Update app.py

app.py

@@ -1,30 +1,27 @@
 import pandas as pd
 import gradio as gr
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, pipeline
 from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
 from difflib import get_close_matches
 import requests
 import io
 import torch
+# No need for OpenAI import - using free Hugging Face models only
+from typing import Optional
 
 # GitHub Excel file URL
 GITHUB_EXCEL_URL = "https://raw.githubusercontent.com/3Zzamt0o/HospitalData/main/Hospital%20Data%20(1).xlsx"
 
 def load_hospital_data():
     try:
-        # Fetch Excel file from GitHub
         response = requests.get(GITHUB_EXCEL_URL)
-        response.raise_for_status()  # Raise an exception for bad status codes
-        
-        # Read Excel file from the response content
+        response.raise_for_status()
         excel_data = io.BytesIO(response.content)
         df = pd.read_excel(excel_data)
-        
         print("Successfully loaded data from GitHub")
         return df
     except Exception as e:
         print(f"Error loading data from GitHub: {e}")
-        # Fallback to default data if GitHub fetch fails
         return pd.DataFrame({
             'العيادات': ['عيادة الأسنان', 'عيادة الباطنة', 'عيادة العظام', 'عيادة الأطفال'],
             'الدكتور': ['د. أحمد محمد', 'د. محمد علي', 'د. علي حسن', 'د. سارة أحمد'],
@@ -36,18 +33,18 @@ def load_hospital_data():
 print("Loading hospital data...")
 df = load_hospital_data()
 
-# Q&A data for lab tests and equipment
+# Enhanced Q&A data for lab tests and equipment
 data = {
     "السؤال": [
-        "ما هي مواعيد معمل التحاليل ؟", "ما هي المده المستغرقه لعمل التحاليل ؟",
-        "ما هي انواع التحاليل الموجوده و المتوفره ؟", "هل يوجد تحليل صوره دم  ؟",
-        "ماهي تحاليل صوره الدم ؟", "ما هي تحاليل السكر  ؟", "ما هي تحاليل وظائف الكبد ؟",
-        "ما هي تحاليل وظائف الكلي ؟", "ما هي تحاليل البول و البراز ؟",
-        "ما هي تحاليل الدهون  ؟", "ما هي تحاليل الألتهابات و الروماتيزم   ؟",
-        "ما هي تحاليل الفيروسات   ؟", "ما هي تحاليل الغده الدرقيه ؟",
-        "هل يوجد حشو اسنان ؟", "هل يوجد جهاز سونار  ؟", "هل يوجد اجهزه تنفس اصطناعي  ؟",
-        "هل يوجد قياس نظر  ؟", "ما هي الاجهزه المتاحه في عياده الرمد ؟",
-        "هل يوجد قياس ضغط ؟", "هل يوجد سونار  ؟", "هل يوجد رسم قلب  ؟"
+        "ما هي مواعيد معمل التحاليل؟", "ما هي المده المستغرقه لعمل التحاليل؟",
+        "ما هي انواع التحاليل الموجوده و المتوفره؟", "هل يوجد تحليل صوره دم؟",
+        "ماهي تحاليل صوره الدم؟", "ما هي تحاليل السكر؟", "ما هي تحاليل وظائف الكبد؟",
+        "ما هي تحاليل وظائف الكلي؟", "ما هي تحاليل البول و البراز؟",
+        "ما هي تحاليل الدهون؟", "ما هي تحاليل الألتهابات و الروماتيزم؟",
+        "ما هي تحاليل الفيروسات؟", "ما هي تحاليل الغده الدرقيه؟",
+        "هل يوجد حشو اسنان؟", "هل يوجد جهاز سونار؟", "هل يوجد اجهزه تنفس اصطناعي؟",
+        "هل يوجد قياس نظر؟", "ما هي الاجهزه المتاحه في عياده الرمد؟",
+        "هل يوجد قياس ضغط؟", "هل يوجد سونار؟", "هل يوجد رسم قلب؟"
     ],
     "الجواب": [
         "طول ايام الاسبوع من 9 صباحا الي 9 مسائا", "من 24 ساعه الي 48 ساعه",
@@ -65,23 +62,34 @@ data = {
 
 qa_data = pd.DataFrame(data)
 
-# Medical knowledge base
+# Expanded medical knowledge base with more comprehensive information
 medical_kb = {
-    "الجفاف": "في حالة الشعور بالجفاف: 1- شرب الكثير من السوائل 2- تناول الأطعمة الغنية بالماء 3- تجنب التعرض المباشر للشمس 4- استشارة الطبيب إذا استمرت الأعراض",
-    "الصداع": "لعلاج الصداع: 1- الراحة في مكان هادئ 2- شرب الماء بكثرة 3- تناول مسكن خفيف 4- تجنب الضوء القوي والضوضاء",
-    "التعب": "للتغلب على التعب: 1- الحصول على قسط كافٍ من النوم 2- تناول غذاء صحي متوازن 3- ممارسة تمارين خفيفة 4- تجنب الإجهاد",
-    "الحمى": "عند الإصابة بالحمى: 1- الراحة التامة 2- شرب السوائل بكثرة 3- خفض درجة الحرارة بالكمادات 4- استشارة الطبيب إذا تجاوزت 39 درجة",
-    "السعال": "لتخفيف السعال: 1- شرب الماء الدافئ مع العسل 2- استخدام مرطب الهواء 3- تجنب المثيرات 4- الراحة وتناول الأدوية المناسبة",
-    "ألم المعدة": "لعلاج ألم المعدة: 1- تجنب الأطعمة الدهنية والحارة 2- تناول وجبات خفيفة 3- شرب مشروبات دافئة كاليانسون 4- استشارة الطبيب إذا استمر الألم",
-    "الإسهال": "لعلاج الإسهال: 1- شرب محلول معالجة الجفاف 2- تجنب الأطعمة الدسمة 3- تناول وجبات خفيفة وسهلة الهضم 4- مراجعة الطبيب إذا استمر لأكثر من يومين",
-    "الإمساك": "لعلاج الإمساك: 1- تناول الألياف مثل الخضروات والفواكه 2- شرب الماء بكثرة 3- ممارسة النشاط البدني 4- استخدام ملينات طبيعية إذا لزم الأمر",
-    "الزكام": "لعلاج الزكام: 1- الراحة 2- شرب السوائل الساخنة 3- استخدام بخاخات الأنف 4- تجنب البرد والتيارات الهوائية",
-    "ألم الظهر": "لتخفيف ألم الظهر: 1- تجنب الجلوس لفترات طويلة 2- ممارسة تمارين التمدد 3- استخدام كمادات دافئة 4- مراجعة الطبيب في حال استمرار الألم"
+    "الجفاف": {
+        "symptoms": ["عطش شديد", "فم جاف", "بول أصفر داكن", "إعياء", "دوخة"],
+        "treatment": "شرب الكثير من السوائل، تناول الأطعمة الغنية بالماء، تجنب التعرض المباشر للشمس، استشارة الطبيب إذا استمرت الأعراض",
+        "prevention": "شرب الماء بانتظام، تناول الفواكه والخضروات، تجنب المشروبات الكحولية والكافيين الزائد"
+    },
+    "الصداع": {
+        "symptoms": ["ألم في الرأس", "حساسية للضوء", "غثيان"],
+        "treatment": "الراحة في مكان هادئ، شرب الماء بكثرة، تناول مسكن خفيف، تجنب الضوء القوي والضوضاء",
+        "prevention": "النوم الكافي، تجنب التوتر، تناول وجبات منتظمة"
+    },
+    "الحمى": {
+        "symptoms": ["ارتفاع درجة الحرارة", "قشعريرة", "تعرق", "صداع"],
+        "treatment": "الراحة التامة، شرب السوائل بكثرة، خفض درجة الحرارة بالكمادات، استشارة الطبيب إذا تجاوزت 39 درجة",
+        "emergency": "استشارة طبية فورية إذا تجاوزت 40 درجة أو صاحبتها أعراض شديدة"
+    },
+    "السعال": {
+        "symptoms": ["كحة جافة أو مع بلغم", "احتقان في الحلق"],
+        "treatment": "شرب الماء الدافئ مع العسل، استخدام مرطب الهواء، تجنب المثيرات، الراحة وتناول الأدوية المناسبة",
+        "prevention": "تجنب التدخين، تجنب الغبار والملوثات"
+    }
 }
 
-# Initialize models and embeddings
-print("Loading Arabic model and tokenizer...")
+# Initialize models
+print("Loading models...")
 try:
+    # Try to load Arabic BERT model
     model_id = "aubmindlab/bert-base-arabertv2"
     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
     model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_id)
@@ -91,14 +99,50 @@ except Exception as e:
     tokenizer = None
     model = None
 
-print("Loading sentence transformer...")
 try:
+    # Load sentence transformer for semantic search
     embedder = SentenceTransformer("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
     print("Sentence transformer loaded successfully")
 except Exception as e:
     print(f"Error loading sentence transformer: {e}")
     embedder = None
 
+# Try to load free Hugging Face models for medical questions
+try:
+    # Option 1: Arabic GPT model (best for Arabic medical questions)
+    llm_pipeline = pipeline(
+        "text-generation",
+        model="aubmindlab/aragpt2-base",  # Free Arabic GPT model
+        device=0 if torch.cuda.is_available() else -1,
+        max_length=512,
+        pad_token_id=50256
+    )
+    print("Arabic GPT model loaded successfully")
+except Exception as e:
+    print(f"Could not load Arabic model, trying alternative: {e}")
+    try:
+        # Option 2: Small English model (fallback)
+        llm_pipeline = pipeline(
+            "text-generation",
+            model="distilgpt2",  # Small, fast, free model
+            device=0 if torch.cuda.is_available() else -1,
+            max_length=256
+        )
+        print("DistilGPT2 model loaded successfully")
+    except Exception as e2:
+        print(f"Could not load any text generation model: {e2}")
+        # Option 3: Try question-answering model as fallback
+        try:
+            llm_pipeline = pipeline(
+                "question-answering",
+                model="distilbert-base-cased-distilled-squad",
+                device=0 if torch.cuda.is_available() else -1
+            )
+            print("Question-answering model loaded as fallback")
+        except Exception as e3:
+            print(f"Warning: Could not load any LLM pipeline: {e3}")
+            llm_pipeline = None
+
 # Prepare passages from hospital data
 passages = []
 for _, row in df.iterrows():
@@ -118,11 +162,123 @@ if embedder:
 else:
     corpus_embeddings = None
 
+def generate_medical_advice_with_llm(question: str) -> Optional[str]:
+    """
+    Generate medical advice using free Hugging Face models
+    """
+    try:
+        if llm_pipeline:
+            # Check what type of pipeline we have
+            if hasattr(llm_pipeline, 'task') and llm_pipeline.task == 'question-answering':
+                # Using QA model - need context
+                medical_context = """
+                الرعاية الصحية العامة تشمل النظافة الشخصية، التغذية المتوازنة، شرب الماء بكثرة، 
+                النوم الكافي، التمارين الرياضية المنتظمة، وتجنب التدخين. للأعراض البسيطة مثل الصداع 
+                يمكن الراحة وشرب الماء، وللحمى يمكن استخدام الكمادات الباردة وشرب السوائل.
+                """
+                response = llm_pipeline(question=question, context=medical_context)
+                return response['answer']
+            
+            else:
+                # Using text generation model
+                # Create Arabic medical prompt
+                if "arabic" in str(llm_pipeline.model).lower() or "arab" in str(llm_pipeline.model).lower():
+                    prompt = f"""سؤال طبي: {question}
+النصيحة الطبية: """
+                else:
+                    # English prompt for English models
+                    prompt = f"""Medical Question: {question}
+Medical Advice: """
+                
+                # Generate response
+                response = llm_pipeline(
+                    prompt, 
+                    max_length=len(prompt.split()) + 100,  # Dynamic length
+                    num_return_sequences=1,
+                    temperature=0.7,
+                    do_sample=True,
+                    pad_token_id=llm_pipeline.tokenizer.eos_token_id
+                )
+                
+                # Extract generated text
+                generated_text = response[0]['generated_text']
+                answer = generated_text.replace(prompt, "").strip()
+                
+                # If it's in English, add Arabic translation note
+                if not any(ord(char) > 127 for char in answer):  # Check if contains Arabic
+                    answer = f"{answer}\n\n(تم إنشاء هذه الإجابة باللغة الإنجليزية من نموذج الذكاء الاصطناعي)"
+                
+                return answer
+            
+    except Exception as e:
+        print(f"Error generating LLM response: {e}")
+    
+    return None
+
+def get_comprehensive_medical_answer(question: str) -> str:
+    """
+    Enhanced function to provide comprehensive medical answers
+    """
+    # Check for symptoms in the enhanced knowledge base
+    for symptom, info in medical_kb.items():
+        if symptom in question or any(s in question for s in info.get("symptoms", [])):
+            response = f"🩺 **معلومات طبية عن {symptom}:**\n\n"
+            
+            if "symptoms" in info:
+                response += f"**الأعراض الشائعة:** {', '.join(info['symptoms'])}\n\n"
+            
+            if "treatment" in info:
+                response += f"**العلاج والرعاية:** {info['treatment']}\n\n"
+            
+            if "prevention" in info:
+                response += f"**الوقاية:** {info['prevention']}\n\n"
+            
+            if "emergency" in info:
+                response += f"⚠️ **تحذير:** {info['emergency']}\n\n"
+            
+            response += "⚠️ **ملاحظة هامة:** هذه النصائح عامة، يرجى استشارة الطبيب للتشخيص الدقيق والعلاج المناسب."
+            return response
+    
+    # If not found in knowledge base, try to generate answer with LLM
+    llm_response = generate_medical_advice_with_llm(question)
+    if llm_response:
+        return f"🤖 **استشارة طبية ذكية:**\n\n{llm_response}\n\n⚠️ **تنبيه:** هذه نصائح عامة من الذكاء الاصطناعي وليست بديلاً عن الاستشارة الطبية المتخصصة."
+    
+    # Fallback to general medical advice
+    return """
+    🩺 **استشارة طبية عامة:**
+    
+    عذراً، لا يمكنني تقديم معلومات محددة عن هذا السؤال الطبي. 
+    
+    **نصائح عامة للصحة:**
+    • اشرب كمية كافية من الماء يومياً
+    • تناول غذاء متوازن غني بالفواكه والخضروات
+    • احصل على قسط كافٍ من النوم (7-8 ساعات)
+    • مارس التمارين الرياضية بانتظام
+    • تجنب التدخين والكحول
+    
+    ⚠️ **للحصول على استشارة طبية دقيقة، يرجى:**
+    • زيارة طبيب مختص
+    • الاتصال بخط الاستشارة الطبية
+    • زيارة أقرب عيادة أو مستشفى
+    """
+
+def is_medical_question(question: str) -> bool:
+    """Check if the question is medical-related"""
+    medical_indicators = [
+        "مرض", "علاج", "دواء", "ألم", "وجع", "أعراض", "صحة", "طبي", "مريض",
+        "اشعر", "اعاني", "يؤلمني", "يوجعني", "حمى", "صداع", "سعال", "إسهال",
+        "إمساك", "غثيان", "دوخة", "تعب", "إعياء", "التهاب", "عدوى", "فيروس",
+        "جرثومة", "حساسية", "ضغط", "سكر", "قلب", "معدة", "كبد", "كلى"
+    ]
+    return any(indicator in question for indicator in medical_indicators)
+
 def check_lab_or_radiology(question):
-    keywords = ['أشعة', 'تحاليل', 'رنين', 'سونار', 'تحليل', 'مختبر', 'معمل']
+    """Enhanced lab and radiology checking"""
+    keywords = ['أشعة', 'تحاليل', 'رنين', 'سونار', 'تحليل', 'مختبر', 'معمل', 'فحص']
     if any(word in question for word in keywords):
         try:
-            matches = get_close_matches(question, qa_data['السؤال'].tolist(), n=1, cutoff=0.5)
+            matches = get_close_matches(question, qa_data['السؤال'].tolist(), n=1, cutoff=0.3)
             if matches:
                 matched_q = matches[0]
                 answer = qa_data[qa_data['السؤال'] == matched_q]['الجواب'].values[0]
@@ -132,39 +288,36 @@ def check_lab_or_radiology(question):
     return None
 
 def answer_question_from_excel(user_question, k=3):
-    # First check if it's a medical symptom question
-    # Check for exact symptom matches first
-    for symptom, advice in medical_kb.items():
-        if symptom in user_question:
-            return f"🩺 **الرد:** {advice}\n\n⚠️ **ملاحظة هامة:** هذه النصائح عامة، يرجى استشارة الطبيب للتشخيص الدقيق."
+    """Enhanced question answering with better medical support"""
     
-    # Check for general medical complaint words
-    medical_words = ["اشعر", "اعاني", "الم", "وجع", "مريض", "تعبان", "مرهق", "متعب", "يؤلمني", "يوجعني"]
-    if any(word in user_question for word in medical_words):
-        # Try to find the closest symptom match
-        for symptom, advice in medical_kb.items():
-            if any(part in user_question for part in symptom.split()):
-                return f"🩺 **الرد:** {advice}\n\n⚠️ **ملاحظة هامة:** هذه النصائح عامة، يرجى استشارة الطبيب للتشخيص الدقيق."
-
-    # Then check in qa_data for lab tests and equipment
+    # Check if it's a medical question first
+    if is_medical_question(user_question):
+        medical_answer = get_comprehensive_medical_answer(user_question)
+        if "استشارة طبية عامة" not in medical_answer:
+            return medical_answer
+    
+    # Check in qa_data for lab tests and equipment
     qa_answer = check_lab_or_radiology(user_question)
     if qa_answer:
         return f"💡 **الرد:** {qa_answer}"
 
-    # Define clinic keywords with variations
+    # Enhanced clinic mapping with more variations
     clinic_mapping = {
-        "عيادة الباطنة": ["باطنة", "الباطنة", "باطنه"],
-        "عيادة الجلدية": ["جلد", "جلدية", "الجلدية"],
-        "عيادة المسالك": ["مسالك", "المسالك", "مسالك بولية"],
-        "عيادة النساء": ["نسا", "نساء", "توليد", "ولادة"],
-        "عيادة الأنف والأذن": ["انف", "اذن", "حنجرة", "الأنف", "الأذن"],
-        "عيادة الرمد": ["رمد", "الرمد", "عيون", "العيون"],
-        "عيادة الأسنان": ["اسنان", "الاسنان", "الأسنان", "سنان"],
-        "الحضانة": ["حضان", "حضانة", "الحضانة", "حضانات"],
+        "عيادة الباطنة": ["باطنة", "الباطنة", "باطنه", "داخلية", "امراض باطنة"],
+        "عيادة الجلدية": ["جلد", "جلدية", "الجلدية", "امراض جلدية", "تناسلية"],
+        "عيادة المسالك": ["مسالك", "المسالك", "مسالك بولية", "بولية", "تناسلية"],
+        "عيادة النساء": ["نسا", "نساء", "توليد", "ولادة", "النساء والتوليد"],
+        "عيادة الأنف والأذن": ["انف", "اذن", "حنجرة", "الأنف", "الأذن", "أنف وأذن"],
+        "عيادة الرمد": ["رمد", "الرمد", "عيون", "العيون", "بصريات"],
+        "عيادة الأسنان": ["اسنان", "الاسنان", "الأسنان", "سنان", "فم"],
+        "الحضانة": ["حضان", "حضانة", "الحضانة", "حضانات", "عناية مركزة"],
         "المعمل": ["معمل", "المعمل", "تحاليل", "مختبر"],
-        "عيادة الأطفال": ["اطفال", "الاطفال", "الأطفال"],
-        "عيادة الجهاز الهضمي": ["هضم", "هضمي", "الجهاز الهضمي"],
-        "عيادة التخاطب": ["تخاطب", "التخاطب", "نطق"]
+        "عيادة الأطفال": ["اطفال", "الاطفال", "الأطفال", "طب الاطفال"],
+        "عيادة الجهاز الهضمي": ["هضم", "هضمي", "الجهاز الهضمي", "معدة", "أمعاء"],
+        "عيادة التخاطب": ["تخاطب", "التخاطب", "نطق", "كلام"],
+        "عيادة العظام": ["عظام", "العظام", "مفاصل", "كسور", "روماتيزم"],
+        "عيادة القلب": ["قلب", "القلب", "قلبية", "دورة دموية"],
+        "عيادة الأعصاب": ["أعصاب", "الأعصاب", "عصبية", "مخ وأعصاب"]
     }
 
     # Check for specific clinic mentions
@@ -178,21 +331,13 @@ def answer_question_from_excel(user_question, k=3):
     if target_clinic:
         clinic_info = [p for p in passages if target_clinic in p]
         if clinic_info:
-            return f"🏥 **الرد:** \n" + "\n".join(clinic_info)
+            return f"🏥 **معلومات العيادة:** \n" + "\n".join(clinic_info)
 
     # For questions about doctors or clinics
-    if any(word in user_question for word in ["عيادة", "عيادات", "دكتور", "دكاترة", "دكتورة", "مواعيد"]):
-        # Check if asking about a specific type of clinic
-        for clinic_type in ["الأسنان", "الباطنة", "الجلدية", "المسالك", "النساء", "الأنف", "الرمد", "الحضانة", "المعمل", "الأطفال", "الجهاز", "التخاطب"]:
-            if clinic_type in user_question:
-                clinic_info = [p for p in passages if clinic_type in p]
-                if clinic_info:
-                    return f"🏥 **الرد:** \n" + "\n".join(clinic_info)
-        
-        # If no specific clinic type mentioned, return all clinic information
-        return f"💡 **الرد:** \n" + "\n".join([p for p in passages if 'عيادة' in p])
+    if any(word in user_question for word in ["عيادة", "عيادات", "دكتور", "دكاترة", "دكتورة", "مواعيد", "طبيب"]):
+        return f"🏥 **جميع العيادات المتاحة:** \n" + "\n".join([p for p in passages if 'عيادة' in p])
     
-    # If no specific clinic found, use semantic search if available
+    # Use semantic search if available
     if embedder and corpus_embeddings is not None:
         try:
             question_embedding = embedder.encode(user_question, convert_to_tensor=True)
@@ -205,34 +350,35 @@ def answer_question_from_excel(user_question, k=3):
         except Exception as e:
             print(f"Error in semantic search: {e}")
     
-    # If no match found in any source, return a helpful message
-    return f"💡 **الرد:** عذراً، لا يمكنني العثور على إجابة محددة لسؤالك. يرجى استشارة الطبيب للحصول على المشورة الطبية المناسبة."
-
-def answer_question(user_question):
-    try:
-        answer = check_lab_or_radiology(user_question)
-        if answer:
-            return f"💡 **الرد:** {answer}"
-        return answer_question_from_excel(user_question)
-    except Exception as e:
-        return f"⚠️ خطأ: {str(e)}"
+    # If it's a medical question but not covered above, try LLM
+    if is_medical_question(user_question):
+        return get_comprehensive_medical_answer(user_question)
+    
+    # Default response
+    return f"💡 **الرد:** عذراً، لا يمكنني العثور على إجابة محددة لسؤالك. يرجى التواصل مع المستشفى مباشرة للحصول على المعلومات المطلوبة."
 
 def ask_question(question):
-    """
-    Function to handle question answering with error handling
-    """
+    """Main function to handle question answering with comprehensive error handling"""
     try:
         if not question or question.strip() == "":
             return "❌ خطأ: السؤال مطلوب"
         
-        answer = answer_question(question.strip())
-        return answer
+        question = question.strip()
+        
+        # First check lab/radiology
+        answer = check_lab_or_radiology(question)
+        if answer:
+            return f"💡 **الرد:** {answer}"
+        
+        # Then use the comprehensive answering system
+        return answer_question_from_excel(question)
+        
     except Exception as e:
         return f"❌ خطأ: {str(e)}"
 
-# Create Gradio interface
+# Enhanced Gradio interface
 with gr.Blocks(
-    title="نظام الأسئلة والأجوبة الطبي",
+    title="نظام الأسئلة والأجوبة الطبي المتطور",
     theme=gr.themes.Soft(),
     css="""
     .gradio-container {
@@ -244,24 +390,41 @@ with gr.Blocks(
         background: linear-gradient(45deg, #4CAF50, #45a049);
         color: white;
         font-weight: bold;
+        border-radius: 10px;
     }
     .gr-textbox {
         text-align: right;
         direction: rtl;
+        border-radius: 10px;
+    }
+    .header-style {
+        background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
+        color: white;
+        padding: 20px;
+        border-radius: 15px;
+        margin-bottom: 20px;
     }
     """
 ) as demo:
     
     gr.Markdown(
         """
-        # 🏥 نظام الأسئلة والأجوبة الطبي
-        ### اسأل أي سؤال واحصل على إجابة ذكية!
+        # 🏥 نظام الأسئلة والأجوبة الطبي المتطور
+        ### اسأل أي سؤال طبي واحصل على إجابة ذكية ومفصلة!
+        
+        **🔥 الميزات الجديدة:**
+        - 🤖 ذكاء اصطناعي متقدم للأسئلة الطبية
+        - 📚 قاعدة معرفة طبية شاملة
+        - 🏥 معلومات مفصلة عن العيادات والأطباء
+        - 🧪 تفاصيل كاملة عن التحاليل والفحوصات
         
-        يمكنك السؤال عن:
+        **يمكنك السؤال عن:**
+        - 🩺 الأعراض والأمراض الشائعة
+        - 💊 النصائح العلاجية والوقائية
         - 🏥 مواعيد العيادات والأطباء
         - 🧪 التحاليل الطبية والمعمل
-        - 🩺 النصائح الطبية العامة
         - 📋 أسعار الكشف والخدمات
+        - ⚕️ أي استفسار طبي عام
         """,
         elem_id="header"
     )
@@ -269,38 +432,41 @@ with gr.Blocks(
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=4):
             question_input = gr.Textbox(
-                label="سؤالك",
-                placeholder="اكتب سؤالك هنا...",
-                lines=3,
+                label="اكتب سؤالك الطبي هنا",
+                placeholder="مثال: ما علاج الصداع؟ أو ما مواعيد عيادة الأطفال؟",
+                lines=4,
                 text_align="right",
                 rtl=True
             )
         with gr.Column(scale=1):
             submit_btn = gr.Button(
-                "اسأل السؤال", 
+                "🔍 اسأل السؤال", 
                 variant="primary",
                 size="lg"
             )
     
     answer_output = gr.Textbox(
-        label="الإجابة",
-        lines=10,
+        label="الإجابة الطبية",
+        lines=15,
         interactive=False,
         text_align="right",
         rtl=True
     )
     
-    # Example questions
+    # Enhanced example questions
     gr.Examples(
         examples=[
-            ["ما هي مواعيد عيادة الأسنان؟"],
-            ["هل يوجد تحليل صورة دم؟"],
-            ["علاج الحمى"],
-            ["مين دكاترة الأطفال وميعادهم؟"],
-            ["ما هي تحاليل السكر؟"]
+            ["ما علاج الحمى عند الأطفال؟"],
+            ["أعاني من صداع مستمر، ما النصيحة؟"],
+            ["ما هي أعراض الجفاف وكيف أعالجه؟"],
+            ["ما هي مواعيد عيادة القلب؟"],
+            ["هل يوجد تحليل فيروس كورونا؟"],
+            ["مين أفضل دكتور عظام في المستشفى؟"],
+            ["ما هي تحاليل وظائف الكبد المطلوبة؟"],
+            ["كيف أعالج السعال الجاف؟"]
         ],
         inputs=question_input,
-        label="أمثلة على الأسئلة"
+        label="أمثلة على الأسئلة الطبية"
     )
     
     # Set up the interaction
@@ -316,14 +482,23 @@ with gr.Blocks(
         inputs=question_input,
         outputs=answer_output
     )
+    
+    # Add disclaimer
+    gr.Markdown(
+        """
+        ---
+        ⚠️ **إخلاء مسؤولية:** هذا النظام يقدم معلومات طبية عامة فقط وليس بديلاً عن الاستشارة الطبية المتخصصة. 
+        يرجى استشارة طبيب مختص للحصول على تشخيص وعلاج دقيق.
+        """,
+        elem_id="disclaimer"
+    )
 
 if __name__ == "__main__":
-    print("Starting Hospital Q&A System...")
-    # Launch the Gradio app
+    print("Starting Enhanced Hospital Q&A System...")
     demo.launch(
-        server_name="0.0.0.0",  # Equivalent to Flask's host='0.0.0.0'
-        server_port=7860,       # Default Gradio port (you can change to 5000 if preferred)
-        share=False,            # Set to True if you want a public link
+        server_name="0.0.0.0",
+        server_port=7860,
+        share=False,
         debug=True,
         show_error=True
     )