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-title: OpScan.IA — DeepSeek-OCR + R1 Medical Mini (GGUF rápido)
+title: OpScan.IA — DeepSeek-OCR +  Medical 
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-# OpScan.IA — DeepSeek-OCR + DeepSeek-R1 Medical Mini (GGUF local rápido)
+# 🩺 OpenScanIA: Inteligencia Artificial para Entender Recetas Médicas
 
-**Objetivo:** máxima velocidad **sin tokens** en Spaces Zero/CPU.  
-El chat usa **DeepSeek-R1 Medical Mini** en **GGUF** (cuantizado Q4 si está disponible) con `llama.cpp`.  
-El OCR se hace con **DeepSeek-OCR** (con *fallback* automático a `_attn_implementation="eager"` si no hay FlashAttention2).
+**OpenScanIA** es una aplicación que convierte imágenes de recetas médicas en explicaciones comprensibles para pacientes, integrando reconocimiento óptico de caracteres (OCR) con modelos de lenguaje biomédico.
 
-## Requisitos
-Ver `requirements.txt`.
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+## ✨ ¿Qué hace?
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+1. 📸 **Captura o carga una receta médica** (foto o escaneo).
+2. 🧠 **Extrae texto con DeepSeek-OCR** (modelo open-source de alto rendimiento).
+3. 💬 **Interpreta los textos médicos con BioMedLM** (modelo de Stanford).
+4. 🤖 **Te muestra una explicación clara y contextualizada**, como si hablaras con un profesional de salud.
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+## 🔧 Tecnologías usadas
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+| Componente        | Descripción |
+|-------------------|-------------|
+| 🤖 `DeepSeek-OCR` | Precisión del 97% en OCR multimodal bajo compresión visual baja [(arXiv)](https://arxiv.org/abs/2510.18234) |
+| 🧠 `BioMedLM`     | Modelo biomédico entrenado por Stanford para comprensión y QA médica [(arXiv)](https://arxiv.org/abs/2403.18421) |
+| 🎨 `Gradio 5`     | Interfaz amigable para uso web, compatible con Spaces |
+| 💾 `llama.cpp` (opcional) | Modo local usando GGUF para offline inference |
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+## 🚀 Cómo usarlo
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+1. Carga una imagen o toma una foto clara de la receta.
+2. Espera unos segundos mientras la IA lee y entiende.
+3. Recibe una explicación clara: dosis, advertencias y recomendaciones.
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+## 🧪 Ejemplo
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+📷 Receta cargada:  
+> *"Amoxicilina 500 mg cada 8 horas por 5 días"*
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+🧠 Interpretación:  
+> *“Debes tomar Amoxicilina tres veces al día, preferiblemente después de las comidas. No la combines con bebidas alcohólicas.”*
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+## 📌 Créditos
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+- Proyecto creado por **Jorge Iván Romero Gelvez**  
+- Universidad Jorge Tadeo Lozano | [@jorgeiv500](https://huggingface.co/jorgeiv500)
+- Modelos usados:  
+  - [`deepseek-ai/DeepSeek-OCR`](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR)  
+  - [`stanford-crfm/BioMedLM`](https://huggingface.co/stanford-crfm/BioMedLM)
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+## 🛡️ Advertencia
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+> ⚠️ Esta aplicación es solo con fines demostrativos. No reemplaza el consejo de un profesional de la salud.
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-## Variables opcionales
-- `GGUF_REPO` (default: `mradermacher/DeepSeek-r1-Medical-Mini-GGUF`)
-- `GGUF_FILE` (si no se define, el app prueba en orden: `Q4_K_M`, `Q4_0`, `Q5_0`, `Q8_0`, `f16`)
-- `N_CTX` (2048), `N_THREADS` (auto), `N_GPU_LAYERS` (0), `N_BATCH` (96), `WARMUP` (0/1)
-- `OCR_ATTN_IMPL`: `flash_attention_2` o `eager`
+## 📚 Referencias
 
-## Ejecución local
-```bash
-python -m venv .venv
-source .venv/bin/activate
-pip install -r requirements.txt
-python app.py
+- Wei, Sun, & Li (2025). *DeepSeek-VL: Efficient Vision-Language Models with Token Compression*. [arXiv:2510.18234](https://arxiv.org/abs/2510.18234)
+- Bolton et al. (2024). *BioMedLM: A Biomedical Language Model Trained Exclusively on PubMed*. [arXiv:2403.18421](https://arxiv.org/abs/2403.18421)