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Browse files- app.py +43 -0
- requirements.txt +6 -0
- sepsis_model.pkl +3 -0
app.py
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@@ -0,0 +1,43 @@
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1 |
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import pandas as pd
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+
import pickle
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+
import gradio as gr
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4 |
+
import sklearn
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5 |
+
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6 |
+
# Cargar el modelo desde un archivo
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7 |
+
with open(r'C:\Users\rocio\OneDrive\Escritorio\Cuidados_Intensivos\Modelos_Machine_Learning\sepsis_model.pkl', 'rb') as archivo:
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8 |
+
modelo = pickle.load(archivo)
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+
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10 |
+
def predict_sepsis(ritmo_cardiaco, GCS, PAS):
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+
"""
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12 |
+
Esta función clasifica si un paciente tiene sepsis o no en base a los valores
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13 |
+
de sus signos vitales: ritmo cardíaco, GCS y PAS.
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14 |
+
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15 |
+
Args:
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16 |
+
- ritmo_cardiaco (float): Ritmo cardíaco del paciente.
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17 |
+
- GCS (float): Escala de Coma de Glasgow (GCS, por sus siglas en inglés) del paciente.
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18 |
+
- PAS (float): Presión arterial sistólica (PAS) del paciente.
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19 |
+
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20 |
+
Returns:
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21 |
+
- str: Cadena que indica si el paciente tiene sepsis ('Sí') o no ('No').
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22 |
+
"""
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23 |
+
# Crear un DataFrame con los valores de los signos vitales
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24 |
+
data = pd.DataFrame({"ritmo_cardiaco": [ritmo_cardiaco],
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25 |
+
"GCS": [GCS],
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26 |
+
"PAS": [PAS]})
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27 |
+
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28 |
+
# Hacer la predicción de sepsis
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29 |
+
pred = modelo.predict(data)[0]
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30 |
+
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31 |
+
# Retornar la cadena correspondiente
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32 |
+
if pred == 0:
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33 |
+
return "Negativo"
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34 |
+
else:
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35 |
+
return "Positivo"
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36 |
+
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37 |
+
# Crear la interfaz de Gradio
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38 |
+
inputs = [gr.inputs.Number(label="ritmo_cardiaco"),
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39 |
+
gr.inputs.Number(label="GCS"),
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40 |
+
gr.inputs.Number(label="PAS")]
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41 |
+
output = gr.outputs.Textbox(label="Sepsis")
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42 |
+
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43 |
+
gr.Interface(fn=predict_sepsis, inputs=inputs, outputs=output).launch(share=True)
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requirements.txt
ADDED
@@ -0,0 +1,6 @@
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1 |
+
pandas
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+
numpy
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3 |
+
sklearn
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4 |
+
sklearn.tree
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5 |
+
sklearn.model_selection
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6 |
+
pickle
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sepsis_model.pkl
ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
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1 |
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version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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2 |
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oid sha256:65a65c206b2bc0d9ae4dd487221b93d020a464cfb4149178bfac83205d1c6ed1
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3 |
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size 1526
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