app.py

import os
import math
import gradio as gr
from huggingface_hub import InferenceClient

# Configuración del cliente de Hugging Face para el modelo Llama
client = InferenceClient(model="meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct")

# Coeficientes obtenidos del modelo de regresion logistica
coef_intercepto = -5.123
coef_edad = 0.045
coef_sexo = 0.68
coef_diabetes = 0.58
coef_hipertension = 0.70
coef_colesterolLDL = 0.012
coef_colesterolHDL = -0.015
coef_presionSistolica = 0.022
coef_presionDiastolica = 0.018
coef_fumador = 0.80

def calcular_riesgo(edad, sexo, diabetes, hipertension, colesterolLDL, colesterolHDL, presionSistolica, presionDiastolica, fumador):
    # Calcular el logit
    logit = (coef_intercepto +
             coef_edad * edad +
             coef_sexo * (1 if sexo == "Hombre" else 0) +
             coef_diabetes * (1 if diabetes == "Sí" else 0) +
             coef_hipertension * (1 if hipertension == "Sí" else 0) +
             coef_colesterolLDL * colesterolLDL +
             coef_colesterolHDL * colesterolHDL +
             coef_presionSistolica * presionSistolica +
             coef_presionDiastolica * presionDiastolica +
             coef_fumador * (1 if fumador == "Sí" else 0))

    # Calcular el riesgo (probabilidad) usando la función logística
    riesgo = 1 / (1 + math.exp(-logit))

    resultado = {
        "edad": edad,
        "sexo": sexo,
        "diabetes": diabetes,
        "hipertension": hipertension,
        "colesterolLDL": colesterolLDL,
        "colesterolHDL": colesterolHDL,
        "presionSistolica": presionSistolica,
        "presionDiastolica": presionDiastolica,
        "fumador": fumador,
        "riesgo_enfermedad_coronaria": f"{riesgo * 100:.2f}%"
    }
    
    comentario = generar_comentario(resultado)
    resultado["comentario"] = comentario

    return resultado

def generar_comentario(resultado):
    prompt = (f"El paciente tiene {resultado['edad']} años, es {resultado['sexo']}, "
              f"{'tiene' if resultado['diabetes'] == 'Sí' else 'no tiene'} diabetes, "
              f"{'tiene' if resultado['hipertension'] == 'Sí' else 'no tiene'} hipertensión, "
              f"tiene un nivel de colesterol LDL de {resultado['colesterolLDL']} y HDL de {resultado['colesterolHDL']}, "
              f"su presión sistólica es {resultado['presionSistolica']} y diastólica es {resultado['presionDiastolica']}, "
              f"y {'es' if resultado['fumador'] == 'Sí' else 'no es'} fumador. "
              f"El riesgo calculado de enfermedad coronaria es {resultado['riesgo_enfermedad_coronaria']}. "
              f"Comente sobre este resultado.")

    chat_history = [{"role": "system", "content": "Eres un asistente útil que proporciona respuestas en español."}, {"role": "user", "content": prompt}]
    response = client.chat_completion(messages=chat_history, max_tokens=500)
    
    return response.choices[0].message.content

with gr.Blocks() as demo:
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            edad = gr.Number(label="Edad", value=40)
            sexo = gr.Radio(label="Sexo", choices=["Hombre", "Mujer"], value="Hombre")
            diabetes = gr.Radio(label="Diabetes", choices=["Sí", "No"], value="No")
            hipertension = gr.Radio(label="Hipertensión", choices=["Sí", "No"], value="No")
            colesterolLDL = gr.Number(label="Colesterol LDL", value=2)
            colesterolHDL = gr.Number(label="Colesterol HDL", value=3)
            presionSistolica = gr.Number(label="Presión Sistólica", value=120)
            presionDiastolica = gr.Number(label="Presión Diastólica", value=80)
            fumador = gr.Radio(label="Fumador", choices=["Sí", "No"], value="No")
            calcular_btn = gr.Button("Calcular")

            output = gr.HTML(label="Resultado")

            def mostrar_resultado(*args):
                resultado = calcular_riesgo(*args)
                resultado_html = f"""
                <div style="color:black;">
                    <h2>Datos del Usuario:</h2>
                    <table border="1" style="width:100%; border-collapse: collapse;">
                        <tr><th>Edad</th><td>{resultado['edad']}</td></tr>
                        <tr><th>Sexo</th><td>{resultado['sexo']}</td></tr>
                        <tr><th>Diabetes</th><td>{resultado['diabetes']}</td></tr>
                        <tr><th>Hipertensión</th><td>{resultado['hipertension']}</td></tr>
                        <tr><th>Colesterol LDL</th><td>{resultado['colesterolLDL']}</td></tr>
                        <tr><th>Colesterol HDL</th><td>{resultado['colesterolHDL']}</td></tr>
                        <tr><th>Presión Sistólica</th><td>{resultado['presionSistolica']}</td></tr>
                        <tr><th>Presión Diastólica</th><td>{resultado['presionDiastolica']}</td></tr>
                        <tr><th>Fumador</th><td>{resultado['fumador']}</td></tr>
                    </table>
                    <hr>
                    <h2>Resultados:</h2>
                    <table border="1" style="width:100%; border-collapse: collapse;">
                        <tr><th>Riesgo de Enfermedad Coronaria</th><td>{resultado['riesgo_enfermedad_coronaria']}</td></tr>
                        <tr><th>Comentario</th><td>{resultado['comentario']}</td></tr>
                    </table>
                </div>
                """
                return resultado_html

            calcular_btn.click(
                mostrar_resultado,
                inputs=[edad, sexo, diabetes, hipertension, colesterolLDL, colesterolHDL, presionSistolica, presionDiastolica, fumador],
                outputs=[output]
            )

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()