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seed_data.py

@@ -0,0 +1,335 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+seed_data.py — Datos de prueba para el Sistema de Diagnóstico de Retinopatía Diabética
+Uso:
+    python seed_data.py              # Insertar datos (respeta existentes)
+    python seed_data.py --reset      # Borrar TODO y reinsertar desde cero
+    python seed_data.py --clear      # Solo borrar datos de prueba (no el admin)
+    python seed_data.py --stats      # Ver resumen de lo que hay en la BD
+
+Coloca este archivo junto a app.py y database.py antes de ejecutarlo.
+"""
+
+import os
+import sys
+import random
+import sqlite3
+import hashlib
+from datetime import datetime, timedelta
+
+# ── Localizar la base de datos igual que lo hace la app ──────────────────────
+DB_PATH = os.environ.get("DB_PATH", "/data/medical_app.db")
+if not os.path.exists(os.path.dirname(DB_PATH)):
+    DB_PATH = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "medical_app.db")
+
+print(f"Base de datos: {DB_PATH}")
+
+# ── Helpers ──────────────────────────────────────────────────────────────────
+def get_conn():
+    conn = sqlite3.connect(DB_PATH)
+    conn.row_factory = sqlite3.Row
+    conn.execute("PRAGMA foreign_keys = ON")
+    return conn
+
+def hash_pw(pw: str) -> str:
+    return hashlib.sha256(pw.encode()).hexdigest()
+
+def rand_date(years_ago_min=1, years_ago_max=80) -> str:
+    days = random.randint(years_ago_min * 365, years_ago_max * 365)
+    return (datetime.now() - timedelta(days=days)).strftime("%Y-%m-%d")
+
+def rand_consultation_date(days_ago_max=180) -> str:
+    days = random.randint(0, days_ago_max)
+    hours = random.randint(7, 18)
+    mins  = random.randint(0, 59)
+    dt = datetime.now() - timedelta(days=days, hours=hours, minutes=mins)
+    return dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+
+# ── Datos de prueba ──────────────────────────────────────────────────────────
+
+USERS = [
+    # (username, password, role)
+    ("dr_ramirez",   "doctor123", "Doctor"),
+    ("dr_perez",     "doctor123", "Doctor"),
+    ("dr_martinez",  "doctor123", "Doctor"),
+    ("supervisor",   "admin456",  "Admin"),
+]
+
+# Nombres dominicanos / caribeños realistas
+PATIENTS = [
+    # (nombre, fecha_nacimiento, genero, tipo_diabetes)
+    ("Juan Carlos Medina Castillo",    "1958-03-14", "M", "Tipo 2"),
+    ("María Elena Reyes Sánchez",      "1965-07-22", "F", "Tipo 2"),
+    ("Roberto Antonio Pérez Núñez",    "1972-11-05", "M", "Tipo 1"),
+    ("Carmen Altagracia Díaz López",   "1949-01-30", "F", "Tipo 2"),
+    ("Luis Fernando Vargas Torres",    "1980-09-18", "M", "Tipo 2"),
+    ("Ana Milagros Santos Herrera",    "1955-04-12", "F", "Tipo 2"),
+    ("Pedro Emilio Guzmán Rosario",    "1963-12-28", "M", "Tipo 1"),
+    ("Josefa Alicia Mora Taveras",     "1970-06-03", "F", "Gestacional"),
+    ("Francisco Javier Marte Féliz",   "1945-08-17", "M", "Tipo 2"),
+    ("Rosa María Almonte Encarnación", "1968-02-09", "F", "Tipo 2"),
+    ("Miguel Ángel Cabrera Paulino",   "1976-10-25", "M", "MODY"),
+    ("Esperanza del Carmen Pichardo",  "1952-05-31", "F", "Tipo 2"),
+    ("Carlos Daniel Tejada Ureña",     "1988-03-07", "M", "Tipo 1"),
+    ("Yolanda Beatriz Novas Acosta",   "1961-09-14", "F", "Tipo 2"),
+    ("Ramón Ernesto Jiménez Clase",    "1957-07-19", "M", "Tipo 2"),
+    ("Gloria Inés Santana Bido",       "1973-11-22", "F", "Tipo 2"),
+    ("Héctor Manuel Ogando Matos",     "1966-04-08", "M", "Tipo 2"),
+    ("Milagros Concepción Báez Rijo",  "1982-01-16", "F", "Tipo 1"),
+    ("Víctor Hugo Severino Cepeda",    "1948-08-04", "M", "Tipo 2"),
+    ("Luz Marina Polanco Espinal",     "1959-06-27", "F", "Tipo 2"),
+    ("Andrés Felipe Castillo Grullón", "1990-12-11", "M", "Tipo 1"),
+    ("Natividad Eugenia Pena Arias",   "1944-03-23", "F", "Tipo 2"),
+    ("Domingo Rafael Flores Medina",   "1967-10-01", "M", "Otro"),
+    ("Sandra Margarita Cruz Lizardo",  "1978-05-18", "F", "Tipo 2"),
+    ("Eugenio Antonio Lora Ferreira",  "1953-09-30", "M", "Tipo 2"),
+]
+
+# riskFactorIDs del sistema (se leen de la BD para no asumir IDs)
+# Mapeo nombre -> cuáles pacientes los tienen (por índice 0-based)
+PATIENT_RISK_FACTORS = {
+    "Hipertensión":           [0, 3, 4, 5, 8, 9, 13, 14, 16, 18, 19, 21, 24],
+    "Diabetes Tipo 1":        [2, 6, 12, 17, 20],
+    "Diabetes Tipo 2":        [0, 1, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 11, 13, 14, 15, 16, 18, 19, 21, 22, 23, 24],
+    "Obesidad":               [0, 3, 8, 9, 14, 18, 21, 24],
+    "Tabaquismo":             [6, 8, 14, 18, 22],
+    "Sedentarismo":           [1, 3, 5, 9, 13, 19, 21],
+    "Antecedentes Familiares":[0, 2, 4, 6, 10, 12, 15, 17, 20],
+    "Edad Avanzada":          [3, 8, 18, 21],
+    "Colesterol Alto":        [0, 4, 8, 13, 16, 18, 24],
+    "Nefropatía":             [3, 8, 18],
+}
+
+# ── Distribución de consultas ��────────────────────────────────────────────────
+# Cada tupla: (patient_idx, confidence, has_dr, notes_template)
+# has_dr=None => aleatorio según probabilidad del paciente
+CONSULTATION_TEMPLATES = [
+    # Pacientes con DR positivo (casos más graves / mayores)
+    (0,  92.3, True,  "Lesiones hemorrágicas visibles en polo posterior. Se recomienda evaluación urgente con retinólogo."),
+    (0,  87.1, True,  "Seguimiento: persisten microaneurismas. Control en 3 meses."),
+    (3,  95.8, True,  "Retinopatía diabética no proliferativa severa. Derivación inmediata."),
+    (3,  88.4, True,  "Exudados duros periféricos. Edema macular presente."),
+    (5,  79.2, True,  "Microaneurismas múltiples en arcada temporal superior."),
+    (8,  96.1, True,  "Retinopatía proliferativa. Neovascularización de disco. Requiere fotocoagulación."),
+    (8,  91.7, True,  "Post-fotocoagulación. Reducción de neovascularización. Seguimiento mensual."),
+    (13, 84.5, True,  "Hemorragias en llama en cuadrante nasal inferior."),
+    (14, 88.9, True,  "Exudados algodonosos y microaneurismas. RDNP moderada."),
+    (18, 93.2, True,  "Retinopatía diabética avanzada. Tracción vitreorretiniana incipiente."),
+    (21, 90.6, True,  "Microaneurismas y hemorragias puntiformes bilaterales."),
+    (24, 82.3, True,  "RDNP leve. Primera detección. Inicio de seguimiento cada 6 meses."),
+    # Pacientes sin DR (negativos)
+    (1,  91.5, False, "Retina sin signos de retinopatía. Control anual programado."),
+    (1,  94.2, False, "Sin cambios respecto a control anterior. Fondo de ojo normal."),
+    (2,  88.7, False, "Retina en buen estado. Se refuerza importancia de control glucémico."),
+    (4,  96.3, False, "Sin evidencia de retinopatía. Paciente con buen control metabólico."),
+    (6,  85.1, False, "Fondo de ojo sin alteraciones. Seguimiento semestral indicado."),
+    (7,  92.8, False, "Retina normal. Paciente en primer trimestre, control mensual."),
+    (9,  89.4, False, "Sin signos de RD. Se mejora el control de HbA1c."),
+    (10, 93.7, False, "Sin alteraciones retinianas. Paciente joven con buen pronóstico."),
+    (11, 87.6, False, "Retina sin lesiones. Control semestral."),
+    (12, 91.2, False, "Sin retinopatía. Paciente refiere visión borrosa ocasional, se descarta causa retiniana."),
+    (15, 94.8, False, "Fondo de ojo normal. Se recomienda mantener HbA1c < 7%."),
+    (16, 86.3, False, "Sin signos de RD. Control en 6 meses."),
+    (17, 93.1, False, "Retina sin alteraciones. Control glucémico óptimo."),
+    (19, 88.9, False, "Sin retinopatía. Se orienta sobre importancia del ejercicio físico."),
+    (20, 95.4, False, "Fondo de ojo normal. Primer control, paciente de reciente diagnóstico."),
+    (22, 82.7, False, "Sin evidencia de RD. Paciente con Otro tipo de DM, seguimiento especial."),
+    (23, 90.1, False, "Retina sin lesiones. Excelente adherencia al tratamiento."),
+]
+
+# ── Funciones principales ─────────────────────────────────────────────────────
+
+def clear_test_data(conn):
+    """Elimina solo los datos de prueba (deja intacto el usuario admin)."""
+    print("\n🗑  Limpiando datos de prueba...")
+    # El cascade ON DELETE maneja Patients -> PatientsRiskFactors y Consultations
+    conn.execute("DELETE FROM Users WHERE username != 'admin'")
+    conn.commit()
+    print("   ✓ Usuarios de prueba eliminados (pacientes y consultas en cascada)")
+
+def full_reset(conn):
+    """Borra ABSOLUTAMENTE todo y deja solo el admin por defecto."""
+    print("\n⚠️  Reset completo de la base de datos...")
+    conn.execute("DELETE FROM Consultations")
+    conn.execute("DELETE FROM PatientsRiskFactors")
+    conn.execute("DELETE FROM Patients")
+    conn.execute("DELETE FROM Users WHERE username != 'admin'")
+    conn.commit()
+    print("   ✓ Base de datos limpia (admin conservado)")
+
+def print_stats(conn):
+    """Muestra un resumen del estado actual de la BD."""
+    print("\n📊 Estado actual de la base de datos:")
+    print("─" * 45)
+
+    users = conn.execute("SELECT role, COUNT(*) as n FROM Users GROUP BY role").fetchall()
+    print("  Usuarios:")
+    for r in users:
+        print(f"    {r['role']:10s}: {r['n']}")
+
+    n_patients = conn.execute("SELECT COUNT(*) FROM Patients").fetchone()[0]
+    print(f"  Pacientes   : {n_patients}")
+
+    n_consult = conn.execute("SELECT COUNT(*) FROM Consultations").fetchone()[0]
+    n_pos = conn.execute("SELECT COUNT(*) FROM Consultations WHERE diabeticRetinopathy=1").fetchone()[0]
+    n_neg = n_consult - n_pos
+    print(f"  Consultas   : {n_consult} (✓ {n_neg} negativas / ✗ {n_pos} positivas)")
+
+    n_rf = conn.execute("SELECT COUNT(*) FROM PatientsRiskFactors").fetchone()[0]
+    print(f"  Fact.riesgo : {n_rf} asignaciones")
+    print("─" * 45)
+
+def seed(conn):
+    print("\n🌱 Insertando datos de prueba...")
+
+    # 1. Usuarios
+    user_ids = {}
+    existing_users = {r['username'] for r in conn.execute("SELECT username FROM Users").fetchall()}
+    print("\n  👤 Usuarios:")
+    for username, password, role in USERS:
+        if username in existing_users:
+            uid = conn.execute("SELECT userID FROM Users WHERE username=?", (username,)).fetchone()['userID']
+            user_ids[username] = uid
+            print(f"     - {username} ({role}) → ya existe, omitido")
+        else:
+            cur = conn.execute(
+                "INSERT INTO Users (username, password, role) VALUES (?,?,?)",
+                (username, hash_pw(password), role)
+            )
+            user_ids[username] = cur.lastrowid
+            print(f"     + {username} ({role}) → creado  [pass: {password}]")
+    conn.commit()
+
+    # Lista de doctores para repartir pacientes
+    doctor_usernames = [u for u, _, r in USERS if r == "Doctor"]
+    doctor_ids = [user_ids[u] for u in doctor_usernames]
+
+    # 2. Pacientes
+    patient_ids = []
+    print("\n  🏥 Pacientes:")
+    for i, (name, birth, gender, diab) in enumerate(PATIENTS):
+        existing = conn.execute(
+            "SELECT patientID FROM Patients WHERE name=?", (name,)
+        ).fetchone()
+        if existing:
+            patient_ids.append(existing['patientID'])
+            print(f"     - {name} → ya existe, omitido")
+            continue
+
+        # Repartir entre doctores de forma cíclica
+        doctor_id = doctor_ids[i % len(doctor_ids)]
+        cur = conn.execute(
+            "INSERT INTO Patients (createdByUserID, name, birthDate, gender, diabetesType) VALUES (?,?,?,?,?)",
+            (doctor_id, name, birth, gender, diab)
+        )
+        patient_ids.append(cur.lastrowid)
+        doctor_name = doctor_usernames[i % len(doctor_usernames)]
+        print(f"     + {name} ({diab}) → Dr. {doctor_name}")
+    conn.commit()
+
+    # 3. Factores de riesgo
+    rf_map = {}  # nombre -> riskFactorID
+    for r in conn.execute("SELECT riskFactorID, name FROM RiskFactors").fetchall():
+        rf_map[r['name']] = r['riskFactorID']
+
+    print("\n  ⚠️  Factores de riesgo:")
+    rf_count = 0
+    for rf_name, patient_indices in PATIENT_RISK_FACTORS.items():
+        rf_id = rf_map.get(rf_name)
+        if rf_id is None:
+            print(f"     ⚠ Factor '{rf_name}' no encontrado en BD, omitido")
+            continue
+        for idx in patient_indices:
+            if idx >= len(patient_ids):
+                continue
+            pid = patient_ids[idx]
+            try:
+                conn.execute(
+                    "INSERT OR IGNORE INTO PatientsRiskFactors (patientID, riskFactorID) VALUES (?,?)",
+                    (pid, rf_id)
+                )
+                rf_count += 1
+            except Exception:
+                pass
+    conn.commit()
+    print(f"     + {rf_count} asignaciones insertadas")
+
+    # 4. Consultas
+    print("\n  📋 Consultas:")
+    consult_count = 0
+    for patient_idx, confidence, has_dr, notes in CONSULTATION_TEMPLATES:
+        if patient_idx >= len(patient_ids):
+            continue
+        pid = patient_ids[patient_idx]
+
+        # El doctor que creó el paciente hace la consulta
+        doctor_row = conn.execute(
+            "SELECT createdByUserID FROM Patients WHERE patientID=?", (pid,)
+        ).fetchone()
+        if not doctor_row:
+            continue
+        doctor_id = doctor_row['createdByUserID']
+
+        raw_output = confidence / 100.0
+        consult_date = rand_consultation_date(days_ago_max=180)
+
+        conn.execute(
+            """INSERT INTO Consultations
+               (patientID, createdByUserID, diabeticRetinopathy, notes,
+                confidence, rawOutput, consultationDate)
+               VALUES (?,?,?,?,?,?,?)""",
+            (pid, doctor_id, 1 if has_dr else 0, notes,
+             confidence, raw_output, consult_date)
+        )
+        consult_count += 1
+
+    conn.commit()
+    print(f"     + {consult_count} consultas insertadas")
+
+    print_stats(conn)
+    print("\n✅ Seed completado.\n")
+    print("  Credenciales de prueba:")
+    print("  ┌─────────────────┬────────────┬─────────┐")
+    print("  │ Usuario         │ Contraseña │ Rol     │")
+    print("  ├─────────────────┼────────────┼─────────┤")
+    print("  │ admin           │ admin123   │ Admin   │")
+    print("  │ supervisor      │ admin456   │ Admin   │")
+    print("  │ dr_ramirez      │ doctor123  │ Doctor  │")
+    print("  │ dr_perez        │ doctor123  │ Doctor  │")
+    print("  │ dr_martinez     │ doctor123  │ Doctor  │")
+    print("  └─────────────────┴────────────┴─────────┘\n")
+
+
+# ── Entry point ───────────────────────────────────────────────────────────────
+if __name__ == "__main__":
+    args = sys.argv[1:]
+
+    if not os.path.exists(DB_PATH):
+        print(f"❌ Base de datos no encontrada en: {DB_PATH}")
+        print("   Asegúrate de ejecutar la app al menos una vez para inicializar la BD.")
+        print("   O ajusta DB_PATH con: DB_PATH=/ruta/a/medical_app.db python seed_data.py")
+        sys.exit(1)
+
+    conn = get_conn()
+
+    try:
+        if "--stats" in args:
+            print_stats(conn)
+
+        elif "--clear" in args:
+            clear_test_data(conn)
+            print_stats(conn)
+
+        elif "--reset" in args:
+            confirm = input("⚠️  Esto borrará TODOS los datos (excepto admin). ¿Continuar? [s/N]: ")
+            if confirm.lower() == 's':
+                full_reset(conn)
+                seed(conn)
+            else:
+                print("Cancelado.")
+
+        else:
+            seed(conn)
+
+    finally:
+        conn.close()