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app_modelo2.py

@@ -0,0 +1,53 @@
+import pandas as pd
+import pickle
+import gradio as gr
+
+# Cargar el modelo desde un archivo
+with open('prediccion_mortalidad.pkl', 'rb') as archivo:
+    modelo = pickle.load(archivo)
+
+def predict_sepsis(ritmo_cardiaco, plaquetas, bilirrubina, PAM, GCS, creatinina, pO2, charlson_puntaje ):
+    """
+    Esta función clasifica si un paciente tiene una taza de mortalidad elevada o bajo, en base a los valores
+    de sus signos vitales: ritmo cardíaco, GCS y PAS, etc  y el índice de Charlson.
+    
+    Args:
+    - ritmo_cardiaco (float): Ritmo cardíaco del paciente.
+    - GCS (float): Escala de Coma de Glasgow (GCS, por sus siglas en inglés) del paciente.
+    - PAS (float): Presión arterial sistólica (PAS) del paciente.
+    -etc
+    
+    Returns:
+    - str: Cadena que indica si el paciente tiene una bajo o alto nivel de mortalidad.
+    """
+    # Crear un DataFrame con los valores de los signos vitales
+    data = pd.DataFrame({"ritmo_cardiaco": [ritmo_cardiaco],
+                         "plaquetas":[plaquetas],
+                         "bilirrubina":[bilirrubina],
+                         "PAM":[PAM],
+                         "GCS": [GCS],
+                         "creatinina":[creatinina],
+                         "pO2": [pO2],
+                         "charlson_puntaje": [charlson_puntaje]})
+    
+    # Hacer la predicción de sepsis
+    pred = modelo.predict(data)[0]
+    
+    # Retornar la cadena correspondiente
+    if pred == 0:
+        return "El paciente tiene una taza de mortalidad de 10-14%"
+    else:
+        return "El paciente tiene una taza de mortalidad de 28%"
+
+# Crear la interfaz de Gradio
+inputs = [gr.inputs.Number(label="ritmo_cardiaco"),
+          gr.inputs.Number(label="plaquetas"),
+          gr.inputs.Number(label="bilirrubina"),
+          gr.inputs.Number(label="PAM"),
+          gr.inputs.Number(label="GCS"),
+          gr.inputs.Number(label="creatinina"),
+          gr.inputs.Number(label="pO2"),
+          gr.inputs.Number(label="charlson_puntaje")]
+output = gr.outputs.Textbox(label="Mortalidad")
+
+gr.Interface(fn=predict_sepsis, inputs=inputs, outputs=output).launch()

prediccion_mortalidad.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:996c9510fd43a3d59c0d589de404bc737e40b16f41b450b5ef33d093eb15a8cb
+size 1284

requirements.txt

@@ -0,0 +1,6 @@
+pandas
+numpy
+scikit-surprise
+surprise
+sklearn
+scikit-learn