Upload app.py

app.py

@@ -39,29 +39,35 @@ def read_root():
 @app.post("/analyze")
 async def analyze_image(
     prompt: str = Form("Describe this medical image and give a preliminary analysis."),
-    file: UploadFile = File(...)
+    file: UploadFile = File(None)
 ):
     if pipe is None:
         return {"error": "Model not loaded properly. Check logs."}
 
-    # Read the uploaded image
-    contents = await file.read()
-    image = Image.open(io.BytesIO(contents)).convert("RGB")
+    # Format messages for MedGemma with Arabic instructions
+    system_prompt = "أنت خبير طبي ومستشار رقمي. يجب أن تكون إجابتك باللغة العربية بشكل أساسي. إذا وجدت مصطلحات طبية معقدة أو كلمات ليس لها ترجمة شائعة، فاذكرها بالإنجليزية بين أقواس. قدم إجابة علمية دقيقة بناءً على المعطيات."
     
-    # Format messages for MedGemma
     messages = [
         {
             "role": "system",
-            "content": [{"type": "text", "text": "You are an expert radiologist and medical consultant."}]
-        },
-        {
-            "role": "user",
-            "content": [
-                {"type": "text", "text": prompt},
-                {"type": "image", "image": image}
-            ]
+            "content": [{"type": "text", "text": system_prompt}]
         }
     ]
+
+    # Handle image if provided
+    user_content = [{"type": "text", "text": prompt}]
+    if file is not None and file.filename != "":
+        try:
+            contents = await file.read()
+            image = Image.open(io.BytesIO(contents)).convert("RGB")
+            user_content.append({"type": "image", "image": image})
+        except Exception as e:
+            return {"error": f"Failed to process image: {str(e)}"}
+            
+    messages.append({
+        "role": "user",
+        "content": user_content
+    })
     
     # Inference
     output = pipe(text=messages, max_new_tokens=250)