Update app.py

app.py

@@ -5,123 +5,125 @@ import pandas as pd
 import numpy as np
 import pickle
 
-st.set_page_config(layout="wide")
+# st.set_page_config(layout="wide")
 
-st.title("Прогнозирование фракции выброса левого желудочка")
+st.title("Калькулятор оценки фракции выброса левого желудочка у пациентов с хронической сердечной недостаточностью на основании клинических и лабораторных параметров")
 
 
-col1, col2, col3, col4, col5, col6, col7, col8, col9, col10 = st.columns(10)
+# col1, col2, col3, col4, col5, col6, col7, col8 = st.rows(8)
 
-vozrast = 57
+nyha = 2
+vozrast = 65
+ckf = 71.5
 pim = 2
-cd = 3 
 fp = 2
-nyha = 2
-ckf= 78
-nt = 235
-kcr = 36
-lp = 38
-st2 = 38
+cd = 3 
+nt = 394.05
+st2 = 30.8
 
 mod = st.radio(
         "Выберите модель",
         options=["Линейная", "Нелинейная"]
 )
 
-with col1:
-    f1 = st.text_input('возраст')
-    vozrast_check = st.checkbox('возраст', value=True)
-with col2:
-    f2 =st.text_input('ПИМ')
-    pim_check = st.checkbox('ПИМ', value=True)
-with col3:
-    f3 = st.text_input('СД')
-    cd_check = st.checkbox('СД', value=True)
-with col4:
-    f4 = st.text_input('ФП')
-    fp_check = st.checkbox('ФП', value=True)
-with col5:
-    f5 = st.text_input('NYHA')   
-    nyha_check = st.checkbox('NYHA', value=True)
-with col6:
-    f6 = st.text_input('СКФ CKD-EPI')
-    ckf_check = st.checkbox('СКФ CKD-EPI', value=True)
-with col7:
-    f7 =st.text_input('NT_proBNP')
-    nt_check = st.checkbox('NT_proBNP', value=True)
-with col8:
-    f8 = st.text_input('КСР')
-    kcr_check = st.checkbox('КСР', value=True)
-with col9:
-    f9 = st.text_input('ЛП')
-    lp_check = st.checkbox('ЛП', value=True)
-with col10:
-    f10 = st.text_input('ST2')   
-    st2_check = st.checkbox('ST2', value=True)
+# with col1:
+f1 = st.selectbox(
+    'Функциональный класс по NYHA',
+    ('1', '2', '3', '4'))
+nyha_check = st.checkbox('NYHA', value=True)
+# with col2:
+f2 = st.text_input('Возраст лет')
+vozrast_check = st.checkbox('Возраст', value=True)
+# with col3:
+f3 = st.text_input('Скорость клубочковой фильтрации по формуле CKD-EPI (мл/мин/1,73м2)')
+ckf_check = st.checkbox('СКФ CKD-EPI', value=True)
+# with col4:
+f4 = st.selectbox(
+    'Перенесенный инфаркт миокарда',
+    ('Да', 'Нет'))
+pim_check = st.checkbox('ПИМ', value=True)
+# with col5:
+f5 = st.selectbox(
+    'Фибрилляция/Трепетание предсердий',
+    ('Да', 'Нет'))
+fp_check = st.checkbox('ФП', value=True)
+# with col6:
+f6 = st.selectbox(
+    'Сахарный диабет ',
+    ('Да', 'НТГ', 'Нет'))
+cd_check = st.checkbox('СД', value=True)
+# with col7:
+f7 =st.text_input('Концентрация NT-proBNP (пг/мл)')
+nt_check = st.checkbox('NT_proBNP', value=True)
+# with col8:
+f8 = st.text_input('Концентрация ST2 (нг/мл)')   
+st2_check = st.checkbox('ST2', value=True)
     
     
 
-filename_model = 'huber2.pickle'
-filename_scaler = 'scaler2.pickle'
-filename_cat = 'catboost2.pickle'
-filename_ohe = 'ohe2.pickle'
+filename_model = 'class_model_logreg.pickle'
+filename_scaler = 'class_scaler.pickle'
+filename_ohe = 'class_one_hot_enc.pickle'
+filename_cat = 'class_model_catboost.pickle'
+
 
 loaded_model = pickle.load(open(filename_model, 'rb'))
 loaded_scaler = pickle.load(open(filename_scaler, 'rb'))
-loaded_cat = pickle.load(open(filename_cat, 'rb'))
 loaded_ohe = pickle.load(open(filename_ohe, 'rb'))
+loaded_cat = pickle.load(open(filename_cat, 'rb'))
 
 
-cd = 3 
-fp = 2
-nyha = 2
-ckf= 78
-nt = 235
-kcr = 36
-lp = 38
-st2 = 38
+
+def get_interval_by_class(a):
+    if a == 1:
+        return 'Значение фракции выброса больше 50%'
+    elif a == 2:
+        return 'Значение фракции выброса лежит в интервале от 40 до 49%'
+    else:
+        return 'Значение фракции выброса меньше 40%'
+
 
 if st.button('OK'):
     
-    if vozrast_check:
+    if nyha_check:
         if f1 == '':
-            st.write('Вы не ввели возраст, будет использовано медианное значение')
-            f1 = vozrast
+            st.write('Вы не ввели NYHA, будет использовано медианное значение')
+            f1 = nyha
     else:
         f1 = 0
         
-    if pim_check:
+    if vozrast_check:
         if f2 == '':
-            st.write('Вы не ввели ПИМ, будет использовано медианное значение')
-            f2 = pim
+            st.write('Вы не ввели возраст, будет использовано медианное значение')
+            f2 = vozrast
     else:
         f2 = 0
         
-    if cd_check:
+    if ckf_check:
         if f3 == '':
-            st.write('Вы не ввели СД, будет использовано медианное значение')
-            f3 = cd
+            st.write('Вы не ввели СКФ, будет использовано медианное значение')
+            f3 = ckf
     else:
         f3 = 0
     
-    if fp_check:
+    if pim_check:
         if f4 == '':
-            st.write('Вы не ввели ФП, будет использовано медианное значение')
-            f4 = fp
+            st.write('Вы не ввели ПИМ, будет использовано медианное значение')
+            f4 = pim
     else:
         f4 = 0
             
-    if nyha_check:
+    if fp_check:
         if f5 == '':
-            st.write('Вы не ввели NYHA, будет использовано медианное значение')
-            f5 = nyha  
+            st.write('Вы не ввели ФП, будет использовано медианное значение')
+            f5 = fp  
     else:
         f5 = 0
     
-    if ckf_check:
+    if cd_check:
         if f6 == '':
-            st.write('Вы не ввели СКФ CKD-EPI, будет использовано медианное значение')
-            f6 = ckf
+            st.write('Вы не ввели СД, будет использовано медианное значение')
+            f6 = cd
     else:
         f6 = 0
         
@@ -132,33 +134,38 @@ if st.button('OK'):
     else:
         f7 = 0
         
-    if kcr_check:
+    if st2_check:
         if f8 == '':
-            st.write('Вы не ввели КСР, будет использовано медианное значение')
-            f8 = kcr
+            st.write('Вы не ввели ST2, будет использовано медианное значение')
+            f8 = st2
     else:
         f8 = 0
     
-    if lp_check:
-        if f9 == '':
-            st.write('Вы не ввели ЛП, будет использовано медианное значение')
-            f9 = lp
+    
+    # line = np.array([[float(f1), str(f2), str(f3), str(f4), str(f5), float(f6), float(f7), float(f8), float(f9), float(f10)]])
+    
+    if f4 == 'Да':
+        f4 = '1'
     else:
-        f9 = 0
+        f4 = '2'
+    
+    if f5 == 'Да':
+        f5 = '1'
+    elif f5 == 'НТГ':
+        f5 = '2'
+    else:
+        f5 = '3'
         
-    if st2_check:
-        if f10 == '':
-            st.write('Вы не ввели ST2, будет использовано медианное значение')
-            f10 = st2
+    if f6 == 'Да':
+        f6 = '1'
     else:
-        f10 = 0
+        f6 = '2'
     
-    # line = np.array([[float(f1), str(f2), str(f3), str(f4), str(f5), float(f6), float(f7), float(f8), float(f9), float(f10)]])
+    line = np.array([[str(f1), float(f2), float(f3), str(f4), str(f5), str(f6), float(f7), float(f8)]])
     
-    line = np.array([[float(f1), str(f2), str(f3), str(f4), str(f5), float(f6), float(f7), float(f8), float(f9), float(f10)]])
-    picked_cols = ['возраст', 'ПИМ', 'СД', 'ФП', 'NYHA', 'СКФ CKD-EPI', 'NT_proBNP', 'КСР', 'ЛП', 'ST2']
-    categorical_cols = ['ПИМ', 'СД', 'ФП', 'NYHA']
-    num_cols = ['возраст', 'СКФ CKD-EPI', 'NT_proBNP', 'КСР', 'ЛП', 'ST2']
+    picked_cols = ['NYHA', 'возраст', 'СКФ CKD-EPI', 'ПИМ', 'ФП', 'СД', 'NT_proBNP', 'ST2']
+    categorical_cols = ['NYHA', 'ПИМ', 'ФП', 'СД']
+    num_cols = ['возраст', 'СКФ CKD-EPI', 'NT_proBNP', 'ST2']
 
     X = pd.DataFrame(line, columns=picked_cols)
 
@@ -171,8 +178,8 @@ if st.button('OK'):
     
     if mod == 'Линейная':
         res = loaded_model.predict(line_norm)[0]
-        st.header(int(res))
+        st.header(get_interval_by_class(int(res)))
     else:
         res = loaded_cat.predict(line_norm)[0]
-        st.header(int(res))
+        st.header(get_interval_by_class(int(res)))