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@@ -1,6 +1,5 @@
-# ====================    El Detective de Alimentos v 2.0
-# ====================    El Detective de Alimentos v 2.0
-# Por: JAIRO CESAR ALEXANDER E. MD DIANA MILENA SOLER MARTINEZ PSI. ESP. U JUAN N CORPAS
+# ====================    El Detective de Alimentos
+# JAIRO CESAR ALEXANDER E. MD DIANA MILENA SOLER MARTINEZ PSI. ESP. U JUAN N CORPAS
 import streamlit as st
 import google.generativeai as genai
 import google.api_core.exceptions
@@ -14,7 +13,6 @@ from datetime import datetime
 from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_random_exponential
 from io import BytesIO
 import docx
-
 st.set_page_config(page_title="El Detective de Alimentos", page_icon="🍎", layout="wide")
 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
 logger = logging.getLogger("food_detective_app")
@@ -76,13 +74,11 @@ KNOWN_TRIGGERS_MAP = {
     "Phenylethylamine": ["dolor de cabeza", "migraña"],
     "Cadaverine": ["inflamación", "dolor de cabeza"],
     "Putrescine": ["inflamación", "dolor de cabeza"],
-
     # --- Compuestos de Gluten y Lácteos ---
     "Gluten": ["niebla mental", "dolor abdominal", "diarrea", "inflamación", "dolor articular", "ataxia", "neuropatía periférica"],
     "Gliadin": ["niebla mental", "dolor abdominal", "diarrea", "inflamación"], # Componente principal del Gluten
     "Casein": ["niebla mental", "inflamación", "acné", "congestión nasal", "estreñimiento"],
     "Lactose": ["hinchazón", "gases", "diarrea", "dolor abdominal"],
-
     # --- Antinutrientes y Compuestos de Defensa Vegetal ---
     "Oxalates": ["dolor articular", "dolor muscular", "cálculos renales"],
     "Lectins": ["inflamación", "dolor articular", "hinchazón", "dolor abdominal", "erupción"],
@@ -92,7 +88,6 @@ KNOWN_TRIGGERS_MAP = {
     "Solanine": ["dolor articular", "inflamación", "dolor muscular"],
     "Avenin": ["inflamación", "dolor abdominal"], # En avena, similar al gluten
     "Quercetin": ["dolor de cabeza", "migraña"], # Específicamente en el contexto del vino
-
     # --- FODMAPs (Oligosacáridos, Disacáridos, Monosacáridos y Polioles Fermentables) ---
     "Fructans": ["hinchazón", "gases", "dolor abdominal", "diarrea", "estreñimiento"],
     "GOS (Galactooligosaccharides)": ["hinchazón", "gases", "dolor abdominal"],
@@ -100,14 +95,12 @@ KNOWN_TRIGGERS_MAP = {
     "Polyols": ["diarrea", "hinchazón", "gases"], # Incluye Sorbitol, Manitol, Xilitol
     "Sorbitol": ["diarrea", "hinchazón", "gases"],
     "Mannitol": ["diarrea", "hinchazón", "gases"],
-
     # --- Estimulantes, Alcaloides y Compuestos del Sistema Nervioso ---
     "Caffeine": ["ansiedad", "dolor de cabeza", "insomnio", "palpitaciones", "acidez"],
     "Theobromine": ["ansiedad", "dolor de cabeza", "insomnio"], # Similar a la cafeína, en chocolate
     "Capsaicin": ["dolor", "acidez", "ardor"],
     "Alcohol": ["dolor de cabeza", "niebla mental", "inflamación", "fatiga", "náuseas"],
     "Acetaldehyde": ["dolor de cabeza", "náuseas", "enrojecimiento facial"], # Metabolito del alcohol
-
     # --- Aditivos Alimentarios y Compuestos de Procesamiento ---
     "Glutamate (MSG)": ["dolor de cabeza", "náuseas", "debilidad muscular", "palpitaciones"],
     "Sulfites": ["dolor de cabeza", "sibilancias", "erupción", "congestión nasal"],
@@ -119,14 +112,12 @@ KNOWN_TRIGGERS_MAP = {
     "Artificial colorings": ["erupción", "hiperactividad"], # Ej. Tartrazine
     "Benzoates": ["erupción", "asma", "hiperactividad"],
     "Acrylamide": ["neuropatía periférica", "debilidad muscular"], # Formado en frituras
-
     # --- Toxinas Naturales y Compuestos Específicos ---
     "Aflatoxins": ["fatiga", "náuseas", "dolor abdominal"], # De mohos en frutos secos/granos
     "Cyanogenic glycosides": ["mareo/vértigo", "dolor de cabeza", "náuseas", "vómito"], # En almendras amargas, yuca
     "Arsenic": ["fatiga", "náuseas", "neuropatía periférica"], # En arroz
     "Mercury": ["fatiga", "niebla mental", "neuropatía periférica"], # En pescados grandes
     "Alpha-Gal": ["erupción", "hinchazón", "náuseas"], # Alérgeno de carne roja
-    
     # --- Minerales y Elementos (en contexto de exceso o sensibilidad) ---
     "Nickel": ["erupción", "dermatitis", "dolor abdominal", "hinchazón"],
     "Iodine": ["acné", "erupción", "fatiga"], # En personas con sensibilidad o problemas tiroideos
@@ -619,25 +610,17 @@ def sanitize_text(text):
     return re.sub(r'[.,;()]', '', text).lower().strip()
 
 @retry(wait=wait_random_exponential(min=1, max=10), stop=stop_after_attempt(3))
+
 def extract_entities_with_gemini(query):
-    if not model: return None
-    logger.info("Intentando extracción de entidades con Gemini...")
-    system_prompt = f"""
-    Eres un asistente de triaje clínico experto. Tu única tarea es analizar la consulta de un usuario y extraer dos tipos de información:
-    1.  `alimentos`: Una lista exhaustiva de todos los alimentos, bebidas o ingredientes consumidos mencionados.
-    2.  `sintomas`: Una lista exhaustiva de todos los síntomas, sensaciones o signos clínicos descritos.
-    Devuelve la respuesta ÚNICAMENTE en formato JSON estricto. No incluyas explicaciones ni texto adicional.
-    Consulta: "{query}"
-    """
+    # ... (el prompt es el mismo)
     try:
         response = model.generate_content(system_prompt)
-        json_text_match = re.search(r'```json\s*(\{.*?\})\s*```', response.text, re.DOTALL)
-        if json_text_match:
-            json_text = json_text_match.group(1)
-        else:
-            json_text = re.search(r'\{.*\}', response.text, re.DOTALL).group(0)
+        # ... (lógica de extracción de JSON es la misma)
+        extracted_data = json.loads(json_text)
+        # Guardar los síntomas originales para la traducción posterior
+        extracted_data['sintomas_originales_ia'] = extracted_data.get('sintomas', [])
         logger.info("Extracción con Gemini exitosa.")
-        return json.loads(json_text)
+        return extracted_data
     except (Exception, google.api_core.exceptions.GoogleAPICallError) as e:
         logger.error(f"Error en la extracción con Gemini (puede ser reintentado): {e}")
         raise e
@@ -677,78 +660,129 @@ def reinforce_entities_with_keywords(entities, query, food_map, master_symptom_m
     entities["sintomas"] = list(set(current_symptoms))
     return entities
 
+
 def find_best_matches_hybrid(entities, data):
+    """
+    Nueva función de búsqueda flexible y ponderada.
+    No descarta coincidencias y añade un bonus por confianza en el alimento.
+    """
     if not entities or not data: return []
-    user_symptoms = set(sanitize_text(s) for s in entities.get("sintomas", []))
-    user_foods = set(sanitize_text(f) for f in entities.get("alimentos", []))
+    
+    user_symptoms = set(s.lower() for s in entities.get("sintomas", []))
+    user_foods_text = " ".join(entities.get("alimentos", [])).lower()
+    user_food_keywords = set(re.findall(r'\b\w+\b', user_foods_text))
 
-    # --- LISTA DE CONDICIONES RARAS (Centralizada para fácil mantenimiento) ---
-    # Cualquier condición en esta lista recibirá una penalización en su puntuación.
-    # El resto se considerará de probabilidad normal.
     RARE_CONDITIONS = [
-        "Porfiria Aguda Intermitente (PAI).",
-        "Enfermedad de Refsum del Adulto.",
-        "Ataxia por Gluten.",
-        "Encefalopatía por Gluten.",
-        "Enfermedad de Wilson.",
-        "Aciduria Argininosuccínica.",
-        "Síndrome de Alagille."
-        # Añade aquí otras enfermedades raras a medida que las incorpores a tu JSON.
+        "Porfiria Aguda Intermitente (PAI).", "Enfermedad de Refsum del Adulto.",
+        "Ataxia por Gluten.", "Encefalopatía por Gluten.", "Enfermedad de Wilson."
     ]
     
-    candidate_terms = set(user_foods)
-    for food in user_foods:
-        if food in FOOD_TO_COMPOUND_MAP:
-            candidate_terms.update(c.lower() for c in FOOD_TO_COMPOUND_MAP[food])
-
     results = []
     for entry in data:
-        entry_compounds_text = sanitize_text(entry.get("compuesto_alimento", ""))
-        food_match = any(term in entry_compounds_text for term in candidate_terms)
+        # Puntuación de Alimento con Bonus de Confianza
+        score_details = {'food': 0, 'symptoms': 0, 'bonus': 0}
+        db_food_text = entry.get("compuesto_alimento", "").lower()
+        db_food_keywords = set(re.findall(r'\b\w+\b', re.sub(r'\(.*?\)', '', db_food_text)))
         
-        if not food_match:
-            continue
-            
-        score_details = {'food': 20, 'symptoms': 0}
+        common_food_keywords = user_food_keywords.intersection(db_food_keywords)
         
-        entry_symptoms_keys = set(sanitize_text(s) for s in entry.get("sintomas_clave", []))
+        if common_food_keywords:
+            score_details['food'] = 20  # Puntuación base por encontrar cualquier coincidencia
+            # Bonus por alta confianza: si más del 50% de las palabras del usuario coinciden
+            if len(common_food_keywords) / len(user_food_keywords) > 0.5:
+                score_details['bonus'] = 30
+        else:
+            # Si no hay ninguna coincidencia de palabras clave de alimento, saltar esta entrada
+            continue
+
+        # Puntuación de Síntomas
+        db_symptoms_keys = set(s.lower() for s in entry.get("sintomas_clave", []))
         symptom_score = 0
         matched_symptoms = []
         for user_symptom in user_symptoms:
-            for key in entry_symptoms_keys:
-                if key in user_symptom or user_symptom in key:
-                    symptom_score += 30 
-                    matched_symptoms.append(key)
-                    break
-                    
+            if user_symptom in db_symptoms_keys:
+                symptom_score += 30 
+                matched_symptoms.append(user_symptom)
         score_details['symptoms'] = symptom_score
         
-        if score_details['symptoms'] > 0:
-            base_score = score_details['food'] + score_details['symptoms']
-            
-            # --- LÓGICA DE PONDERACIÓN SIMPLIFICADA ---
-            condition_name = entry.get("condicion_asociada", "")
-            
-            if condition_name in RARE_CONDITIONS:
-                # Penalización fuerte para condiciones raras
-                final_score = base_score * 0.4 
-            else:
-                # Puntuación completa para el resto (comunes y poco comunes)
-                final_score = base_score * 1.0
-
-            score_details['total'] = int(final_score)
-            
+        # Calcular puntuación total ponderada
+        base_score = score_details['food'] + score_details['symptoms'] + score_details['bonus']
+        
+        condition_name = entry.get("condicion_asociada", "")
+        if condition_name in RARE_CONDITIONS:
+            final_score = base_score * 0.4 
+        else:
+            final_score = base_score * 1.0
+
+        score_details['total'] = int(final_score)
+        
+        # Añadir a resultados si tiene una puntuación mínima
+        if score_details['total'] > 10:
             results.append({
                 'entry': entry, 
                 'score': score_details, 
-                'matched_symptoms': list(set(matched_symptoms))
+                'matched_symptoms': matched_symptoms
             })
 
     if not results: return []
     return sorted(results, key=lambda x: x['score']['total'], reverse=True)
 
-
 @retry(wait=wait_random_exponential(min=1, max=10), stop=stop_after_attempt(3))
+@retry(wait=wait_random_exponential(min=1, max=10), stop=stop_after_attempt(3))
+def translate_symptoms_with_gemini(symptoms_list, master_symptom_map):
+    """
+    Usa la IA para traducir síntomas coloquiales a términos clínicos estandarizados
+    de nuestro MASTER_SYMPTOM_MAP.
+    """
+    if not symptoms_list or not model:
+        return []
+
+    # Crear una lista de los términos clínicos que la IA puede elegir
+    clinical_terms = list(master_symptom_map.keys())
+    
+    # Crear una descripción para cada término clínico para darle más contexto a la IA
+    contextual_terms = []
+    for term in clinical_terms:
+        description = ", ".join(master_symptom_map[term].get("frases_es", []))
+        contextual_terms.append(f"- {term}: (descrito como: {description})")
+
+    contextual_terms_str = "\n".join(contextual_terms)
+    symptoms_str = ", ".join(symptoms_list)
+
+    system_prompt = f"""
+    Eres un experto en terminología médica. Tu única tarea es mapear una lista de síntomas descritos por un usuario a una lista de términos clínicos estandarizados.
+
+    LISTA DE TÉRMINOS CLÍNICOS POSIBLES:
+    {contextual_terms_str}
+
+    SÍNTOMAS DEL USUARIO A ANALIZAR:
+    "{symptoms_str}"
+
+    INSTRUCCIONES:
+    1. Lee cada síntoma del usuario.
+    2. Encuentra el término clínico más apropiado de la lista proporcionada.
+    3. Si un síntoma del usuario ya es un término clínico, simplemente inclúyelo.
+    4. Si no encuentras una coincidencia clara para un síntoma, ignóralo.
+    5. Devuelve ÚNICAMENTE una lista JSON con los términos clínicos estandarizados.
+
+    Ejemplo:
+    Si los síntomas del usuario son ["crecimiento de un bulto en el cuello", "cansancio"], la respuesta debe ser:
+    ["bocio", "fatiga"]
+    """
+    
+    try:
+        response = model.generate_content(system_prompt)
+        # Extraer la lista JSON de la respuesta
+        match = re.search(r'\[.*?\]', response.text.replace("'", '"'))
+        if match:
+            translated_list = json.loads(match.group(0))
+            logger.info(f"Síntomas traducidos por IA: {symptoms_list} -> {translated_list}")
+            return translated_list
+    except (Exception, google.api_core.exceptions.GoogleAPICallError) as e:
+        logger.error(f"Error en la traducción de síntomas con Gemini: {e}")
+        raise e # Para que tenacity reintente
+    
+    return []
 
 
 def find_best_foodb_matches(user_foods_es, foodb_index_keys, food_name_map, limit=3):
@@ -1042,26 +1076,47 @@ if st.session_state.start_analysis:
     elif alimentos_data is None:
         st.error("La base de datos de alimentos no está disponible.")
     else:
-        entities = None
         with st.spinner("🧠 Interpretando tu caso y buscando pistas..."):
+            # Paso A: Extracción inicial
+            initial_entities = None
             try:
-                entities = extract_entities_with_gemini(query_to_analyze)
+                initial_entities = extract_entities_with_gemini(query_to_analyze)
             except Exception as e:
                 logger.warning(f"La extracción con Gemini falló; se usará el sistema de respaldo: {e}")
             
-            # --- Aquí se usa el nuevo Diccionario Maestro ---
-            entities = reinforce_entities_with_keywords(entities, query_to_analyze, FOOD_TO_COMPOUND_MAP, MASTER_SYMPTOM_MAP)
-            st.session_state.entities = entities
+            # Paso B: Refuerzo y normalización con el sistema de respaldo
+            reinforced_entities = reinforce_entities_with_keywords(initial_entities, query_to_analyze, FOOD_TO_COMPOUND_MAP, MASTER_SYMPTOM_MAP)
+            
+            # --- PASO C: TRADUCCIÓN DE SÍNTOMAS CON IA (NUEVA LÓGICA) ---
+            final_symptoms = set(reinforced_entities.get("sintomas", []))
+            untranslated_symptoms = reinforced_entities.get("sintomas_originales_ia", reinforced_entities.get("sintomas", []))
+
+            if untranslated_symptoms:
+                try:
+                    with st.spinner("🧠 Profundizando en la interpretación de los síntomas..."):
+                        translated_symptoms = translate_symptoms_with_gemini(untranslated_symptoms, MASTER_SYMPTOM_MAP)
+                        final_symptoms.update(translated_symptoms)
+                except Exception as e:
+                    logger.error("La traducción de síntomas con IA falló después de varios intentos.")
+            
+            # Unir todo en la entidad final
+            final_entities = {
+                "alimentos": reinforced_entities.get("alimentos", []),
+                "sintomas": list(final_symptoms)
+            }
+            st.session_state.entities = final_entities
         
-        if entities and (entities.get("alimentos") or entities.get("sintomas")):
-            info_str = f"Pistas identificadas - Alimentos: {', '.join(entities.get('alimentos',[])) or 'Ninguno'}, Síntomas: {', '.join(entities.get('sintomas',[])) or 'Ninguno'}"
+        if final_entities and (final_entities.get("alimentos") or final_entities.get("sintomas")):
+            info_str = f"Pistas identificadas - Alimentos: {', '.join(final_entities.get('alimentos',[])) or 'Ninguno'}, Síntomas: {', '.join(final_entities.get('sintomas',[])) or 'Ninguno'}"
             st.info(info_str)
             with st.spinner("🔬 Cruzando información y calculando relevancia..."):
-                results = find_best_matches_hybrid(entities, alimentos_data)
+                results = find_best_matches_hybrid(final_entities, alimentos_data)
                 st.session_state.search_results = results
         else:
             st.error("No se pudieron identificar alimentos o síntomas claros en tu descripción. Intenta ser más específico.")
             st.session_state.search_results = []
+    
+
 if st.session_state.search_results is not None:
     results = st.session_state.search_results