model'。
2. 图像预处理：在调用model.predict之前，确保对输入图像进行适当的预处理操作，例如调整大小、归一化等。
3. 预测阈值：您当前的代码中使用了一个0.5的阈值来判断预测结果，您可以根据实际情况调整这个阈值，以获得更准确的预测结果。

以下是修改后的示例代码：

def predict_leukemia_status(img):
    # 图像预处理操作
    preprocessed_img = preprocess_image(img)

    # 模型预测
    prediction = model.predict(preprocessed_img)

    # 根据预测结果返回相应的状态
    if prediction > 0.5:
        return "白血病"
    else:
        return "健康"

请确保适当地替换'preprocess_image'函数来执行图像的预处理操作。另外，请注意将模型加载的代码放在函数外部，以便在每次调用函数时避免重复加载模型。

希望这些修改能对您有所帮助！如果您还有其他问题或需要进一步的帮助，请随时提问。