add tags prediction

app.py

@@ -43,18 +43,12 @@ def chat_with_groq(message):
             {
                 "role": "system",
                 "content": """Anda adalah asisten medis yang membantu dokter dalam menyusun catatan SOAP berdasarkan percakapan dokter dan pasien.
-                            Ringkaskan dalam bentuk paragraf tanpa adanya bullet point dan gunakan bahasa Indonesia.
-                            Harap buat ringkasan dalam format berikut:
-
-                            Subjective:
-                            Objective:
-                            Assessment:
-                            Plan:""",
+                            Ringkaskan dalam bentuk paragraf tanpa adanya bullet point dan gunakan bahasa Indonesia.""",
             },
             {"role": "user", "content": message},
         ],
         temperature=0.0,
-        max_tokens=1024,
+        max_tokens=248,
     )
     return response.choices[0].message.content  # Extract response text
 
@@ -78,15 +72,21 @@ def transcribe_audio(audio_path):
 
 def generate_soap_summary(transcription_text, selected_model):
     """Membuat ringkasan SOAP dari teks transkripsi menggunakan model yang dipilih."""
-    template = """
+    template = """Harap buat ringkasan dalam format berikut:
+
+    Subjective:
+    ICD10:
+    Objective:
+    Assessment:
+    Plan:
     ### Percakapan:
     {dialogue}
 
     ### Catatan SOAP:
     """
-    messages = [
-        {"role": "user", "content": template.format(dialogue=transcription_text)}
-    ]
+    # messages = [
+    #     {"role": "user", "content": template.format(dialogue=transcription_text)}
+    # ]
     # response = huggingface_client.chat.completions.create(
     #     model=selected_model, messages=messages, max_tokens=1000, stream=False
     # )
@@ -98,22 +98,23 @@ def generate_soap_summary(transcription_text, selected_model):
 def detect_medical_tags(transcription_text, selected_model):
     """Mendeteksi tags Diagnosis, Obat, Hasil Lab, dan Radiologi menggunakan model yang dipilih."""
     template = """
-    Identifikasi dan berikan luaran dalam bahasa indonesia tags berikut dari percakapan:
-    Diagnosis:
+    Identifikasi dan berikan saran dalam bahasa Indonesia tindakan logis selanjutnya dalam format:
+    ICD10:
     Obat:
-    Hasil Lab:
+    Laboratorium:
     Radiologi:
 
     ### Percakapan:
     {dialogue}
     """
-    messages = [
-        {"role": "user", "content": template.format(dialogue=transcription_text)}
-    ]
-    response = huggingface_client.chat.completions.create(
-        model=selected_model, messages=messages, max_tokens=500, stream=False
-    )
-    tags = response.choices[0].message.content.strip()
+    # messages = [
+    #     {"role": "user", "content": template.format(dialogue=transcription_text)}
+    # ]
+    # response = huggingface_client.chat.completions.create(
+    #     model=selected_model, messages=messages, max_tokens=500, stream=False
+    # )
+    # tags = response.choices[0].message.content.strip()
+    tags = chat_with_groq(template.format(dialogue=transcription_text))
     return tags, save_to_file(tags, "medical_tags.txt")
 
 
@@ -141,12 +142,12 @@ with gr.Blocks(
             )
             update_transcription_button = gr.Button("💾 Simpan Hasil Edit")
             soap_button = gr.Button("📝 Buat SOAP")
-            tags_button = gr.Button("🏷️ Deteksi Tags")
+            tags_button = gr.Button("🏷️ Deteksi Saran Tags")
 
         with gr.Column():
             soap_output = gr.Textbox(label="📃 Hasil SOAP", lines=10, interactive=False)
             tags_output = gr.Textbox(
-                label="🏷️ Hasil Tags Diagnosis, Obat, Hasil Lab, Radiologi",
+                label="🏷️ Hasil  Saran Tags ICD 10, Obat, Laboratorium, Radiologi",
                 lines=10,
                 interactive=False,
             )