js/analysisModule.js

// js/analysisModule.js (Revisado y corregido)

export async function analyzeMedical(text) {
  if (!text || text.trim() === '') {
    console.log("No text provided to analyze.");
    return '';
  }

  // Cargar configuración de forma segura
  const configString = localStorage.getItem('iaConfig');
  if (!configString) {
    throw new Error('Configuración IA no encontrada en localStorage. Por favor, configure los proveedores primero.');
  }

  let cfg;
  try {
    cfg = JSON.parse(configString);
  } catch (e) {
    throw new Error('Error al parsear la configuración IA desde localStorage.');
  }

  // Validar que la configuración necesaria existe para evitar errores
  if (!cfg || !cfg.llm || !cfg.llm.provider || !cfg.llm.model || !cfg.llm.apiKeys) {
    throw new Error('La configuración del LLM está incompleta o corrupta. Por favor, guarde la configuración de nuevo.');
  }

  const provider = cfg.llm.provider;
  const model = cfg.llm.model;
  const apiKey = cfg.llm.apiKeys[provider];

  if (!apiKey) {
    throw new Error(`No se encontró la API Key para el proveedor LLM seleccionado: ${provider}.`);
  }

  // Determinar endpoint según proveedor
  let url;
  if (provider === 'openai') {
    url = 'https://api.openai.com/v1/chat/completions';
  } else if (provider === 'deepseek') {
    url = 'https://api.deepseek.com/v1/chat/completions';
  } else {
    throw new Error(`Proveedor LLM no soportado: ${provider}`);
  }

  const systemMessage = 'Eres un médico experto especializado en generar informes clínicos breves concisos y estructurados.';
  const userPrompt = `Te daré la transcripción detallada de mi conversación con la paciente y tú escribe una descripción breve de la enfermedad actual y la exploración física de un paciente en contexto clínico, siguiendo estas características:\nEnfermedad actual:\n- Incluye la edad, el género y el motivo de consulta del paciente. (si no te doy algún dato, omite mencionarlo).\n- Detalla brevemente la evolución de síntomas y su progresión.\n- Describe brevemente los signos y antecedentes relevantes con lenguaje técnico comprensible.\nExploración física:\n- Describe brevemente los hallazgos objetivos observados en la exploración.\n- Usa términos médicos precisos, sin juicios diagnósticos.\nTareas del modelo:\n- Responde de forma concreta en dos párrafos, sin títulos 'Enfermedad actual:' ni 'Exploración física:'. \n- El primero para la enfermedad actual.\n- El segundo para la exploración.\nTranscripción: ${text}`;

  let messages;
  if (provider === 'openai') {
    // Para OpenAI, es común enviar el system prompt como parte del primer mensaje de usuario
    messages = [{ role: 'user', content: `${systemMessage}\n\n${userPrompt}` }];
  } else {
    // Para otros como DeepSeek, el rol 'system' está bien soportado
    messages = [
      { role: 'system', content: systemMessage },
      { role: 'user', content: userPrompt }
    ];
  }

  const payload = {
    model: model,
    messages: messages,
    temperature: 1
  };

  const headers = {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': `Bearer ${apiKey}`
  };

  try {
    const res = await fetch(url, {
      method: 'POST',
      headers: headers,
      body: JSON.stringify(payload)
    });

    if (!res.ok) {
      const errorBody = await res.text();
      console.error("Error response from API:", errorBody);
      throw new Error(`Error en la llamada a la API de análisis: ${res.status} - ${res.statusText}`);
    }

    const data = await res.json();
    return data.choices?.[0]?.message?.content || '';

  } catch (error) {
    console.error("Fallo al ejecutar la solicitud de análisis:", error);
    throw error; // Re-lanza el error para que el código que llama pueda manejarlo
  }
}