src/streamlit_app.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import joblib

modeldic = joblib.load("src/modelo_logreg_multi_new_weight-2.joblib")
model = modeldic['model']

st.title("Classificação de Triagem")
st.markdown(
    """ 
    Esta aplicação classifica a cor de triagem do seu paciente, tendo em conta a informação recebida por ele.
    
    **:blue[Azul]** : Não Urgente

    **:green[Verde]** : Pouco Urgente
    
    **:yellow[Amarelo]** : Urgente
    
    **:orange[Laranja]** : Muito Urgente
    
    **:red[Vermelho]** : Emergência
    """
)

#Info do paciente

#Código
code = st.text_input("Código de ICD-10?: ")

#Género
pacientgender = st.radio(
    "Género?",
    ["Feminino", "Masculino"]
)
if pacientgender == "Feminino":
    pacientgender = "Female"
else:
    pacientgender = "Male"

#Urgência
urgency = st.radio(
    "É necessário execução rápida?: ",
    ["Sim", "Mais ou Menos", "Não"]
)
if urgency == "Sim":
    urgency = 2
elif urgency == "Mais ou Menos":
    urgency = 1
else:
    urgency = 0

#Crítico?
critical = st.radio(
    "O seu estado é crítico?: ",
    ["Sim","Mais ou Menos", "Não"]
)
if critical == "Sim":
   critical = 2
elif critical == "Mais ou Menos":
   critical = 1
else:
    critical == 0
        
#Dor
pain = st.select_slider(
    "De 0 a 10, qual é a dor relatada pelo paciente?",
    options=[
        0, 1, 2, 3 ,4 ,5 ,6 , 7, 8, 9, 10
    ],
)

#Consciência
conscious = st.radio(
    "O paciente está consciente?: ",
    ["Sim","Mais ou Menos", "Não"]
)
if conscious == "Sim":
   conscious = 2
elif conscious == "Mais ou Menos":
   conscious = 1
else:
    conscious = 0

#Idade
pacientage = st.slider("Idade?", 0, 120, 0)


if st.button("Estou pronto para fazer a previsão", type="primary"):
    
    z = pd.DataFrame(data=[[code,pacientgender, urgency, critical, pain, conscious, pacientage]],
                                    columns=['ChiefComplaint', 'gender', 'NeedFastExecute', 'CriticalStatus', 'PainGrade', 'StuporStatus', 'age'], 
                     index=['new pacient'])
    
    prediction = model.predict(z)
    if prediction[0] == 1:
        st.text("Azul")
    elif prediction[0] == 2:
        st.text("Verde")
    elif prediction[0] == 3:
        st.text("Amarelo")     
    elif prediction[0] == 4:
        st.text("Laranja")
    elif prediction[0] == 5:
        st.text("Vermelho")