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js/analysisModule.js

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-// js/labAnalysisModule.js
-
-// Importar funciones/datos necesarios de otros módulos
-import { getIaConfig, llmProviders } from './iaConfigModule.js';
-
-/**
- * Construye el prompt para que la IA analice los resultados de laboratorio.
- * (Sin cambios en esta función)
- * @param {string} rawLabText - El texto crudo pegado por el usuario.
- * @returns {string} El prompt formateado como string.
- */
-function buildLabAnalysisPrompt(rawLabText) {
-  // --- INICIO PROMPT LABORATORIO ---
-  const prompt = `Quiero que me ayudes a ordenar resultados de análisis médicos. Te proporcionaré datos de entrada desordenados y debes extraer los datos relevantes siguiendo el formato XLabs. El formato XLabs se define como seis categorías en este orden exacto, cada una en una línea continua:
-
-Hematología
-Coagulación
-Bioquímica
-Gasometría
-Orina
-Otras pruebas
-
-La salida debe estar en español, formateada así:
-Categoría: Parametro Resultado unidades | Parametro Resultado unidades | ...
-
-Ejemplo de Entrada:
-Glucosa * 171 mg/dL 74 - 109
-Urea * 56 mg/dL 17 - 48
-Creatinina 0.82 mg/dL 0.7
-
-Ejemplo de Salida Esperada:
-Bioquímica: Glucosa **171** mg/dL | Urea **56** mg/dL | Creatinina 0.82 mg/dL
-
-Ajusta el formato con estas modificaciones específicas:
-Hematología:
-Incluye únicamente: Hematíes, Hemoglobina, Hematocrito, VCM, HCM.
-Para elementos celulares (Leucocitos, Neutrófilos, Linfocitos, Monocitos, etc.): agrupa mostrando primero el porcentaje y, entre paréntesis, el valor absoluto. Ejemplo: Neutrofilos 49.1 % (4.03 10^9/L) | Linfocitos 39.8 % (3.27 10^9/L).
-No incluyas Eosinófilos ni Basófilos si están dentro de los rangos normales.
-Incluye Plaquetas, pero NO incluyas VPM.
-
-Coagulación:
-Resume los datos usando abreviaturas: "INR" para Ratio normalizado internacional, "PT" para Tiempo de protrombina (Quick), "PTT" para T. tromboplastina parcial activada.
-
-Otras pruebas:
-Si no hay elementos en una categoría (ej., "Otras pruebas: Ninguna"), OMITE completamente esa categoría en la salida. No escribas "Ninguna".
-
-**MUY IMPORTANTE: Alerta de valores alterados:**
-Si CUALQUIER parámetro está fuera del rango normal (alterado), **DEBES envolver el valor numérico resultado entre DOBLES ASTERISCOS**. Ejemplo: Glucosa **171** mg/dL. Asegúrate de aplicar esto consistentemente a TODOS y CADA UNO de los valores que identifiques como alterados según los rangos de referencia si están disponibles en la entrada, o si están marcados explícitamente como alterados (ej. con '*'). Si no puedes determinar si está alterado, no lo marques.
-
-Reglas generales:
-1. Usa normas gramaticales y mayúsculas correctas (ej., "Hematíes" no "HEMATIES").
-2. Si un apartado (Categoría) no tiene ninguna prueba que mostrar después de aplicar las reglas, omite el apartado completo.
-3. NO uses formato bold (negrita) ni cambios de tamaño de texto en tu respuesta, EXCEPTO los dobles asteriscos (**valor**) para marcar los valores alterados.
-4. NO incluyas introducciones, conclusiones, ni frases extra (ej., evita decir "Aquí está el formato XLabs...", "Resultados formateados:", etc.).
-5. Proporciona ÚNICAMENTE la respuesta directa con los resultados formateados como se especifica.
-6. Sigue estrictamente TODAS estas instrucciones. No inventes ningún resultado.
-
-Datos de laboratorio para analizar:
---- INICIO DATOS ---
-${rawLabText}
---- FIN DATOS ---`;
-  // --- FIN PROMPT LABORATORIO ---
-  return prompt;
-}
-
-/**
- * Llama a la API del LLM configurado para analizar el texto de resultados de laboratorio.
- * (Sin cambios en esta función)
- * @param {string} text - El texto crudo de los resultados de laboratorio.
- * @returns {Promise<string>} Una promesa que resuelve con la respuesta formateada de la IA como string.
- */
-export async function analyzeLabResults(text) {
-  // --- INICIO VALIDACIÓN ENTRADA Y CONFIGURACIÓN ---
-  if (!text || !text.trim()) {
-    console.warn("[labAnalysisModule] analyzeLabResults llamada con texto vacío.");
-    return Promise.resolve("");
-  }
-  console.log("[labAnalysisModule] Iniciando análisis de exámenes...");
-  const config = getIaConfig();
-  if (!config || !config.llm || !config.llm.provider || !config.llm.model) {
-    throw new Error("Configuración del LLM incompleta. Por favor, revisa la Configuración IA.");
-  }
-  const provider = config.llm.provider;
-  const model = config.llm.model;
-  const apiKey = config.llm.apiKeys?.[provider];
-  if (!apiKey) {
-    throw new Error(`No se encontró API Key para el proveedor LLM '${provider}'. Revisa la Configuración IA.`);
-  }
-  const providerDetails = llmProviders.find(p => p.value === provider);
-  if (!providerDetails || !providerDetails.url) {
-    throw new Error(`Detalles (URL) no encontrados para el proveedor LLM '${provider}'. Revisa la lista de proveedores en iaConfigModule.js.`);
-  }
-  // --- FIN VALIDACIÓN ENTRADA Y CONFIGURACIÓN ---
-
-  // --- INICIO PREPARACIÓN LLAMADA API ---
-  let apiUrl;
-  if (provider === 'openai' || provider === 'deepseek') {
-    apiUrl = `${providerDetails.url}/v1/chat/completions`;
+import { llmProviders } from './iaConfigModule.js';
+
+// Módulo de análisis médico con LLM configurado (llamadas front-end)
+export async function analyzeMedical(text) {
+  if (!text) return '';
+  const cfg = JSON.parse(localStorage.getItem('iaConfig')) || {};
+  const provider = cfg.llm.provider;
+  const provObj = llmProviders.find(p => p.value === provider) || {};
+  // Obtener API key adecuada del proveedor
+  const apiKey = cfg.llm.apiKeys?.[provider] ?? cfg.llm.apiKey;
+  const model = cfg.llm.model;
+  // 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 {
-    console.error(`[labAnalysisModule] Proveedor LLM '${provider}' no tiene un endpoint definido.`);
-    throw new Error(`Proveedor LLM '${provider}' no soportado actualmente por labAnalysisModule.`);
-  }
-  const systemMessage = "Eres un asistente experto en formatear resultados de análisis de laboratorio médicos siguiendo el formato XLabs y destacando valores alterados.";
-  const userPrompt = buildLabAnalysisPrompt(text);
+    throw new Error('Proveedor no soportado');
+  }
+  const systemMessage = 'Eres un médico experto especializado en generar informes clínicos concisos y estructurados.';
+  const userPrompt = `Te daré la transcripción detallada de mi conversación con la paciente y tú escribe una descripción detallada de la enfermedad actual y la exploración física de un paciente en contexto clínico, siguiendo estas características:\n
+Enfermedad actual:\n- Incluye la edad, el género y el motivo de consulta del paciente. (si no te doy el dato, omite).\n- Detalla evolución de síntomas y su progresión.\n- Describe signos y antecedentes relevantes con lenguaje técnico comprensible.\n
+Exploración física:\n- Describe hallazgos objetivos observados en la exploración.\n- Usa términos médicos precisos, sin juicios diagnósticos.\n
+Tareas del modelo:\n- Responde en dos párrafos, sin títulos 'Enfermedad actual:' ni 'Exploración física:'.\n- El primero para la enfermedad actual.\n- El segundo para la exploración.\n
+Transcripción: ${text}`;
   let messages;
   if (provider === 'openai') {
-    messages = [{ role: 'user', content: `${systemMessage}\n\n${userPrompt}` }];
+    // Some OpenAI models don't support 'system' role
+    messages = [
+      { role: 'user', content: `${systemMessage}\n\n${userPrompt}` }
+    ];
   } else {
-    messages = [{ role: 'system', content: systemMessage }, { role: 'user', content: userPrompt }];
-  }
-  const payload = { model: model, messages: messages, temperature: 0.2 };
-  console.log(`[labAnalysisModule] Enviando petición a ${apiUrl} con modelo ${model}`);
-  // --- FIN PREPARACIÓN LLAMADA API ---
-
-  // --- INICIO EJECUCIÓN LLAMADA API Y MANEJO RESPUESTA ---
-  try {
-    const response = await fetch(apiUrl, {
-      method: 'POST',
-      headers: { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': `Bearer ${apiKey}` },
-      body: JSON.stringify(payload)
-    });
-    if (!response.ok) {
-      const errorBody = await response.text();
-      console.error(`[labAnalysisModule] Error API ${response.status}: ${errorBody}`);
-      throw new Error(`Error ${response.status} de la API LLM: ${errorBody || response.statusText}`);
-    }
-    const data = await response.json();
-    const content = data.choices?.[0]?.message?.content;
-    if (!content) {
-      console.error("[labAnalysisModule] Respuesta inesperada de la API (sin contenido):", data);
-      throw new Error("La respuesta de la API no contiene el contenido esperado.");
-    }
-    console.log("[labAnalysisModule] Análisis de exámenes completado exitosamente.");
-    return content.trim();
-  } catch (error) {
-    console.error("[labAnalysisModule] Fallo en la llamada API o procesamiento:", error);
-    throw error; // Relanzar para manejo en main.js
-  }
-  // --- FIN EJECUCIÓN LLAMADA API Y MANEJO RESPUESTA ---
-}
-
-
-// --- INICIO: Función displayLabResults (MODIFICADA con filtro mejorado) ---
-/**
- * Muestra los resultados de laboratorio formateados en la UI, aplicando el filtro mejorado si se indica.
- * @param {string} resultsText - El texto formateado recibido de la IA.
- * @param {HTMLElement} containerElement - El elemento del DOM donde mostrar los resultados.
- * @param {boolean} filterAltered - `true` si se debe mostrar solo resultados alterados y sus cabeceras.
- */
-export function displayLabResults(resultsText, containerElement, filterAltered) {
-  // --- INICIO VALIDACIÓN CONTENEDOR ---
-  if (!containerElement) {
-    console.error("[labAnalysisModule] El contenedor para mostrar resultados no fue encontrado en el DOM.");
-    return;
-  }
-  containerElement.innerHTML = ''; // Limpiar resultados anteriores
-  // --- FIN VALIDACIÓN CONTENEDOR ---
-
-  // --- INICIO MANEJO RESULTADOS VACÍOS ---
-  if (!resultsText || !resultsText.trim()) {
-    containerElement.textContent = 'No se generaron resultados o la respuesta estaba vacía.';
-    return;
-  }
-  // --- FIN MANEJO RESULTADOS VACÍOS ---
-
-  // --- INICIO LÓGICA DE FILTRADO Y VISUALIZACIÓN ---
-  const lines = resultsText.split('\n').filter(line => line.trim() !== ''); // Dividir y quitar líneas vacías
-  let linesToDisplay = lines; // Por defecto, mostrar todas las líneas
-
-  // Aplicar filtro MEJORADO si está activo
-  if (filterAltered) {
-    console.log("[labAnalysisModule] Aplicando filtro de alterados (mejorado).");
-    const filteredLines = [];
-    let currentHeader = null; // Guarda la última cabecera encontrada
-    let currentAlteredResults = []; // Guarda resultados alterados bajo la cabecera actual
-    let headerAdded = false; // Flag para saber si ya añadimos la cabecera actual
-
-    for (const line of lines) {
-      const trimmedLine = line.trim();
-      const isHeader = trimmedLine.endsWith(':'); // Identifica cabeceras (ej: "Hematología:")
-      const hasAlteration = line.includes('**'); // Identifica líneas con alteración
-
-      if (isHeader) {
-        // Al encontrar una NUEVA cabecera, procesamos la anterior si tuvo resultados alterados
-        if (currentHeader && currentAlteredResults.length > 0) {
-           // La sección anterior sí tenía alteraciones, la añadimos completa
-           // (la cabecera ya se añadió cuando se encontró la primera alteración)
-           filteredLines.push(...currentAlteredResults);
-        }
-        // Reiniciamos para la nueva categoría
-        currentHeader = line; // Guardamos la nueva cabecera
-        currentAlteredResults = []; // Limpiamos la lista de resultados alterados
-        headerAdded = false; // Reseteamos el flag para la nueva cabecera
-      } else if (hasAlteration) {
-        // Es una línea de resultado Y está alterada
-        if (currentHeader && !headerAdded) {
-            // Si es la PRIMERA alteración que encontramos para esta cabecera, añadimos la cabecera PRIMERO
-            filteredLines.push(currentHeader);
-            headerAdded = true; // Marcamos que la cabecera ya fue añadida
-        }
-        // Añadimos la línea alterada a la lista temporal (si no hay cabecera, se añade igual por si acaso)
-        currentAlteredResults.push(line);
-      }
-      // Las líneas de resultado NO alteradas simplemente se ignoran cuando el filtro está activo
-    }
-
-    // Procesar la última categoría después de salir del bucle
-    if (currentHeader && currentAlteredResults.length > 0) {
-      // Si no se añadió la última cabecera (porque la única alteración fue la última línea)
-      if (!headerAdded) {
-          filteredLines.push(currentHeader);
-      }
-      filteredLines.push(...currentAlteredResults);
-    }
-
-    // Si después de filtrar no queda NADA, mostrar un mensaje
-    if (filteredLines.length === 0) {
-       linesToDisplay = ["No se encontraron resultados marcados como alterados."];
-    } else {
-       linesToDisplay = filteredLines; // Usar las líneas filtradas
-    }
-  }
-
-  // --- INICIO FORMATEO Y RENDERIZADO ---
-  // (Esta parte no cambia, solo opera sobre `linesToDisplay`)
-  const fragment = document.createDocumentFragment();
-  linesToDisplay.forEach(line => {
-    const p = document.createElement('p');
-    p.style.margin = '0 0 0.3em 0'; // Pequeño margen inferior
-    // Reemplazar **valor** por <strong> con estilo para resaltado rojo/negrita
-    p.innerHTML = line.replace(
-      /\*\*(.*?)\*\*/g, // Regex: captura texto entre ** (no greedy)
-      '<strong class="text-red-600 font-bold">$1</strong>' // $1 es el texto capturado
-    );
-    fragment.appendChild(p);
+    messages = [
+      { role: 'system', content: systemMessage },
+      { role: 'user', content: userPrompt }
+    ];
+  }
+  // Enviar solicitud directa al proveedor
+  const headers = {
+    'Content-Type': 'application/json',
+    'Authorization': `Bearer ${apiKey}`
+  };
+  const payload = { model, messages, temperature: 0.5 };
+  const res = await fetch(url, {
+    method: 'POST',
+    headers,
+    body: JSON.stringify(payload)
   });
-  containerElement.appendChild(fragment); // Añadir al DOM
-  // --- FIN FORMATEO Y RENDERIZADO ---
-  // --- FIN LÓGICA DE FILTRADO Y VISUALIZACIÓN ---
+  if (!res.ok) {
+    const err = await res.text();
+    throw new Error(`Error en análisis médico: ${res.status} ${err}`);
+  }
+  const data = await res.json();
+  return data.choices?.[0]?.message?.content || '';
 }
-// --- FIN: Función displayLabResults ---