Create streamlit_app.py

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+import streamlit as st
+from transformers import pipeline
+
+st.set_page_config(page_title="Mini Q/A Médical avec LLM", layout="centered")
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+st.title("🧠 Assistant Médical IA (démo Hugging Face)")
+st.write("Posez une question sur un texte médical et l'IA répondra.")
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+# Exemple de contexte médical simplifié
+context = """
+Mme Dupont, âgée de 58 ans, a été hospitalisée le 12 avril 2022 pour une bronchite chronique.
+Elle a été traitée par antibiotiques (amoxicilline) pendant 7 jours, puis suivie en consultation
+par le service de pneumologie.
+"""
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+st.subheader("Contexte utilisé :")
+st.code(context, language='markdown')
+
+# Pipeline Hugging Face
+qa_pipeline = pipeline("question-answering", model="distilbert-base-uncased-distilled-squad")
+
+question = st.text_input("❓ Votre question", placeholder="Quels traitements Mme Dupont a-t-elle reçus ?")
+
+if question:
+    with st.spinner("Recherche en cours..."):
+        result = qa_pipeline({"context": context, "question": question})
+        st.success("Réponse :")
+        st.write(result["answer"])