app.py

import gradio as gr
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import io
from collections import defaultdict

# Mapeamento de sinais iridológicos para condições de saúde com probabilidades
SINAIS_CONDICOES = {
    "congestao_inflamacao": {
        "Artrite": 0.75,
        "Inflamação Crônica": 0.80,
        "Processo Autoimune": 0.65,
        "Alergias": 0.70
    },
    "deficiencia_hipofuncao": {
        "Fadiga Crônica": 0.70,
        "Deficiência Nutricional": 0.75,
        "Hipotireoidismo": 0.65,
        "Anemia": 0.60
    },
    "atrofia_degeneracao": {
        "Osteoporose": 0.70,
        "Degeneração Articular": 0.75,
        "Problemas Circulatórios": 0.65,
        "Disfunção Orgânica": 0.80
    },
    "irritacao_estresse": {
        "Ansiedade": 0.80,
        "Estresse Crônico": 0.85,
        "Insônia": 0.70,
        "Síndrome do Intestino Irritável": 0.65
    }
}

# Correlações entre regiões e sistemas
CORRELACOES_SISTEMAS = {
    "Cerebro": {
        "Sistema Nervoso Central": 0.90,
        "Cognição": 0.85,
        "Equilíbrio Hormonal": 0.70
    },
    "Sistema Nervoso": {
        "Função Neurológica": 0.85,
        "Stress": 0.80,
        "Sono": 0.75
    },
    "Pulmao": {
        "Sistema Respiratório": 0.90,
        "Oxigenação": 0.85,
        "Alergias": 0.70
    },
    "Coracao": {
        "Sistema Circulatório": 0.90,
        "Pressão Arterial": 0.85,
        "Energia Vital": 0.75
    },
    "Figado": {
        "Desintoxicação": 0.90,
        "Metabolismo": 0.85,
        "Digestão": 0.80
    },
    "Estomago": {
        "Digestão": 0.90,
        "Absorção": 0.85,
        "Acidez": 0.80
    },
    "Intestino": {
        "Flora Intestinal": 0.85,
        "Absorção": 0.80,
        "Imunidade": 0.75
    }
}

def calcular_probabilidade_doenca(sinais, regiao):
    """
    Calcula a probabilidade de doenças baseada nos sinais e região
    """
    probabilidades = defaultdict(float)
    peso_base = 0.0
    
    # Análise dos sinais
    for sinal, condicoes in SINAIS_CONDICOES.items():
        if sinal in sinais:
            for condicao, prob in condicoes.items():
                probabilidades[condicao] += prob
                peso_base += 1
    
    # Ajuste baseado nas correlações do sistema
    if regiao in CORRELACOES_SISTEMAS:
        for sistema, correlacao in CORRELACOES_SISTEMAS[regiao].items():
            for condicao in probabilidades:
                probabilidades[condicao] *= correlacao
    
    # Normalização das probabilidades
    if peso_base > 0:
        for condicao in probabilidades:
            probabilidades[condicao] = min(probabilidades[condicao] / peso_base, 1.0)
    
    return dict(probabilidades)

def analisar_padroes_cronicos(dados_analise):
    """
    Analisa padrões crônicos nos dados
    """
    padroes = defaultdict(int)
    total_observacoes = 0
    
    for linha in dados_analise.split('\n'):
        if 'Região:' in linha:
            total_observacoes += 1
            if 'congestão/inflamação' in linha:
                padroes['inflamacao_cronica'] += 1
            if 'deficiência/hipofunção' in linha:
                padroes['deficiencia_sistemica'] += 1
            if 'atrofia/degeneração' in linha:
                padroes['degeneracao_cronica'] += 1
    
    # Calcula percentuais
    if total_observacoes > 0:
        for padrao in padroes:
            padroes[padrao] = padroes[padrao] / total_observacoes
    
    return dict(padroes)

def gerar_recomendacoes_avancadas(probabilidades, padroes_cronicos):
    """
    Gera recomendações baseadas nas probabilidades e padrões crônicos
    """
    recomendacoes = []
    
    # Recomendações baseadas em probabilidades altas
    for condicao, prob in probabilidades.items():
        if prob > 0.7:
            if "Artrite" in condicao or "Inflamação" in condicao:
                recomendacoes.append({
                    "condição": condicao,
                    "probabilidade": f"{prob*100:.1f}%",
                    "exames_sugeridos": ["PCR", "VHS", "Anti-CCP"],
                    "especialidades": ["Reumatologia", "Clínica Médica"],
                    "abordagens_naturais": [
                        "Suplementação de Ômega 3",
                        "Curcumina",
                        "Exercícios de baixo impacto"
                    ]
                })
            elif "Fadiga" in condicao or "Deficiência" in condicao:
                recomendacoes.append({
                    "condição": condicao,
                    "probabilidade": f"{prob*100:.1f}%",
                    "exames_sugeridos": ["Vitamina D", "B12", "Ferritina", "Hormônios tireoidianos"],
                    "especialidades": ["Endocrinologia", "Clínica Médica"],
                    "abordagens_naturais": [
                        "Adaptógenos",
                        "Vitaminas do complexo B",
                        "Gestão do estresse"
                    ]
                })
            elif "Ansiedade" in condicao or "Estresse" in condicao:
                recomendacoes.append({
                    "condição": condicao,
                    "probabilidade": f"{prob*100:.1f}%",
                    "exames_sugeridos": ["Cortisol", "DHEA", "Neurotransmissores"],
                    "especialidades": ["Psiquiatria", "Psicologia"],
                    "abordagens_naturais": [
                        "Meditação",
                        "Magnésio",
                        "Terapias integrativas"
                    ]
                })
    
    # Ajustes baseados em padrões crônicos
    for padrao, valor in padroes_cronicos.items():
        if valor > 0.5:
            if padrao == "inflamacao_cronica":
                recomendacoes.append({
                    "padrão": "Inflamação Sistêmica",
                    "prevalência": f"{valor*100:.1f}%",
                    "abordagem_sistêmica": [
                        "Dieta anti-inflamatória",
                        "Probióticos",
                        "Moduladores imunológicos naturais"
                    ]
                })
            elif padrao == "deficiencia_sistemica":
                recomendacoes.append({
                    "padrão": "Deficiência Nutricional Sistêmica",
                    "prevalência": f"{valor*100:.1f}%",
                    "abordagem_sistêmica": [
                        "Avaliação nutricional completa",
                        "Suplementação personalizada",
                        "Otimização da absorção intestinal"
                    ]
                })
    
    return recomendacoes

def criar_interface():
    """
    Cria a interface do usuário com Gradio
    """
    def analisar(texto_analise):
        # Processar cada região
        resultados = defaultdict(list)
        regiao_atual = None
        sinais_atuais = []
        
        for linha in texto_analise.split('\n'):
            if 'Região:' in linha:
                if regiao_atual and sinais_atuais:
                    prob = calcular_probabilidade_doenca(sinais_atuais, regiao_atual)
                    resultados[regiao_atual].append(prob)
                
                regiao_atual = linha.split('Região:')[1].strip()
                sinais_atuais = []
            
            if regiao_atual:
                if 'congestão/inflamação' in linha:
                    sinais_atuais.append('congestao_inflamacao')
                if 'deficiência/hipofunção' in linha:
                    sinais_atuais.append('deficiencia_hipofuncao')
                if 'atrofia/degeneração' in linha:
                    sinais_atuais.append('atrofia_degeneracao')
                if 'irritação/estresse' in linha:
                    sinais_atuais.append('irritacao_estresse')
        
        # Analisar padrões crônicos
        padroes = analisar_padroes_cronicos(texto_analise)
        
        # Gerar relatório
        saida = "ANÁLISE PROBABILÍSTICA DE CONDIÇÕES DE SAÚDE\n\n"
        
        # Agrupar por sistemas principais
        sistemas = {
            "Sistema Nervoso": ["Cerebro", "Sistema Nervoso"],
            "Sistema Digestivo": ["Estomago", "Figado", "Vesicula", "Pancreas", 
                                "Sistema Digestivo", "Intestino Grosso", "Intestino Delgado"],
            "Sistema Circulatório": ["Coracao"],
            "Sistema Respiratório": ["Pulmao", "Bronquios"],
            "Sistema Endócrino": ["Tireoide"],
            "Sistema Urinário": ["Rim Direito", "Rim Esquerdo", "Bexiga"]
        }
        
        for sistema, orgaos in sistemas.items():
            saida += f"\n{sistema}:\n"
            encontrado = False
            
            for orgao in orgaos:
                if orgao in resultados:
                    encontrado = True
                    saida += f"\n• {orgao}:\n"
                    
                    # Calcular média das probabilidades para o órgão
                    prob_medias = defaultdict(list)
                    for prob_dict in resultados[orgao]:
                        for cond, prob in prob_dict.items():
                            prob_medias[cond].append(prob)
                    
                    # Mostrar apenas condições com probabilidade significativa
                    for cond, probs in prob_medias.items():
                        media = sum(probs) / len(probs)
                        if media > 0.5:  # Mostrar apenas probabilidades > 50%
                            saida += f"  - {cond}: {media*100:.1f}% de probabilidade\n"
            
            if not encontrado:
                saida += "  Sem alterações significativas\n"
        
        # Adicionar análise de padrões crônicos
        saida += "\nPADRÕES CRÔNICOS IDENTIFICADOS:\n"
        for padrao, valor in padroes.items():
            if valor > 0.3:  # Mostrar padrões com mais de 30% de prevalência
                saida += f"• {padrao.replace('_', ' ').title()}: {valor*100:.1f}% de prevalência\n"
        
        # Gerar e adicionar recomendações
        recomendacoes = gerar_recomendacoes_avancadas(
            {k: v for d in [prob for probs in resultados.values() for prob in probs] 
             for k, v in d.items()},
            padroes
        )
        
        if recomendacoes:
            saida += "\nRECOMENDAÇÕES BASEADAS NA ANÁLISE:\n"
            for rec in recomendacoes:
                if "condição" in rec:
                    saida += f"\n• {rec['condição']} ({rec['probabilidade']}):\n"
                    saida += f"  Exames Sugeridos: {', '.join(rec['exames_sugeridos'])}\n"
                    saida += f"  Especialidades: {', '.join(rec['especialidades'])}\n"
                    saida += f"  Abordagens Naturais: {', '.join(rec['abordagens_naturais'])}\n"
                elif "padrão" in rec:
                    saida += f"\n• {rec['padrão']} ({rec['prevalência']}):\n"
                    saida += f"  Abordagem Sistêmica: {', '.join(rec['abordagem_sistêmica'])}\n"
        
        return saida

    # Interface
    with gr.Blocks(title="Análise Iridológica Probabilística") as interface:
        gr.Markdown("""
        # Sistema Avançado de Análise Iridológica Probabilística
        Este sistema utiliza técnicas avançadas de iridologia para calcular probabilidades de condições de saúde.
        """)
        
        with gr.Tabs():
            with gr.Tab("Análise Probabilística"):
                input_text = gr.Textbox(
                    label="Dados da Análise Iridológica",
                    lines=10,
                    placeholder="Cole os dados da análise aqui..."
                )
                analysis_btn = gr.Button("Analisar Probabilidades", variant="primary")
                output_text = gr.Textbox(
                    label="Relatório de Probabilidades",
                    lines=30
                )
                
                analysis_btn.click(
                    fn=analisar,
                    inputs=[input_text],
                    outputs=[output_text]
                )
            
            with gr.Tab("Informações"):
                gr.Markdown("""
                ## Sobre a Análise Probabilística
                
                Este sistema utiliza algoritmos avançados para:
                
                1. Calcular probabilidades de condições de saúde
                2. Identificar padrões crônicos
                3. Correlacionar sinais iridológicos
                4. Gerar recomendações personalizadas
                
                ### Metodologia
                
                O sistema analisa:
                * Sinais específicos em cada região da íris
                * Correlações entre diferentes regiões
                * Padrões crônicos e agudos
                * Intensidade e frequência dos sinais
                
                ### Interpretação das Probabilidades
                
                * >80%: Alta probabilidade
                * 60-80%: Probabilidade moderada
                * 40-60%: Probabilidade média
                * <40%: Baixa probabilidade
                
                ### Limitações
                
                * As probabilidades são indicativas
                * Necessária confirmação com exames clínicos
                * Consulte profissionais especializados
                * Resultados não substituem diagnóstico médico
                """)
            
    return interface

def main():
    interface = criar_interface()
    interface.launch(share=True)

if __name__ == "__main__":
    main()