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@@ -26,12 +26,38 @@ def classify_image(photos):
   return confidences
  
 
-title="SKIN DISEASE DETECTION"
+title="IA-DERM DETECTION PFIZER"
 
-description = "An automated system is proposed for the diagnosis of #23 common skin diseases by using data from clinical images and patient information using deep learning pre-trained EfficientNetB7 model with 75% accuracy. we will implement a simple image classification model using Gradio and Tensorflow. The image classification model will classify images of various skin disease problems into labeled classes."
+description = (
+    "Se propone un sistema automatizado para el diagnóstico de las 23 enfermedades comunes de la piel, que incluyen:\n\n"
+    "Acné / Rosácea\n"
+    "Queratosis Actínica / Carcinoma Basocelular\n"
+    "Dermatitis Atópica\n"
+    "Enfermedades Bullosas\n"
+    "Celulitis / Impétigo (Infecciones Bacterianas)\n"
+    "Eccema\n"
+    "Exantemas (Erupciones Cutáneas por Medicamentos)\n"
+    "Pérdida de Cabello (Alopecia)\n"
+    "Herpes / VPH\n"
+    "Trastornos de la Pigmentación\n"
+    "Lupus\n"
+    "Melanoma (Cáncer de Piel)\n"
+    "Hongos en las Uñas\n"
+    "Hiedra Venenosa\n"
+    "Psoriasis (liquen plano)\n"
+    "Sarna / Enfermedad de Lyme\n"
+    "Queratosis Seborreica\n"
+    "Enfermedad Sistémica\n"
+    "Tiña / Tiña (Infecciones Fúngicas)\n"
+    "Urticaria / Ronchas\n"
+    "Tumores Vasculares\n"
+    "Vasculitis\n"
+    "Verrugas / Molusco\n\n"
+    "Este sistema automatizado se basa en un modelo preentrenado EfficientNetB7, capaz de diagnosticar 23 enfermedades cutáneas comunes. La interfaz te permite cargar una imagen y obtener las probabilidades de cada enfermedad detectada."
+)
 
 
-article = "We used the generated Gradio UI to input an image for the trained convolutional neural network to make image classifications. The convolutional neural network was able to accurately classify the input image. Sometimes you would like to resize the image from the gradio UI for better performance"
+article = "Utilizamos la interfaz de usuario generada por Gradio para ingresar imágenes a nuestra red neuronal convolucional, la cual ha sido entrenada con el propósito de realizar clasificaciones de imágenes. Esta red neuronal demostró su capacidad al lograr una precisa categorización de la imagen proporcionada. En ocasiones, resulta beneficioso ajustar el tamaño de la imagen mediante la interfaz de Gradio para potenciar aún más su rendimiento."
 
 
 examples = [