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  1. app_refinado.py +53 -0
  2. requirements.txt +6 -0
  3. sepsis_model_refinado.pkl +3 -0
app_refinado.py ADDED
@@ -0,0 +1,53 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import pandas as pd
2
+ import pickle
3
+ import gradio as gr
4
+ import sklearn
5
+
6
+ # Cargar el modelo desde un archivo
7
+ with open('sepsis_model_refinado.pkl', 'rb') as archivo:
8
+ modelo = pickle.load(archivo)
9
+
10
+ def predict_sepsis(ritmo_cardiaco, plaquetas, bilirrubina, PAM, GCS, creatinina, pO2):
11
+ """
12
+ Esta función clasifica si un paciente tiene sepsis o no en base a los valores
13
+ de sus signos vitales: ritmo cardíaco, GCS y PAS.
14
+
15
+ Args:
16
+ - ritmo_cardiaco (float): Ritmo cardíaco del paciente.
17
+ - GCS (float): Escala de Coma de Glasgow (GCS, por sus siglas en inglés) del paciente.
18
+ - PAS (float): Presión arterial sistólica (PAS) del paciente.
19
+
20
+ Returns:
21
+ - str: Cadena que indica si el paciente tiene sepsis ('Sí') o no ('No').
22
+ """
23
+ # Crear un DataFrame con los valores de los signos vitales
24
+ data = pd.DataFrame({"ritmo_cardiaco": [ritmo_cardiaco],
25
+ "plaquetas":[plaquetas],
26
+ "bilirrubina":[bilirrubina],
27
+ "PAM":[PAM],
28
+ "GCS": [GCS],
29
+ "creatinina":[creatinina],
30
+ "pO2": [pO2]})
31
+
32
+ # Hacer la predicción de sepsis
33
+ pred = modelo.predict(data)[0]
34
+
35
+ # Retornar la cadena correspondiente
36
+ if pred == 0:
37
+ return "Negativo"
38
+ else:
39
+ return "Positivo"
40
+
41
+ # Crear la interfaz de Gradio
42
+ inputs = [gr.inputs.Number(label="ritmo_cardiaco"),
43
+ gr.inputs.Number(label="plaquetas"),
44
+ gr.inputs.Number(label="bilirrubina"),
45
+ gr.inputs.Number(label="PAM"),
46
+ gr.inputs.Number(label="GCS"),
47
+ gr.inputs.Number(label="creatinina"),
48
+ gr.inputs.Number(label="pO2")]
49
+
50
+
51
+ output = gr.outputs.Textbox(label="Sepsis")
52
+
53
+ gr.Interface(fn=predict_sepsis, inputs=inputs, outputs=output).launch()
requirements.txt ADDED
@@ -0,0 +1,6 @@
 
 
 
 
 
 
 
1
+ pandas
2
+ numpy
3
+ scikit-surprise
4
+ surprise
5
+ sklearn
6
+ scikit-learn
sepsis_model_refinado.pkl ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:ad5fdbe238cb89e8f89a3f040199de8365ea98e555582de9c0b2f9a12f31ef24
3
+ size 1268