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app.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 import streamlit as st
-#from streamlit_image_zoom import image_zoom  # Import de la bibliothèque pour le zoom
+#from streamlit_image_zoom import image_zoom  # Importación de la biblioteca para el zoom
 import base64
 import os
 from dotenv import load_dotenv
@@ -18,14 +18,14 @@ client = OpenAI(
 )
 #client = Anthropic()
 MODEL_NAME = "google/gemini-2.0-flash-lite-001" #"claude-3-opus-20240229"
-# Définir le style global
+# Definir el estilo global
 st.set_page_config(
-    page_title="Le Radiologue Virtuel",
+    page_title="El Radiólogo Virtual",
     page_icon="🩺",
     layout="centered",
 )
 
-# CSS personnalisé pour styliser l'interface
+# CSS personalizado para estilizar la interfaz
 st.markdown("""
     <style>
     body {
@@ -58,25 +58,25 @@ st.markdown("""
 """, unsafe_allow_html=True)
 
 sample_prompt = """
-Vous êtes un professionnel de santé, expert dans l'analyse des images médicales (échographie, radiographie standard, TDM, IRM, ...), travaillant pour un hôpital de renom. Votre tâche consiste à examiner des images médicales afin d'identifier les anomalies, maladies ou problèmes de santé éventuels. Vous devez fournir des résultats détaillés, incluant toutes vos observations, les prochaines étapes, ainsi que des recommandations. 
-Votre analyse reste dans le cadre éducatif d'étudiants en radiologie médicale et ne sera en aucun cas publique. L'objectif est d'initier ces étudiants à l'interpretation des clichés radiologique.
-**Instructions :**
-1. Analysez uniquement les images liées au corps humain et aux problèmes de santé.
-2. Rédigez votre réponse de manière structurée, détaillant :
-   - Les anomalies identifiées (le cas échéant).
-   - Les pathologies suspectées ou confirmées.
-   - Les recommandations et étapes suivantes.
-3. Si certains éléments ne sont pas clairs sur l'image, indiquez : *"Impossible de déterminer à partir de l'image fournie."*
-4. Terminez toujours votre réponse par une mention : *"Consultez un médecin avant de prendre toute décision."*
+Usted es un profesional de la salud, experto en el análisis de imágenes médicas (ecografía, radiografía estándar, TC, RM, ...), que trabaja para un hospital de renombre. Su tarea consiste en examinar imágenes médicas para identificar posibles anomalías, enfermedades o problemas de salud. Debe proporcionar resultados detallados, incluyendo todas sus observaciones, los próximos pasos, así como recomendaciones. 
+Su análisis se mantiene dentro del marco educativo de los estudiantes de radiología médica y no será público en ningún caso. El objetivo es iniciar a estos estudiantes en la interpretación de imágenes radiológicas.
+**Instrucciones:**
+1. Analice únicamente las imágenes relacionadas con el cuerpo humano y los problemas de salud.
+2. Redacte su respuesta de manera estructurada, detallando:
+   - Las anomalías identificadas (si las hay).
+   - Las patologías sospechadas o confirmadas.
+   - Las recomendaciones y próximos pasos.
+3. Si algunos elementos no están claros en la imagen, indique: *"Imposible determinar a partir de la imagen proporcionada."*
+4. Termine siempre su respuesta con la mención: *"Consulte a un médico antes de tomar cualquier decisión."*
 """
 
-# Initialisation des variables d'état
+# Inicialización de las variables de estado
 if 'uploaded_file' not in st.session_state:
     st.session_state.uploaded_file = None
 if 'result' not in st.session_state:
     st.session_state.result = None
 if 'clinical_info' not in st.session_state:
-    st.session_state.clinical_info = ""  # Pour stocker les renseignements cliniques
+    st.session_state.clinical_info = ""  # Para almacenar la información clínica
 
 
 def encode_image(image_path):
@@ -88,17 +88,17 @@ def encode_image(image_path):
 
 
 def call_groq_model_for_analysis(filename: str, clinical_info: str, sample_prompt=sample_prompt):
-    # Récupérer l'extension du fichier pour définir le media_type
-    file_extension = os.path.splitext(filename)[1].lower()  # Obtenir l'extension en minuscule
+    # Obtener la extensión del archivo para definir el media_type
+    file_extension = os.path.splitext(filename)[1].lower()  # Obtener la extensión en minúscula
     if file_extension == ".jpg" or file_extension == ".jpeg":
         media_type = "image/jpeg"
     elif file_extension == ".png":
         media_type = "image/png"
     else:
-        raise ValueError("Format de fichier non pris en charge.")
+        raise ValueError("Formato de archivo no soportado.")
     base64_image = encode_image(filename)
-    # Ajouter les renseignements cliniques au prompt
-    full_prompt = sample_prompt + f"\n\n**Renseignements cliniques du patient :** {clinical_info}\n"
+    # Añadir la información clínica al prompt
+    full_prompt = sample_prompt + f"\n\n**Información clínica del paciente:** {clinical_info}\n"
 
     
     message_list=[
@@ -145,7 +145,7 @@ def call_groq_model_for_analysis(filename: str, clinical_info: str, sample_promp
 
 
 def chat_eli(query):
-    eli5_prompt = "Tu dois expliquer l'information ci-dessous à un enfant de cinq ans. \n" + query
+    eli5_prompt = "Debes explicar la información a continuación a un niño de cinco años. \n" + query
     messages = [
         {
             "role": "user",
@@ -170,103 +170,102 @@ def chat_eli(query):
     
 
 
-# Titre de l'application
-st.title("🩺 **Le Radiologue Virtuel**")
-st.subheader("Une IA avancée pour l'analyse des images médicales")
+# Título de la aplicación
+st.title("🩺 **El Radiólogo Virtual**")
+st.subheader("Una IA avanzada para el análisis de imágenes médicas")
 
-with st.expander("📖 A-Propos de cette Application"):
+with st.expander("📖 Acerca de esta Aplicación"):
     st.markdown("""
-        **Bienvenue sur LE RADIOLOGUE VIRTUEL**, votre assistant intelligent conçu pour fournir une analyse approfondie et précise des images médicales.  
+        **Bienvenido a EL RADIÓLOGO VIRTUAL**, su asistente inteligente diseñado para proporcionar un análisis profundo y preciso de imágenes médicas.  
 
-        ### Fonctionnalités principales :
-        - **Analyse d'images médicales** : Téléchargez des clichés d'échographie, de radiographie, d'IRM ou de TDM, et laissez l'IA détecter les anomalies et fournir des recommandations détaillées.  
-        - **Explications simplifiées** : Grâce à la fonction ELI5, comprenez les résultats complexes sous une forme adaptée à un public non expert.  
-        - **Traitement d'image avancé** : Explorez l'image téléchargée avec des outils comme l'inversion pour une visualisation plus claire.  
+        ### Funcionalidades principales:
+        - **Análisis de imágenes médicas**: Suba imágenes de ecografía, radiografía, RM o TC, y deje que la IA detecte anomalías y proporcione recomendaciones detalladas.  
+        - **Explicaciones simplificadas**: Gracias a la función ELI5, comprenda los resultados complejos en una forma adaptada para un público no experto.  
+        - **Procesamiento avanzado de imágenes**: Explore la imagen subida con herramientas como la inversión para una visualización más clara.  
 
-        ### Cas d'utilisation :
-        - **Éducation médicale** : Destiné aux étudiants en radiologie, cet outil aide à se familiariser avec l'interprétation des images diagnostiques.  
-        - **Support clinique** : Bien que non conçu pour remplacer un professionnel de santé, cet assistant peut fournir des indications utiles pour guider les analyses.  
-        - **Recherche et apprentissage** : Une plateforme idéale pour expérimenter et apprendre l'impact de l'IA dans le domaine médical.  
+        ### Casos de uso:
+        - **Educación médica**: Destinado a estudiantes de radiología, esta herramienta ayuda a familiarizarse con la interpretación de imágenes diagnósticas.  
+        - **Soporte clínico**: Aunque no está diseñado para reemplazar a un profesional de la salud, este asistente puede proporcionar indicaciones útiles para guiar los análisis.  
+        - **Investigación y aprendizaje**: Una plataforma ideal para experimentar y aprender el impacto de la IA en el campo médico.  
 
-        ### Technologie utilisée :
-        - **Modèle d'IA puissant** : L'IA utilise la technologie avancée de Llama 3.2 90B Vision, spécialisée dans l'analyse d'images complexes.  
-        - **Interaction intuitive** : Développé avec Python et Streamlit pour une interface simple et conviviale.  
+        ### Tecnología utilizada:
+        - **Modelo de IA potente**: La IA utiliza la tecnología avanzada de Llama 3.2 90B Vision, especializada en el análisis de imágenes complejas.  
+        - **Interacción intuitiva**: Desarrollado con Python y Streamlit para una interfaz simple y amigable.  
        
 
-        **⚠️ Avertissement** :
-        - Cet assistant n'est pas un outil médical certifié et ne remplace en aucun cas l'avis d'un médecin ou d'un spécialiste. Il est destiné à des fins éducatives et de support. Consultez toujours un professionnel de santé pour un diagnostic ou une décision médicale.  
+        **⚠️ Advertencia**:
+        - Este asistente no es una herramienta médica certificada y no reemplaza en ningún caso la opinión de un médico o especialista. Está destinado a fines educativos y de soporte. Consulte siempre a un profesional de la salud para un diagnóstico o decisión médica.  
     """)
 
-# Champ d'entrée pour les renseignements cliniques
+# Campo de entrada para la información clínica
 clinical_info = st.text_area(
-    "Renseignements cliniques du patient (facultatif)",
-    placeholder="Exemple : Patient présentant une douleur thoracique depuis 3 jours."
+    "Información clínica del paciente (opcional)",
+    placeholder="Ejemplo: Paciente con dolor torácico desde hace 3 días."
 )
 
-# Stocker les renseignements cliniques dans la session
+# Almacenar la información clínica en la sesión
 st.session_state['clinical_info'] = clinical_info
 
-# Téléchargement de l'image
-st.markdown("### 📂 Téléchargez une image médicale")
-uploaded_file = st.file_uploader("Formats acceptés : JPG, JPEG, PNG", type=["jpg", "jpeg", "png"])
+# Carga de la imagen
+st.markdown("### 📂 Suba una imagen médica")
+uploaded_file = st.file_uploader("Formatos aceptados: JPG, JPEG, PNG", type=["jpg", "jpeg", "png"])
 
-# Gestion temporaire des fichiers
+# Gestión temporal de archivos
 if uploaded_file is not None:
     with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=os.path.splitext(uploaded_file.name)[1]) as tmp_file:
         tmp_file.write(uploaded_file.getvalue())
         st.session_state['filename'] = tmp_file.name
 
-    st.image(uploaded_file, caption='Image Téléchargée')
+    st.image(uploaded_file, caption='Imagen Subida')
 
-    # Charger l'image avec PIL
+    # Cargar la imagen con PIL
     image = Image.open(uploaded_file)
 
-    # Ajouter un bouton pour afficher l'image en négatif
-    st.markdown("### 🔍 Explorez l'image")
-    col1, col2, col3 = st.columns([1, 2, 1])  # colonnes avec différentes proportions
-    col1.write("")  # Espace dans la première colonne
-    col3.write("")  # Espace dans la troisième colonne
-    col1.write("")  # Espace dans la première colonne
-    col3.write("")  # Espace dans la troisième colonne
-    if st.button("Afficher l'image en négatif"):
-        # Créer une version négative de l'image
-        negative_image = ImageOps.invert(image.convert("RGB"))  # Convertir en RGB avant inversion
-
-        # Afficher l'image en négatif
-        st.subheader("Image en négatif :")
-        st.image(negative_image, caption="Image en négatif")
-    col1, col2, col3 = st.columns([1, 2, 1])  # colonnes avec différentes proportions
-    col1.write("")  # Espace dans la première colonne
-    col3.write("")  # Espace dans la troisième colonne
-    col1.write("")  # Espace dans la première colonne
-    col3.write("")  # Espace dans la troisième colonne
-
-    # Bouton pour analyser l'image
-    if st.button("Analyse l'Image"):
+    # Añadir un botón para mostrar la imagen en negativo
+    st.markdown("### 🔍 Explore la imagen")
+    col1, col2, col3 = st.columns([1, 2, 1])  # columnas con diferentes proporciones
+    col1.write("")  # Espacio en la primera columna
+    col3.write("")  # Espacio en la tercera columna
+    col1.write("")  # Espacio en la primera columna
+    col3.write("")  # Espacio en la tercera columna
+    if st.button("Mostrar la imagen en negativo"):
+        # Crear una versión negativa de la imagen
+        negative_image = ImageOps.invert(image.convert("RGB"))  # Convertir a RGB antes de invertir
+
+        # Mostrar la imagen en negativo
+        st.subheader("Imagen en negativo:")
+        st.image(negative_image, caption="Imagen en negativo")
+    col1, col2, col3 = st.columns([1, 2, 1])  # columnas con diferentes proporciones
+    col1.write("")  # Espacio en la primera columna
+    col3.write("")  # Espacio en la tercera columna
+    col1.write("")  # Espacio en la primera columna
+    col3.write("")  # Espacio en la tercera columna
+
+    # Botón para analizar la imagen
+    if st.button("Analizar la Imagen"):
         if 'filename' in st.session_state and os.path.exists(st.session_state['filename']):
-            with st.spinner("Analyse en cours... Veuillez patienter."):
+            with st.spinner("Análisis en curso... Por favor, espere."):
                 st.session_state['result'] = call_groq_model_for_analysis(
                     st.session_state['filename'],
                     st.session_state['clinical_info']
                 )
-                st.success("Analyse terminée avec succès !")
+                st.success("Análisis completado con éxito!")
                 st.markdown(st.session_state['result'], unsafe_allow_html=True)
-                os.unlink(st.session_state['filename'])  # Supprimer le fichier temporaire après le traitement
+                os.unlink(st.session_state['filename'])  # Eliminar el archivo temporal después del procesamiento
 
-    # ELI5 Explanation
-    # Explication simplifiée
-    st.markdown("### 🤓 Explication Simplifiée")
+    # Explicación simplificada
+    st.markdown("### 🤓 Explicación Simplificada")
     if 'result' in st.session_state and st.session_state['result']:
-        st.info("Ci-dessous, vous avez une option pour ELI5 afin de comprendre en termes simples.")
-        if st.radio("ELI5 - Explique-moi comme si j'avais 5 ans", ('NON', 'OUI')) == 'OUI':
-            st.markdown("_Voici une explication simplifiée pour les non-initiés._")
+        st.info("A continuación, tiene una opción para ELI5 para entender en términos simples.")
+        if st.radio("ELI5 - Explícame como si tuviera 5 años", ('NO', 'SI')) == 'SI':
+            st.markdown("_Aquí tiene una explicación simplificada para los no iniciados._")
             simplified_explanation = chat_eli(st.session_state['result'])
             st.markdown(simplified_explanation, unsafe_allow_html=True)
 
-# Pied de page
+# Pie de página
 st.markdown("""
     <hr>
     <footer style="text-align: center; font-size: 0.9em;">
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     </footer>
 """, unsafe_allow_html=True)