Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,66 @@
+import gradio as gr
+import torch
+import numpy as np
+from PIL import Image
+from models import load_vision_model, get_image_transform, load_segmentation_model, DEVICE
+from diagnosis_module import diagnose_symptoms
+from pubmed_module import search_pubmed, summarize_text
+
+# تحميل الموديلات
+vision_model = load_vision_model()
+seg_model = load_segmentation_model()
+transform = get_image_transform()
+
+# تحليل الأشعة
+def analyze_image(image):
+    if image is None:
+        return "يرجى رفع صورة الأشعة"
+    img = np.array(image.convert("RGB"))
+    tensor = transform(img).unsqueeze(0).to(DEVICE)
+    with torch.no_grad():
+        output = vision_model(tensor)
+        probs = torch.softmax(output, dim=1).cpu().numpy()[0]
+    top_classes = np.argsort(probs)[::-1][:5]
+    result = "\n".join([f"فئة {i}: احتمال {probs[i]:.3f}" for i in top_classes])
+    return result
+
+# تحليل الأعراض + البحث العلمي
+def analyze_symptoms_with_pubmed(symptom_text):
+    if not symptom_text.strip():
+        return "يرجى كتابة الأعراض"
+    
+    results = diagnose_symptoms(symptom_text)
+    
+    text = "🔍 الأمراض المحتملة:\n\n"
+    for r in results:
+        text += f"- {r['disease']} (احتمال: {r['score']:.2f})\n📘 المصدر: {r['source']}\n"
+        if r.get("brief"):
+            text += f"📝 ملخص: {r['brief']}\n"
+        
+        # البحث في PubMed لكل مرض محتمل
+        articles = search_pubmed(r['disease'])
+        if articles:
+            text += "📰 أحدث الأبحاث:\n"
+            for art in articles:
+                summary = summarize_text(art['abstract']) if art['abstract'] else "لا يوجد ملخص"
+                text += f"• {art['title']}\n  ملخص: {summary}\n  رابط: {art['link']}\n\n"
+    
+    return text
+
+# واجهة Gradio
+with gr.Blocks(title="MedAI Assistant") as app:
+    gr.Markdown("# 🧠 MedAI — مساعد التحليل الطبي الذكي\n### ⚠️ لأغراض بحثية فقط، ليست بديلاً عن الطبيب")
+
+    with gr.Tab("تحليل الأشعة"):
+        image_input = gr.Image(type="pil", label="📤 ارفع صورة الأشعة")
+        image_output = gr.Textbox(label="🔍 نتائج التحليل")
+        analyze_button = gr.Button("تشغيل التحليل")
+        analyze_button.click(analyze_image, inputs=image_input, outputs=image_output)
+
+    with gr.Tab("تحليل الأعراض"):
+        symptom_input = gr.Textbox(label="✏️ اكتب الأعراض (مثال: حمى، سعال، ضيق تنفس)")
+        symptom_output = gr.Textbox(label="🩺 التشخيص + أبحاث PubMed")
+        analyze_symptoms_btn = gr.Button("تشغيل التحليل")
+        analyze_symptoms_btn.click(analyze_symptoms_with_pubmed, inputs=symptom_input, outputs=symptom_output)
+
+app.launch()