Update app.py

app.py

@@ -16,16 +16,14 @@ MODEL = "gemini-2.5-flash"  # or change to a model available in your project/reg
 # Fixed short reply for text-only chats
 TEXT_ONLY_REPLY = "أنا R-RAY AI تم تدريبي على قواعد بيانات طبية ضخمة. كيف يمكنني مساعدتك اليوم؟"
 
-# Strict radiology-report instruction (Arabic). The model MUST follow this and reply only with a
-# structured medical radiology report. Keep it concise, professional, and in Arabic. Do not add
-# extra commentary, safety disclaimers, or step-by-step reasoning in the response.
+# Strict radiology-report instruction (Arabic)
 RADIology_PROMPT_TEMPLATE = '''أنت "R-RAY AI" — نموذج متخصص في تقارير الأشعة، تدربت على قواعد بيانات طبية ضخمة.
 تعليمات صارمة:
 1) عند استلام صور شعاعية (واحدة أو أكثر) — أجب **فقط** بتقرير طبي احترافي بصيغة تقارير الأشعة المستعملة سريريًا.
 2) لا تضف جمل ترويجية أو اعتذارات أو نص خارج إطار التقرير.
-3) إخراج التقرير يجب أن يحتوي على الأقسام التالية بالترتيب: عنوان الدراسة، تاريخ الاستلام (التاريخ اليومي تلقائيًا)، رقم المريض (إن وُرد)، التاريخ السريري/شكوى المريض (من نص المستخدم إن وُجد)، التقنية (نوع الصور: X-ray, CT, MRI + الإطارات/القطاعات المرفقة)، وصف تفصيلي للنتائج (ملاحظات عامة ومقارنة إن وُجدت معلومات سابقة)، خاتمة/تقرير تشخيصي موجز مع توصية مفيدة واحدة على الأكثر (مثل: متابعة، توصية بإجراء تصوير مقطعي/تصوير رنين، أو استشارة اختصاصي).
+3) إخراج التقرير يجب أن يحتوي على الأقسام التالية بالترتيب: عنوان الدراسة، تاريخ الاستلام (التاريخ اليومي تلقائيًا)، رقم المريض (إن وُرد)، التاريخ السريري/شكوى المريض (من نص المستخدم إن وُجد)، التقنية (نوع الصور: X-ray, CT, MRI + الإطارات/القطاعات المرفقة)، وصف تفصيلي للنتائج، خاتمة/تقرير تشخيصي موجز مع توصية واحدة على الأكثر.
 4) إذا كان هناك أكثر من صورة — اذكر كل صورة مرقمة ووصف كل واحدة تحت قسم "الصور" ثم ادمج النتائج في قسم "النتائج".
-5) اللغة: العربية الفصحى طبية. الطول: تقرير كامل ومحترف (لا تقل عن 6 جمل في الوصف ما لم تكن الصور طبيعية تمامًا).
+5) اللغة: العربية الفصحى طبية. الطول: تقرير كامل ومحترف (لا يقل عن 6 جمل في الوصف ما لم تكن الصور طبيعية تمامًا).
 
 البيانات المرسلة:
 {clinical_text}
@@ -39,16 +37,13 @@ RADIology_PROMPT_TEMPLATE = '''أنت "R-RAY AI" — نموذج متخصص في
 def make_parts_from_images(image_files):
     parts = []
     for idx, img in enumerate(image_files, start=1):
-        # img is a tempfile-like object from Gradio; read bytes
         img_bytes = img.read()
-        # prefer from_bytes (supported in google-genai). fallback to from_image if exists.
         try:
             part = types.Part.from_bytes(img_bytes)
         except Exception:
             try:
                 part = types.Part.from_image(img_bytes)
             except Exception:
-                # if both fail, embed base64 text as a last resort
                 import base64
                 b64 = base64.b64encode(img_bytes).decode('utf-8')
                 part = types.Part.from_text(f"[BASE64_IMAGE_{idx}] {b64}")
@@ -60,25 +55,20 @@ def analyze(images, clinical_text):
     clinical_text = (clinical_text or "").strip()
     images = images or []
 
-    # If no images: provide the fixed text-only reply
     if len(images) == 0:
-        # If the user sent text only, return the strict assistant opening line
         return TEXT_ONLY_REPLY
 
-    # Build list of image names for prompt
     image_names = []
     for i, f in enumerate(images, start=1):
         name = getattr(f, "name", None) or f"image_{i}"
         image_names.append(name)
     image_list_text = ", ".join(image_names)
 
-    # Prepare prompt (strict)
     prompt_text = RADIology_PROMPT_TEMPLATE.format(
         clinical_text=clinical_text if clinical_text else "(لا توجد معلومات سريرية إضافية)",
         image_list=image_list_text,
     )
 
-    # Build content parts: first the images, then the instruction as text part
     parts = make_parts_from_images(images)
     parts.append(types.Part.from_text(prompt_text))
 
@@ -89,7 +79,6 @@ def analyze(images, clinical_text):
         )
     ]
 
-    # Call Gemini (synchronous)
     try:
         response = CLIENT.models.generate_content(
             model=MODEL,
@@ -98,18 +87,16 @@ def analyze(images, clinical_text):
                 thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_budget=-1),
             ),
         )
-        # return text output
         return response.text
     except Exception as e:
         return f"خطأ أثناء الاتصال بنموذج Gemini: {e}"
 
 
-# Build Gradio UI
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("# R-RAY AI — تقارير الأشعة\nارفع صور شعاعية (X-ray, CT, MRI) ويمكنك أيضًا ارفاق ملاحظات سريرية قصيرة.")
 
     with gr.Row():
-        image_input = gr.Files(label="تحميل صور (يمكن رفع أكثر من صورة)", file_count="multiple", type="file")
+        image_input = gr.File(label="تحميل صور (يمكن رفع أكثر من صورة)", file_types=[".png", ".jpg", ".jpeg", ".dcm"], file_types_description="Images", type="binary", file_count="multiple")
         clinical_input = gr.Textbox(label="معلومات سريرية / تاريخ المريض (اختياري)", lines=4)
 
     output = gr.Textbox(label="تقرير الأشعة (الناتج)", lines=20)