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@@ -92,10 +92,15 @@ def predict(input: HeartDiseaseInput):
         logging.info("Probabilidad de predicción: %s", prediction_prob)
         logging.info("Clase predicha: %s", predicted_class)
 
+        # Convertir numpy a tipos de datos nativos de Python
+        prediction_prob_python = prediction_prob[0][0].item()
+        predicted_class_python = predicted_class[0][0].item()
+
         # Interpretar la predicción
-        result = "Tiene enfermedad cardíaca." if predicted_class == 1 else "No tiene enfermedad cardíaca."
+        result = "Tiene enfermedad cardíaca." if predicted_class_python == 1 else "No tiene enfermedad cardíaca."
 
-        return {"prediction": result, "probability": prediction_prob[0][0]}
+        return {"prediction": result, "probability": prediction_prob_python}
     except Exception as e:
         logging.error("Error en la predicción: %s", e)
         raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
+