Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,112 @@
+app.py
+
+Gradio Hugging Face Space connected to Google Gemini (via google-genai)
+
+- Put your Gemini API key into Hugging Face Space secrets with name: GEMINI_API_KEY
+
+- Add requirements.txt with: gradio\ngoogle-genai
+
+import os import io from google import genai from google.genai import types import gradio as gr
+
+Initialize client using secret from HF environment
+
+CLIENT = genai.Client(api_key=os.environ.get("GEMINI_API_KEY")) MODEL = "gemini-2.5-flash"  # or change to a model available in your project/region
+
+Fixed short reply for text-only chats
+
+TEXT_ONLY_REPLY = "أنا R-RAY AI تم تدريبي على قواعد بيانات طبية ضخمة. كيف يمكنني مساعدتك اليوم؟"
+
+Strict radiology-report instruction (Arabic). The model MUST follow this and reply only with a
+
+structured medical radiology report. Keep it concise, professional, and in Arabic. Do not add
+
+extra commentary, safety disclaimers, or step-by-step reasoning in the response.
+
+RADIology_PROMPT_TEMPLATE = '''أنت "R-RAY AI" — نموذج متخصص في تقارير الأشعة، تدربت على قواعد بيانات طبية ضخمة. تعليمات صارمة:
+
+1. عند استلام صور شعاعية (واحدة أو أكثر) — أجب فقط بتقرير طبي احترافي بصيغة تقارير الأشعة المستعملة سريريًا.
+
+
+2. لا تضف جمل ترويجية أو اعتذارات أو نص خارج إطار التقرير.
+
+
+3. إخراج التقرير يجب أن يحتوي على الأقسام التالية بالترتيب: عنوان الدراسة، تاريخ الاستلام (التاريخ اليومي تلقائيًا)، رقم المريض (إن وُرد)، التاريخ السريري/شكوى المريض (من نص المستخدم إن وُجد)، التقنية (نوع الصور: X-ray, CT, MRI + الإطارات/القطاعات المرفقة)، وصف تفصيلي للنتائج (ملاحظات عامة ومقارنة إن وُجدت معلومات سابقة)، خاتمة/تقرير تشخيصي موجز مع توصية مفيدة واحدة على الأكثر (مثل: متابعة، توصية بإجراء تصوير مقطعي/تصوير رنين، أو استشارة اختصاصي).
+
+
+4. إذا كان هناك أكثر من صورة — اذكر كل صورة مرقمة ووصف كل واحدة تحت قسم "الصور" ثم ادمج النتائج في قسم "النتائج".
+
+
+5. اللغة: العربية الفصحى طبية. الطول: تقرير كامل ومحترف (لا تقل عن 6 جمل في الوصف ما لم تكن الصور طبيعية تمامًا).
+
+
+
+البيانات المرسلة: {clinical_text}
+
+الصور المرسلة: {image_list}
+
+أعد فقط التقرير الطبي بالصيغة المطلوبة. انتهى. '''
+
+def make_parts_from_images(image_files): parts = [] for idx, img in enumerate(image_files, start=1): # img is a tempfile-like object from Gradio; read bytes img_bytes = img.read() # prefer from_bytes (supported in google-genai). fallback to from_image if exists. try: part = types.Part.from_bytes(img_bytes) except Exception: try: part = types.Part.from_image(img_bytes) except Exception: # if both fail, embed base64 text as a last resort import base64 b64 = base64.b64encode(img_bytes).decode('utf-8') part = types.Part.from_text(f"[BASE64_IMAGE_{idx}] {b64}") parts.append(part) return parts
+
+def analyze(images, clinical_text): clinical_text = (clinical_text or "").strip() images = images or []
+
+# If no images: provide the fixed text-only reply
+if len(images) == 0:
+    # If the user sent text only, return the strict assistant opening line
+    return TEXT_ONLY_REPLY
+
+# Build list of image names for prompt
+image_names = []
+for i, f in enumerate(images, start=1):
+    name = getattr(f, "name", None) or f"image_{i}"
+    image_names.append(name)
+image_list_text = ", ".join(image_names)
+
+# Prepare prompt (strict)
+prompt_text = RADIology_PROMPT_TEMPLATE.format(
+    clinical_text=clinical_text if clinical_text else "(لا توجد معلومات سريرية إضافية)",
+    image_list=image_list_text,
+)
+
+# Build content parts: first the images, then the instruction as text part
+parts = make_parts_from_images(images)
+parts.append(types.Part.from_text(prompt_text))
+
+contents = [
+    types.Content(
+        role="user",
+        parts=parts,
+    )
+]
+
+# Call Gemini (synchronous)
+try:
+    response = CLIENT.models.generate_content(
+        model=MODEL,
+        contents=contents,
+        config=types.GenerateContentConfig(
+            thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_budget=-1),
+        ),
+    )
+    # return text output
+    return response.text
+except Exception as e:
+    return f"خطأ أثناء الاتصال بنموذج Gemini: {e}"
+
+Build Gradio UI
+
+with gr.Blocks() as demo: gr.Markdown("# R-RAY AI — تقارير الأشعة\nارفع صور شعاعية (X-ray, CT, MRI) ويمكنك أيضًا ارفاق ملاحظات سريرية قصيرة.")
+
+with gr.Row():
+    image_input = gr.Files(label="تحميل صور (يمكن رفع أكثر من صورة)", file_count="multiple", type="file")
+    clinical_input = gr.Textbox(label="معلومات سريرية / تاريخ المريض (اختياري)", lines=4)
+
+output = gr.Textbox(label="تقرير الأشعة (الناتج)", lines=20)
+
+btn = gr.Button("تحليل وإصدار التقرير")
+btn.click(fn=analyze, inputs=[image_input, clinical_input], outputs=[output])
+
+gr.Markdown("**ملاحظة:** هذا النموذج للاختبار/التطوير فقط ولا يغني عن استشارة طبية حقيقية.")
+
+if name == "main": demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=int(os.environ.get("PORT", 7860)))
+