app.py

import gradio as gr
import joblib
import json

model = joblib.load("model_pipeline.joblib")

with open("labels.json", "r") as f:
    labels = json.load(f)

label_to_index = {i+1: labels[i] for i in range(len(labels))}

icons = {
    1: "1-🔴🔥 Emergência",
    2: "2-🟠⚠️ Muito Urgente",
    3: "3-🟡 Atenção",
    4: "4-🟢 Estável",
    5: "5-🔵 Baixa Prioridade"
}

colors = {
    1: "#ff4d4d",
    2: "#ff944d",
    3: "#ffd24d",
    4: "#8cd98c",
    5: "#66b3ff"
}

def prever_triagem(texto, idade, dias, doencas):
    try:
        entrada = [
            f"{texto}. Idade: {idade}. Dias: {dias}. Doenças: {doencas}"
        ]

        prob = model.predict_proba(entrada)[0]
        pred = model.predict(entrada)[0]

        if isinstance(pred, str):
            nivel = labels.index(pred) + 1
        else:
            nivel = int(pred)

        html_block = f"""
        <div style="
            padding: 20px;
            border-radius: 12px;
            background-color: {colors[nivel]};
            color: white;
            font-size: 22px;
            font-weight: bold;
            text-align: center;">
            {icons[nivel]}
        </div>
        """

        return html_block

    except Exception as e:
        return f"<p style='color:red;'>Erro: {str(e)}</p>"


interface = gr.Interface(
    fn=prever_triagem,
    inputs=[
        gr.Textbox(lines=3, label="Descreva os sintomas"),
        gr.Number(label="Idade"),
        gr.Number(label="Dias de sintomas"),
        gr.Textbox(label="Doenças/Alergias")
    ],
    outputs=gr.HTML(label="Classificação"),
    title="Sistema Inteligente de Triagem Médica",
    description="Classificação por nível de risco."
)

interface.launch()