Update js/analysisModule.js

js/analysisModule.js

@@ -1,14 +1,18 @@
-import { llmProviders } from './iaConfigModule.js';
+// js/analysisModule.js
+
+// Importa la función 'prepareLlmApiParams' del otro archivo.
+import { prepareLlmApiParams } from './iaConfigModule.js';
 
 // Módulo de análisis médico con LLM configurado (llamadas front-end)
 export async function analyzeMedical(text) {
   if (!text) return '';
+
   const cfg = JSON.parse(localStorage.getItem('iaConfig')) || {};
   const provider = cfg.llm.provider;
-  const provObj = llmProviders.find(p => p.value === provider) || {};
+
   // Obtener API key adecuada del proveedor
   const apiKey = cfg.llm.apiKeys?.[provider] ?? cfg.llm.apiKey;
-  const model = cfg.llm.model;
+  
   // Determinar endpoint según proveedor
   let url;
   if (provider === 'openai') {
@@ -18,15 +22,12 @@ export async function analyzeMedical(text) {
   } else {
     throw new Error('Proveedor no soportado');
   }
+
   const systemMessage = 'Eres un médico experto especializado en generar informes clínicos breves concisos y estructurados.';
-  const userPrompt = `Te daré la transcripción detallada de mi conversación con la paciente y tú escribe una descripción breve de la enfermedad actual y la exploración física de un paciente en contexto clínico, siguiendo estas características:\n
-Enfermedad actual:\n- Incluye la edad, el género y el motivo de consulta del paciente. (si no te doy algún dato, omite mencionarlo).\n- Detalla brevemente la evolución de síntomas y su progresión.\n- Describe brevemente los signos y antecedentes relevantes con lenguaje técnico comprensible.\n
-Exploración física:\n- Describe brevemente los hallazgos objetivos observados en la exploración.\n- Usa términos médicos precisos, sin juicios diagnósticos.\n
-Tareas del modelo:\n- Responde de forma concreta en dos párrafos, sin títulos 'Enfermedad actual:' ni 'Exploración física:'.\n- El primero para la enfermedad actual.\n- El segundo para la exploración.\n
-Transcripción: ${text}`;
+  const userPrompt = `Te daré la transcripción detallada de mi conversación con la paciente y tú escribe una descripción breve de la enfermedad actual y la exploración física de un paciente en contexto clínico, siguiendo estas características:\nEnfermedad actual:\n- Incluye la edad, el género y el motivo de consulta del paciente. (si no te doy algún dato, omite mencionarlo).\n- Detalla brevemente la evolución de síntomas y su progresión.\n- Describe brevemente los signos y antecedentes relevantes con lenguaje técnico comprensible.\nExploración física:\n- Describe brevemente los hallazgos objetivos observados en la exploración.\n- Usa términos médicos precisos, sin juicios diagnósticos.\nTareas del modelo:\n- Responde de forma concreta en dos párrafos, sin títulos 'Enfermedad actual:' ni 'Exploración física:'.\n- El primero para la enfermedad actual.\n- El segundo para la exploración.\nTranscripción: ${text}`;
+  
   let messages;
   if (provider === 'openai') {
-    // Some OpenAI models don't support 'system' role
     messages = [
       { role: 'user', content: `${systemMessage}\n\n${userPrompt}` }
     ];
@@ -36,21 +37,31 @@ Transcripción: ${text}`;
       { role: 'user', content: userPrompt }
     ];
   }
+
   // Enviar solicitud directa al proveedor
   const headers = {
     'Content-Type': 'application/json',
     'Authorization': `Bearer ${apiKey}`
   };
-  const payload = { model, messages, temperature: 0.5 };
+
+  // Se reemplaza la creación manual del payload.
+  // Creamos un objeto base solo con los mensajes.
+  const userPayload = { messages };
+
+  // Dejamos que la función inteligente prepare el resto (modelo, temperatura, etc.)
+  const payload = prepareLlmApiParams(userPayload);
+  
   const res = await fetch(url, {
     method: 'POST',
     headers,
     body: JSON.stringify(payload)
   });
+
   if (!res.ok) {
     const err = await res.text();
     throw new Error(`Error en análisis médico: ${res.status} ${err}`);
   }
+
   const data = await res.json();
   return data.choices?.[0]?.message?.content || '';
-}
+}