Update app.py

app.py

@@ -46,7 +46,7 @@ try:
     
     client = genai.Client(
         api_key=APIkeydetective,
-        http_options=types.HttpOptions(timeout=30000)  # 30 segundos
+        http_options=types.HttpOptions(timeout=30000)
     )
 
 except Exception as e:
@@ -110,6 +110,47 @@ FOOD_TO_COMPOUND_MAP = {
     "cholado": ["fructosa", "lactosa", "histamina", "azúcar refinado"]
 }
 
+# --- SEGURO LÓGICO: REGLAS ESTRICTAS DE EXCLUSIÓN BIOQUÍMICA ---
+STRICT_COMPOUND_TRIGGERS = {
+    "cafeína": ["cafeína", "caffeine", "café"],
+    "gluten": ["gluten", "trigo", "cebada", "centeno"],
+    "lactosa": ["lactosa", "lactose"],
+    "caseína": ["caseína", "casein"],
+    "tiramina": ["tiramina", "tyramine"],
+    "sulfitos": ["sulfito", "sulfitos", "sulfite"],
+    "solanina": ["solanina", "solanine"]
+}
+
+def validar_seguro_logico(entry, user_foods, food_compound_map):
+    """
+    SEGURO LÓGICO: Si una condición atribuida en la BD o hipótesis requiere un
+    compuesto exclusivo (ej: cafeína, gluten, lactosa, tiramina), verifica que AL MENOS
+    UNO de los alimentos ingresados por el usuario contenga efectivamente dicho compuesto.
+    Evita falsos positivos como asociar cafeína al jugo de naranja.
+    """
+    if not user_foods:
+        return True
+
+    user_compounds = set()
+    for food in user_foods:
+        food_clean = food.lower().strip()
+        user_compounds.update(food_compound_map.get(food_clean, []))
+        user_compounds.add(food_clean)
+
+    texto_condicion = (entry.get("condicion_asociada", "") + " " + entry.get("compuesto_alimento", "")).lower()
+
+    for compound_key, synonyms in STRICT_COMPOUND_TRIGGERS.items():
+        if any(syn in texto_condicion for syn in synonyms):
+            tiene_compuesto = any(
+                syn in user_compounds or any(syn in c.lower() for c in user_compounds)
+                for syn in synonyms
+            )
+            if not tiene_compuesto:
+                logger.info(f"🚩 SEGURO LÓGICO ACTIVADO: Se descartó '{entry.get('condicion_asociada')}' porque '{user_foods}' NO contiene {compound_key}.")
+                return False
+
+    return True
+
 COMPOUND_SYNONYM_MAP = {
     "gluten": ["gluten", "gliadin"],
     "caseína": ["casein", "casomorphin"],
@@ -120,7 +161,7 @@ COMPOUND_SYNONYM_MAP = {
 }
 
 KNOWN_TRIGGERS_MAP = {
-    "Histamine": ["dolor de cabeza", "migraña", "inflamación", "congestión nasal", "picazón", "erupción", "ansiedad", "diarrea"],
+    "Histamine": ["dolor de cabeza", "migraña", "inflamación", "congestión nasal", "picazón", "erupción", "ansiedad", "diarrea", "insomnio"],
     "Tyramine": ["dolor de cabeza", "migraña"],
     "Phenylethylamine": ["dolor de cabeza", "migraña"],
     "Gluten": ["niebla mental", "dolor abdominal", "diarrea", "inflamación", "dolor articular", "ataxia"],
@@ -144,7 +185,7 @@ MASTER_SYMPTOM_MAP = {
         "keywords_en": ["anxiety", "nervousness"]
     },
     "insomnio": {
-        "frases_es": ["insomnio", "no puedo dormir", "dificultad para dormir", "desvelado"],
+        "frases_es": ["insomnio", "no puedo dormir", "dificultad para dormir", "desvelado", "no duermo"],
         "keywords_en": ["insomnia", "sleep trouble"]
     }
 }
@@ -197,8 +238,8 @@ INTEGRATED_NEURO_FOOD_MAP = {
         "fuentes_comunes": ["quesos madurados", "vino tinto", "embutidos", "alimentos fermentados"]
     },
     "histamina": {
-        "efecto_neuropsicologico": "Neurotransmisor central. Su acumulación por bajo DAO provoca insomnio, ansiedad, migrañas, irritabilidad y niebla mental.",
-        "fuentes_comunes": ["queso", "vino", "tomate", "pescado azul", "alimentos conservados"]
+        "efecto_neuropsicologico": "Neurotransmisor estimulante central. Su exceso por baja degradación causa insomnio, fragmentación del sueño, ansiedad y migrañas.",
+        "fuentes_comunes": ["queso", "vino", "tomate", "pescado azul", "jugo de naranja", "alimentos conservados"]
     },
     "cafeína": {
         "efecto_neuropsicologico": "Bloquea los receptores de adenosina en el cerebro. En dosis altas o personas sensibles provoca hiperactivación del SNC, ansiedad e insomnio.",
@@ -213,7 +254,7 @@ INTEGRATED_NEURO_FOOD_MAP = {
         "fuentes_comunes": ["leche", "queso fresco", "crema de leche"]
     },
     "fructosa": {
-        "efecto_neuropsicologico": "La malabsorción de fructosa disminuye la disponibilidad de triptófano, interfiriendo con la síntesis de serotonina y favoreciendo la irritabilidad.",
+        "efecto_neuropsicologico": "La sobrecarga o malabsorción de fructosa disminuye la biodisponibilidad de triptófano en el intestino, interfiriendo en la síntesis de serotonina y melatonina (desregulando el sueño).",
         "fuentes_comunes": ["jugo de naranja", "frutas muy dulces", "miel", "jarabe de maíz"]
     },
     "sulfitos": {
@@ -221,7 +262,7 @@ INTEGRATED_NEURO_FOOD_MAP = {
         "fuentes_comunes": ["vino", "cerveza", "frutos secos desecados"]
     },
     "saponinas": {
-        "efecto_neuropsicologico": "Aumentan la permeabilidad intestinal ('intestino permeable'), facilitando la migración de lipopolisacáridos al torrente sanguíneo e induciendo neuroinflamación.",
+        "efecto_neuropsicologico": "Aumentan la permeabilidad intestinal ('intestino permeable'), facilitando la migración de lipopolisacáridos e induciendo neuroinflamación.",
         "fuentes_comunes": ["quinoa", "legumbres", "soja"]
     },
     "oxalatos": {
@@ -234,7 +275,7 @@ INTEGRATED_NEURO_FOOD_MAP = {
     }
 }
 
-# --- FUNCIONES DE LÓGICA Y PROCESAMIENTO ---
+# --- FUNCIONES DE AUXILIO ---
 @st.cache_data(show_spinner=False)
 def generate_word_report_cached(report_text):
     try:
@@ -284,8 +325,8 @@ def extract_entities_with_gemini(query):
     system_prompt = f"""
     Rol: Extractor Médico JSON experto en nutrición y síntomas.
     Tarea: Analiza el texto del usuario y extrae un JSON estricto con dos claves:
-    - "alimentos": lista de alimentos o bebidas mencionados en español, forma simple (ej: "queso", "pan", "vino").
-    - "sintomas": lista de síntomas mencionados en español, forma clínica simple (ej: "dolor de cabeza", "hinchazón").
+    - "alimentos": lista de alimentos o bebidas mencionados en español, forma simple (ej: "jugo de naranja", "queso", "vino").
+    - "sintomas": lista de síntomas mencionados en español, forma clínica simple (ej: "insomnio", "dolor de cabeza", "hinchazón").
 
     Input: "{query}"
     Output (JSON estricto):
@@ -354,6 +395,10 @@ def find_best_matches_hybrid(entities, data, food_compound_map=None):
 
     results = []
     for entry in data:
+        # APLICACIÓN DEL SEGURO LÓGICO
+        if food_compound_map and not validar_seguro_logico(entry, user_foods_list, food_compound_map):
+            continue
+
         db_food_keywords = extract_keywords(entry.get("compuesto_alimento", ""))
         db_symptom_keywords = extract_keywords(" ".join(entry.get("sintomas_clave", [])))
 
@@ -380,11 +425,14 @@ def build_local_hypothesis(entities, food_compound_map, neuro_map):
 
     symptom_text = " ".join(user_symptoms).lower()
     headache_keywords = ["dolor de cabeza", "migraña", "cefalea", "jaqueca"]
+    insomnia_keywords = ["insomnio", "no puedo dormir", "sueño", "desvelado"]
+    
     es_dolor_cabeza = any(k in symptom_text for k in headache_keywords)
+    es_insomnio = any(k in symptom_text for k in insomnia_keywords)
 
     candidates = []
     for food in user_foods:
-        for compound in food_compound_map.get(food, []):
+        for compound in food_compound_map.get(food.lower().strip(), []):
             info = neuro_map.get(compound)
             if not info:
                 continue
@@ -393,12 +441,17 @@ def build_local_hypothesis(entities, food_compound_map, neuro_map):
     if not candidates:
         return None
 
-    compuestos_str = ", ".join(sorted(set(c['compuesto'] for c in candidates)))
-    alimentos_str = ", ".join(sorted(set(c['alimento'] for c in candidates)))
+    compuestos_unicos = sorted(set(c['compuesto'] for c in candidates))
+    alimentos_unicos = sorted(set(c['alimento'] for c in candidates))
+    compuestos_str = ", ".join(compuestos_unicos)
+    alimentos_str = ", ".join(alimentos_unicos)
 
-    condicion = f"Sensibilidad o intolerancia a {compuestos_str} presente en {alimentos_str}"
     if es_dolor_cabeza:
         condicion = f"Posible migraña o cefalea alimentaria por sensibilidad a aminas vasoactivas ({compuestos_str})"
+    elif es_insomnio:
+        condicion = f"Alteración del sueño / insomnio por respuesta a {compuestos_str} presente en {alimentos_str}"
+    else:
+        condicion = f"Sensibilidad o intolerancia a {compuestos_str} presente en {alimentos_str}"
 
     mecanismo = " | ".join(sorted(set(c['efecto'] for c in candidates)))
 
@@ -410,7 +463,6 @@ def build_local_hypothesis(entities, food_compound_map, neuro_map):
         "es_hipotesis_local": True
     }
 
-# --- BÚSQUEDA EN FOODB INSTANTÁNEA ---
 def find_best_foodb_matches(user_foods_es, _foodb_index, _foodb_lower_map, food_name_map, limit=3):
     if not user_foods_es or not _foodb_index: return []
 
@@ -426,17 +478,14 @@ def find_best_foodb_matches(user_foods_es, _foodb_index, _foodb_lower_map, food_
     found_matches = []
     for term in search_terms_en:
         term_lower = term.lower().strip()
-        # Coincidencia exacta O(1)
         if term_lower in _foodb_lower_map:
             found_matches.append(_foodb_lower_map[term_lower])
             continue
-        # Búsqueda rápida por subcadena acotada
         for k_lower, orig_key in _foodb_lower_map.items():
             if term_lower in k_lower:
                 found_matches.append(orig_key)
                 if len(found_matches) >= limit: break
 
-    # Deduplicación
     seen = set()
     unique = []
     for item in found_matches:
@@ -471,7 +520,7 @@ def generate_detailed_analysis(query, match, entities=None, food_compound_map=No
     Tarea: Escribe un análisis en Markdown estructurado:
     1. Saludo breve y empático.
     2. Frase inicial clara con la hipótesis probable.
-    3. Explicación de las moléculas responsables (ej: tiramina, histamina, cafeína, gluten).
+    3. Explicación de las moléculas responsables (ej: histamina, fructosa, tiramina, gluten).
     4. Mecanismo fisiológico en términos sencillos.
     5. Alimentos a evitar o moderar.
     6. Alternativas o reemplazos sugeridos.
@@ -518,7 +567,6 @@ def generate_molecular_report_text(best_match, entities, _foodb_index, _foodb_lo
 
     found_any = False
 
-    # 1. Base bioquímica curada interna
     for food in user_foods:
         compounds = food_compound_map.get(food, [])
         if compounds:
@@ -530,7 +578,6 @@ def generate_molecular_report_text(best_match, entities, _foodb_index, _foodb_lo
                 else:
                     report_lines.append(f"- {compound.capitalize()}")
 
-    # 2. Base de datos externa FooDB
     if _foodb_index:
         best_food_matches = find_best_foodb_matches(user_foods, _foodb_index, _foodb_lower_map, food_name_map)
         for food_key in best_food_matches:
@@ -573,7 +620,7 @@ if 'entities' not in st.session_state: st.session_state.entities = None
 if 'analysis_cache' not in st.session_state: st.session_state.analysis_cache = {}
 
 with st.form(key="search_form"):
-    query = st.text_area("Tu Caso:", height=150, placeholder="Ej: Cuando tomo jugo de naranja o queso me da dolor de cabeza y ansiedad.")
+    query = st.text_area("Tu Caso:", height=150, placeholder="Ej: Cuando tomo mucho jugo de naranja no puedo dormir.")
     submitted = st.form_submit_button("Analizar Caso", type="primary")
 
 if submitted and query: