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Sleeping
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import gradio as gr | |
import pandas as pd | |
from joblib import load | |
def pecho(radio,suavidad,puntos_concavidad,area,compacidad,concavidad): | |
model = load('tomatelo_a_pecho_regr.joblib') | |
df = pd.DataFrame.from_dict( | |
{ | |
"radio_medio" : [radio], | |
"suavidad_media" : [suavidad], | |
"puntos_concavidad_media" : [puntos_concavidad], | |
"area_ee" : [area], | |
"compacidad_ee" : [compacidad], | |
"concavidad_extremo" : [concavidad], | |
} | |
) | |
pred = model.predict(df)[0] | |
if pred==1: | |
predicted="Las medidas indican que se trata de un caso maligno" | |
else: | |
predicted="Las medidas indican que se trata de un caso beningno." | |
return predicted | |
iface = gr.Interface( | |
pecho, | |
[ | |
gr.inputs.Slider(1,40,label="Radio"), | |
gr.inputs.Slider(0.05,0.3,label="Variaci贸n local de las longitudes del radio"), | |
gr.inputs.Slider(0.01,0.4,label="N煤mero de las porciones c贸ncavas del contorno"), | |
gr.inputs.Slider(100,4000,label="脕rea"), | |
gr.inputs.Slider(0.01,0.5,label="Compacidad"), | |
gr.inputs.Slider(0.01,1.5,label="Severidad de las porciones c贸ncavas del contorno"), | |
], | |
"text", | |
examples=[ | |
[13.4,0.11,0.08,33.67,0.23,0.51], | |
[13.21,0.087,0.02,17.58,0.008,0.13], | |
[14.26,0.065,0.013,20.56,0.013,0.15], | |
], | |
interpretation="default", | |
title = 'Modelo de clasificaci贸n para tumores benignos y malignos de mama', | |
description = 'A nivel mundial, la detecci贸n de c谩ncer de mama representa un reto importante para la salud de todas las mujeres. Muchas de ellas, debido a cuestiones econ贸micas (principalmente en pa铆ses con poco o nulo acceso a la salud p煤blica) no pueden acceder a los m茅todos de detecci贸n confiables como mastograf铆as. Lo llegan a detectar hasta etapas avanzadas y eso suele ser un problema porque el nivel de vida disminuye y los costos de tratamiento suben. https://saturdays.ai/2022/03/16/deteccion-tumores-malignos-cancer-de-mama-con-inteligencia-artificial/', | |
theme = 'grass' | |
) | |
iface.launch() |