Update js/labAnalysisModule.js

js/labAnalysisModule.js

@@ -5,12 +5,12 @@ import { getIaConfig, llmProviders } from './iaConfigModule.js';
 
 /**
  * Construye el prompt para que la IA analice los resultados de laboratorio.
+ * (Sin cambios en esta función)
  * @param {string} rawLabText - El texto crudo pegado por el usuario.
  * @returns {string} El prompt formateado como string.
  */
 function buildLabAnalysisPrompt(rawLabText) {
   // --- INICIO PROMPT LABORATORIO ---
-  // Adaptado de AppConsultaPro.html y refinado para marcar valores alterados consistentemente.
   const prompt = `Quiero que me ayudes a ordenar resultados de análisis médicos. Te proporcionaré datos de entrada desordenados y debes extraer los datos relevantes siguiendo el formato XLabs. El formato XLabs se define como seis categorías en este orden exacto, cada una en una línea continua:
 
 Hematología
@@ -65,81 +65,50 @@ ${rawLabText}
 
 /**
  * Llama a la API del LLM configurado para analizar el texto de resultados de laboratorio.
+ * (Sin cambios en esta función)
  * @param {string} text - El texto crudo de los resultados de laboratorio.
  * @returns {Promise<string>} Una promesa que resuelve con la respuesta formateada de la IA como string.
- * @throws {Error} Si la configuración es inválida, la API key falta, el proveedor no es soportado o hay un error en la llamada API.
  */
 export async function analyzeLabResults(text) {
   // --- INICIO VALIDACIÓN ENTRADA Y CONFIGURACIÓN ---
   if (!text || !text.trim()) {
     console.warn("[labAnalysisModule] analyzeLabResults llamada con texto vacío.");
-    // Retorna promesa resuelta con string vacío para no romper flujo en main.js
     return Promise.resolve("");
   }
-
   console.log("[labAnalysisModule] Iniciando análisis de exámenes...");
-  // Obtener configuración IA actual
   const config = getIaConfig();
   if (!config || !config.llm || !config.llm.provider || !config.llm.model) {
     throw new Error("Configuración del LLM incompleta. Por favor, revisa la Configuración IA.");
   }
-
   const provider = config.llm.provider;
   const model = config.llm.model;
-  // Obtener la API Key específica para el proveedor LLM seleccionado
   const apiKey = config.llm.apiKeys?.[provider];
-
   if (!apiKey) {
     throw new Error(`No se encontró API Key para el proveedor LLM '${provider}'. Revisa la Configuración IA.`);
   }
-
-  // Encontrar detalles del proveedor (como la URL base)
   const providerDetails = llmProviders.find(p => p.value === provider);
   if (!providerDetails || !providerDetails.url) {
-    // Podríamos tener un proveedor en config que ya no esté en llmProviders
     throw new Error(`Detalles (URL) no encontrados para el proveedor LLM '${provider}'. Revisa la lista de proveedores en iaConfigModule.js.`);
   }
   // --- FIN VALIDACIÓN ENTRADA Y CONFIGURACIÓN ---
 
   // --- INICIO PREPARACIÓN LLAMADA API ---
   let apiUrl;
-  // Determinar el endpoint de la API basado en el proveedor
-  // Asumiendo que proveedores comunes usan /v1/chat/completions
   if (provider === 'openai' || provider === 'deepseek') {
     apiUrl = `${providerDetails.url}/v1/chat/completions`;
   } else {
-    // Aquí se podrían añadir otros proveedores si tienen endpoints diferentes
     console.error(`[labAnalysisModule] Proveedor LLM '${provider}' no tiene un endpoint definido.`);
     throw new Error(`Proveedor LLM '${provider}' no soportado actualmente por labAnalysisModule.`);
   }
-
-  // Mensaje de sistema para guiar a la IA
   const systemMessage = "Eres un asistente experto en formatear resultados de análisis de laboratorio médicos siguiendo el formato XLabs y destacando valores alterados.";
-  // Construir el prompt de usuario
   const userPrompt = buildLabAnalysisPrompt(text);
-
-  // Construir el payload (cuerpo de la petición)
-  // Manejar diferencias potenciales entre proveedores (ej. rol 'system')
   let messages;
-  if (provider === 'openai') { // Asumiendo que algunos modelos OpenAI prefieren user/assistant
-    messages = [
-      { role: 'user', content: `${systemMessage}\n\n${userPrompt}` }
-    ];
-  } else { // DeepSeek y otros suelen soportar bien el rol 'system'
-    messages = [
-      { role: 'system', content: systemMessage },
-      { role: 'user', content: userPrompt }
-    ];
+  if (provider === 'openai') {
+    messages = [{ role: 'user', content: `${systemMessage}\n\n${userPrompt}` }];
+  } else {
+    messages = [{ role: 'system', content: systemMessage }, { role: 'user', content: userPrompt }];
   }
-
-  const payload = {
-    model: model,
-    messages: messages,
-    temperature: 0.2, // Temperatura baja para resultados más consistentes y predecibles en formateo
-    // max_tokens: 1500, // Podría ser necesario ajustar si los resultados son muy largos
-    // stream: false // No necesitamos streaming para esto
-  };
-
+  const payload = { model: model, messages: messages, temperature: 0.2 };
   console.log(`[labAnalysisModule] Enviando petición a ${apiUrl} con modelo ${model}`);
   // --- FIN PREPARACIÓN LLAMADA API ---
 
@@ -147,49 +116,36 @@ export async function analyzeLabResults(text) {
   try {
     const response = await fetch(apiUrl, {
       method: 'POST',
-      headers: {
-        'Content-Type': 'application/json',
-        'Authorization': `Bearer ${apiKey}`
-      },
+      headers: { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': `Bearer ${apiKey}` },
       body: JSON.stringify(payload)
     });
-
-    // Manejo de errores HTTP
     if (!response.ok) {
-      const errorBody = await response.text(); // Intentar leer el cuerpo del error
+      const errorBody = await response.text();
       console.error(`[labAnalysisModule] Error API ${response.status}: ${errorBody}`);
       throw new Error(`Error ${response.status} de la API LLM: ${errorBody || response.statusText}`);
     }
-
-    // Procesar respuesta exitosa
     const data = await response.json();
-
-    // Extraer el contenido de la respuesta (ajustar si la estructura varía por proveedor)
     const content = data.choices?.[0]?.message?.content;
-
     if (!content) {
       console.error("[labAnalysisModule] Respuesta inesperada de la API (sin contenido):", data);
       throw new Error("La respuesta de la API no contiene el contenido esperado.");
     }
-
     console.log("[labAnalysisModule] Análisis de exámenes completado exitosamente.");
-    // Retornar el texto procesado, quitando espacios extra al inicio/final
     return content.trim();
-
   } catch (error) {
-    // Capturar errores de red (fetch) o errores lanzados manualmente
     console.error("[labAnalysisModule] Fallo en la llamada API o procesamiento:", error);
-    // Relanzar el error para que pueda ser manejado en main.js (mostrar alerta al usuario)
-    throw error;
+    throw error; // Relanzar para manejo en main.js
   }
   // --- FIN EJECUCIÓN LLAMADA API Y MANEJO RESPUESTA ---
 }
 
+
+// --- INICIO: Función displayLabResults (MODIFICADA con filtro mejorado) ---
 /**
- * Muestra los resultados de laboratorio formateados en la UI, aplicando el filtro si se indica.
+ * Muestra los resultados de laboratorio formateados en la UI, aplicando el filtro mejorado si se indica.
  * @param {string} resultsText - El texto formateado recibido de la IA.
  * @param {HTMLElement} containerElement - El elemento del DOM donde mostrar los resultados.
- * @param {boolean} filterAltered - `true` si se debe mostrar solo resultados alterados.
+ * @param {boolean} filterAltered - `true` si se debe mostrar solo resultados alterados y sus cabeceras.
  */
 export function displayLabResults(resultsText, containerElement, filterAltered) {
   // --- INICIO VALIDACIÓN CONTENEDOR ---
@@ -197,60 +153,89 @@ export function displayLabResults(resultsText, containerElement, filterAltered)
     console.error("[labAnalysisModule] El contenedor para mostrar resultados no fue encontrado en el DOM.");
     return;
   }
-  // Limpiar resultados anteriores
-  containerElement.innerHTML = '';
+  containerElement.innerHTML = ''; // Limpiar resultados anteriores
   // --- FIN VALIDACIÓN CONTENEDOR ---
 
   // --- INICIO MANEJO RESULTADOS VACÍOS ---
   if (!resultsText || !resultsText.trim()) {
-    containerElement.textContent = filterAltered
-        ? 'No se encontraron resultados marcados como alterados.'
-        : 'No se generaron resultados o la respuesta estaba vacía.';
+    containerElement.textContent = 'No se generaron resultados o la respuesta estaba vacía.';
     return;
   }
   // --- FIN MANEJO RESULTADOS VACÍOS ---
 
   // --- INICIO LÓGICA DE FILTRADO Y VISUALIZACIÓN ---
-  // Dividir la respuesta en líneas y quitar líneas vacías
-  const lines = resultsText.split('\n').filter(line => line.trim() !== '');
-
-  let linesToDisplay = lines;
+  const lines = resultsText.split('\n').filter(line => line.trim() !== ''); // Dividir y quitar líneas vacías
+  let linesToDisplay = lines; // Por defecto, mostrar todas las líneas
 
-  // Aplicar filtro si está activo
+  // Aplicar filtro MEJORADO si está activo
   if (filterAltered) {
-    console.log("[labAnalysisModule] Aplicando filtro de valores alterados.");
-    linesToDisplay = lines.filter(line => {
-      // Mantener líneas que son cabeceras de categoría (asumiendo que terminan en ':')
-      const isHeader = line.trim().endsWith(':');
-      // Mantener líneas que contienen el marcador de alteración '**'
-      const hasAlteration = line.includes('**');
-      return isHeader || hasAlteration;
-    });
+    console.log("[labAnalysisModule] Aplicando filtro de alterados (mejorado).");
+    const filteredLines = [];
+    let currentHeader = null; // Guarda la última cabecera encontrada
+    let currentAlteredResults = []; // Guarda resultados alterados bajo la cabecera actual
+    let headerAdded = false; // Flag para saber si ya añadimos la cabecera actual
+
+    for (const line of lines) {
+      const trimmedLine = line.trim();
+      const isHeader = trimmedLine.endsWith(':'); // Identifica cabeceras (ej: "Hematología:")
+      const hasAlteration = line.includes('**'); // Identifica líneas con alteración
+
+      if (isHeader) {
+        // Al encontrar una NUEVA cabecera, procesamos la anterior si tuvo resultados alterados
+        if (currentHeader && currentAlteredResults.length > 0) {
+           // La sección anterior sí tenía alteraciones, la añadimos completa
+           // (la cabecera ya se añadió cuando se encontró la primera alteración)
+           filteredLines.push(...currentAlteredResults);
+        }
+        // Reiniciamos para la nueva categoría
+        currentHeader = line; // Guardamos la nueva cabecera
+        currentAlteredResults = []; // Limpiamos la lista de resultados alterados
+        headerAdded = false; // Reseteamos el flag para la nueva cabecera
+      } else if (hasAlteration) {
+        // Es una línea de resultado Y está alterada
+        if (currentHeader && !headerAdded) {
+            // Si es la PRIMERA alteración que encontramos para esta cabecera, añadimos la cabecera PRIMERO
+            filteredLines.push(currentHeader);
+            headerAdded = true; // Marcamos que la cabecera ya fue añadida
+        }
+        // Añadimos la línea alterada a la lista temporal (si no hay cabecera, se añade igual por si acaso)
+        currentAlteredResults.push(line);
+      }
+      // Las líneas de resultado NO alteradas simplemente se ignoran cuando el filtro está activo
+    }
+
+    // Procesar la última categoría después de salir del bucle
+    if (currentHeader && currentAlteredResults.length > 0) {
+      // Si no se añadió la última cabecera (porque la única alteración fue la última línea)
+      if (!headerAdded) {
+          filteredLines.push(currentHeader);
+      }
+      filteredLines.push(...currentAlteredResults);
+    }
 
-    // Si después de filtrar no queda nada (ni siquiera cabeceras), mostrar mensaje
-    if (linesToDisplay.length === 0 && lines.length > 0) {
+    // Si después de filtrar no queda NADA, mostrar un mensaje
+    if (filteredLines.length === 0) {
        linesToDisplay = ["No se encontraron resultados marcados como alterados."];
+    } else {
+       linesToDisplay = filteredLines; // Usar las líneas filtradas
     }
   }
 
-  // Procesar las líneas para mostrarlas en HTML
-  // Usar un DocumentFragment para eficiencia al añadir al DOM
+  // --- INICIO FORMATEO Y RENDERIZADO ---
+  // (Esta parte no cambia, solo opera sobre `linesToDisplay`)
   const fragment = document.createDocumentFragment();
   linesToDisplay.forEach(line => {
     const p = document.createElement('p');
-    // Añadir un pequeño margen inferior para separar líneas visualmente
-    p.style.margin = '0 0 0.3em 0';
-    // Reemplazar los marcadores **valor** por HTML (ej. <strong> con estilo)
-    // Usamos una expresión regular para encontrar **texto** y aplicarle estilo
-    // El modificador 'g' asegura que reemplace todas las ocurrencias en la línea
+    p.style.margin = '0 0 0.3em 0'; // Pequeño margen inferior
+    // Reemplazar **valor** por <strong> con estilo para resaltado rojo/negrita
     p.innerHTML = line.replace(
-      /\*\*(.*?)\*\*/g,
-      '<strong class="text-red-600 font-bold">$1</strong>' // $1 se refiere al texto capturado dentro de los asteriscos
+      /\*\*(.*?)\*\*/g, // Regex: captura texto entre ** (no greedy)
+      '<strong class="text-red-600 font-bold">$1</strong>' // $1 es el texto capturado
     );
     fragment.appendChild(p);
   });
-
-  // Añadir el fragmento procesado al contenedor en el DOM
-  containerElement.appendChild(fragment);
+  containerElement.appendChild(fragment); // Añadir al DOM
+  // --- FIN FORMATEO Y RENDERIZADO ---
   // --- FIN LÓGICA DE FILTRADO Y VISUALIZACIÓN ---
-}
+}
+// --- FIN: Función displayLabResults ---