app.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
import joblib
import pickle
from PIL import Image
import io
import os
import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
from datetime import datetime
import base64
from fpdf import FPDF
import tempfile

# Set page config first
st.set_page_config(
    page_title="SehatAI - Smart Healthcare Triage",
    page_icon="🏥",
    layout="wide",
    initial_sidebar_state="collapsed"
)

# Professional CSS Styling with Pakistan theme colors
def local_css():
    st.markdown("""
    <style>
    .main-header {
        font-size: 3.5rem;
        color: #1f77b4;
        text-align: center;
        margin-bottom: 0.5rem;
        font-weight: 800;
        background: linear-gradient(135deg, #00401A, #00612A, #008000);
        -webkit-background-clip: text;
        -webkit-text-fill-color: transparent;
        text-shadow: 0px 4px 8px rgba(0,0,0,0.2);
        font-family: 'Arial', sans-serif;
    }
    .quote-section {
        background: linear-gradient(135deg, #00401A 0%, #00612A 100%);
        color: white;
        padding: 25px;
        border-radius: 20px;
        text-align: center;
        margin: 20px 0;
        box-shadow: 0 8px 25px rgba(0,0,0,0.15);
        border: 3px solid #008000;
    }
    .quote-text {
        font-size: 1.4rem;
        font-weight: 600;
        margin-bottom: 10px;
        font-style: italic;
    }
    .quote-author {
        font-size: 1.1rem;
        opacity: 0.9;
    }
    .section-container {
        background: white;
        padding: 30px;
        border-radius: 20px;
        box-shadow: 0 8px 25px rgba(0,0,0,0.1);
        margin-bottom: 30px;
        border: 2px solid #e0e0e0;
        transition: all 0.3s ease;
    }
    .section-container:hover {
        box-shadow: 0 12px 35px rgba(0,0,0,0.15);
        transform: translateY(-2px);
    }
    .metric-card {
        background: linear-gradient(135deg, #00401A 0%, #00612A 100%);
        color: white;
        padding: 25px;
        border-radius: 15px;
        text-align: center;
        box-shadow: 0 6px 15px rgba(0,0,0,0.2);
        transition: all 0.3s ease;
    }
    .metric-card:hover {
        transform: translateY(-3px);
        box-shadow: 0 10px 25px rgba(0,0,0,0.3);
    }
    .risk-high { 
        background: linear-gradient(135deg, #ff6b6b, #ee5a52);
        color: white;
        padding: 25px;
        border-radius: 15px;
        border-left: 8px solid #dc3545;
        box-shadow: 0 6px 15px rgba(220,53,69,0.4);
    }
    .risk-medium { 
        background: linear-gradient(135deg, #ffd93d, #ffcd3c);
        color: #333;
        padding: 25px;
        border-radius: 15px;
        border-left: 8px solid #ffc107;
        box-shadow: 0 6px 15px rgba(255,193,7,0.4);
    }
    .risk-low { 
        background: linear-gradient(135deg, #6bcf7f, #28a745);
        color: white;
        padding: 25px;
        border-radius: 15px;
        border-left: 8px solid #20c997;
        box-shadow: 0 6px 15px rgba(40,167,69,0.4);
    }
    .priority-box { 
        border: 4px solid #00612A; 
        padding: 30px; 
        border-radius: 20px; 
        margin: 20px 0;
        background: linear-gradient(135deg, #f8f9fa 0%, #e9ecef 100%);
        box-shadow: 0 8px 25px rgba(0,0,0,0.15);
    }
    .stButton button {
        width: 100%;
        background: linear-gradient(45deg, #00401A, #00612A);
        color: white;
        font-weight: bold;
        border: none;
        padding: 16px 32px;
        border-radius: 12px;
        font-size: 1.2rem;
        transition: all 0.3s ease;
        box-shadow: 0 6px 15px rgba(0,64,26,0.4);
    }
    .stButton button:hover {
        transform: translateY(-3px);
        box-shadow: 0 10px 25px rgba(0,64,26,0.5);
        background: linear-gradient(45deg, #00612A, #00401A);
    }
    .chat-message {
        padding: 15px;
        border-radius: 15px;
        margin: 10px 0;
        border: 2px solid #e0e0e0;
    }
    .user-message {
        background: linear-gradient(135deg, #00401A, #00612A);
        color: white;
        margin-left: 20%;
        text-align: right;
    }
    .bot-message {
        background: linear-gradient(135deg, #f8f9fa, #e9ecef);
        color: #333;
        margin-right: 20%;
    }
    .language-selector {
        position: absolute;
        top: 20px;
        right: 20px;
        z-index: 1000;
    }
    .pakistan-flag {
        background: linear-gradient(135deg, #00401A, #00612A, #FFFFFF);
        padding: 5px 15px;
        border-radius: 20px;
        color: white;
        font-weight: bold;
        margin: 0 10px;
    }
    </style>
    """, unsafe_allow_html=True)

# Initialize session state
def init_session_state():
    if 'patient_data' not in st.session_state:
        st.session_state.patient_data = {}
    if 'risk_scores' not in st.session_state:
        st.session_state.risk_scores = {}
    if 'assessment_history' not in st.session_state:
        st.session_state.assessment_history = []
    if 'chat_history' not in st.session_state:
        st.session_state.chat_history = []
    if 'current_language' not in st.session_state:
        st.session_state.current_language = 'English'

# Healthcare quotes database
HEALTHCARE_QUOTES = [
    {
        'english': "Health is the crown on the well person's head that only the ill can see.",
        'urdu': "صحت ایک تاج ہے جو تندرست انسان کے سر پر ہوتا ہے جسے صرف بیمار ہی دیکھ سکتے ہیں۔",
        'author': "Robin Sharma"
    },
    {
        'english': "The first wealth is health. Take care of your body, it's the only place you have to live.",
        'urdu': "پہلی دولت صحت ہے۔ اپنے جسم کا خیال رکھیں، یہ وہ واحد جگہ ہے جہاں آپ کو رہنا ہے۔",
        'author': "Ralph Waldo Emerson"
    },
    {
        'english': "A healthy outside starts from the inside. Prevention is better than cure.",
        'urdu': "ایک صحت مند باہر کی طرف اندر سے شروع ہوتی ہے۔ بچاؤ علاج سے بہتر ہے۔",
        'author': "Robert Urich"
    },
    {
        'english': "Your body hears everything your mind says. Stay positive for better health.",
        'urdu': "آپ کا جسم وہ سب کچھ سنتا ہے جو آپ کا دماغ کہتا ہے۔ بہتر صحت کے لیے مثبت رہیں۔",
        'author': "Naomi Judd"
    },
    {
        'english': "The greatest of follies is to sacrifice health for any other kind of happiness.",
        'urdu': "سب سے بڑی بیوقوفی صحت کو کسی دوسری قسم کی خوشی کے لیے قربان کرنا ہے۔",
        'author': "Arthur Schopenhauer"
    }
]

class HealthcareChatbot:
    def __init__(self):
        self.medical_knowledge_base = {
            'heart_disease': {
                'symptoms': ["Chest pain or discomfort", "Shortness of breath", "Pain in arms, neck, jaw", "Nausea", "Fatigue", "Dizziness"],
                'risk_factors': ["High blood pressure", "High cholesterol", "Smoking", "Diabetes", "Obesity", "Family history", "Physical inactivity"],
                'prevention': ["Healthy diet low in saturated fats", "Regular exercise 30 mins daily", "No smoking", "Weight management", "Stress management", "Regular check-ups"],
                'emergency_signs': ["Severe chest pain", "Difficulty breathing", "Fainting", "Rapid heartbeat", "Pain spreading to arms/shoulders"]
            },
            'diabetes': {
                'symptoms': ["Increased thirst and hunger", "Frequent urination", "Fatigue", "Blurred vision", "Slow healing wounds", "Unexplained weight loss"],
                'risk_factors': ["Family history", "Overweight (BMI > 25)", "High blood pressure", "Physical inactivity", "Age over 45", "Gestational diabetes history"],
                'prevention': ["Balanced diet with controlled carbs", "Regular physical activity", "Weight management", "Blood sugar monitoring", "Regular health screenings"],
                'emergency_signs': ["Blood sugar >300 mg/dL or <70 mg/dL", "Confusion or disorientation", "Fruity breath odor", "Rapid breathing", "Loss of consciousness"]
            },
            'hypertension': {
                'symptoms': ["Headaches", "Dizziness", "Blurred vision", "Shortness of breath", "Chest pain", "Nosebleeds"],
                'risk_factors': ["Family history", "Age over 65", "Obesity", "High salt intake", "Stress", "Alcohol consumption", "Smoking"],
                'prevention': ["DASH diet (low sodium)", "Regular aerobic exercise", "Weight management", "Stress reduction", "Limit alcohol", "No smoking"],
                'emergency_signs': ["Severe headache", "Chest pain", "Difficulty breathing", "Vision changes", "Confusion", "Seizures"]
            },
            'general_health': {
                'nutrition': ["Eat 5-9 servings of fruits/vegetables daily", "Choose whole grains over refined", "Include lean proteins", "Stay hydrated (8-10 glasses water)", "Limit processed foods and sugar"],
                'exercise': ["150 mins moderate exercise weekly", "Strength training 2x weekly", "Stay active throughout day", "Include flexibility exercises", "Get adequate rest between workouts"],
                'lifestyle': ["7-9 hours quality sleep nightly", "Stress management techniques", "No smoking", "Limit alcohol to 1-2 drinks/day", "Regular health check-ups"],
                'prevention': ["Annual physical exams", "Vaccinations up to date", "Regular hand washing", "Sun protection", "Mental health care"]
            }
        }
    
    def get_response(self, user_input, language='English'):
        user_input = user_input.lower().strip()
        
        # Greeting patterns
        if any(word in user_input for word in ['hello', 'hi', 'hey', 'salam', 'السلام علیکم']):
            return self._format_greeting_response(language)
        
        # Heart disease related queries
        if any(word in user_input for word in ['heart', 'cardiac', 'chest pain', 'cholesterol', 'دل', 'سینے میں درد']):
            return self._format_heart_response(language)
        
        # Diabetes related queries
        elif any(word in user_input for word in ['diabetes', 'sugar', 'glucose', 'insulin', 'ذیابیطس', 'شوگر']):
            return self._format_diabetes_response(language)
        
        # Hypertension related queries
        elif any(word in user_input for word in ['blood pressure', 'hypertension', 'bp', 'بلڈ پریشر', 'ہائی بلڈ پریشر']):
            return self._format_hypertension_response(language)
        
        # Nutrition and diet
        elif any(word in user_input for word in ['diet', 'nutrition', 'food', 'eating', 'غذا', 'کھانا']):
            return self._format_nutrition_response(language)
        
        # Exercise and fitness
        elif any(word in user_input for word in ['exercise', 'workout', 'fitness', 'gym', 'ورزش', 'جم']):
            return self._format_exercise_response(language)
        
        # Symptoms assessment
        elif any(word in user_input for word in ['symptom', 'pain', 'fever', 'headache', 'علامت', 'درد']):
            return self._format_symptoms_response(language)
        
        # Medication queries
        elif any(word in user_input for word in ['medicine', 'medication', 'drug', 'treatment', 'دوا', 'علاج']):
            return self._format_medication_response(language)
        
        # Emergency situations
        elif any(word in user_input for word in ['emergency', 'urgent', 'help', 'ہنگامی', 'فوری']):
            return self._format_emergency_response(language)
        
        # General health queries
        elif any(word in user_input for word in ['health', 'wellness', 'prevention', 'صحت', 'تندرستی']):
            return self._format_general_health_response(language)
        
        # Default response for unknown queries
        else:
            return self._format_default_response(language)
    
    def _format_greeting_response(self, language):
        if language == 'English':
            return """
**🤖 Welcome to SehatAI Health Assistant!**

I'm here to help you with:
• Heart health and cardiovascular diseases
• Diabetes and blood sugar management  
• Blood pressure and hypertension
• Nutrition and diet advice
• Exercise and fitness guidance
• Symptom assessment
• General health and wellness

Please ask me specific health-related questions, and I'll provide detailed, helpful information.

*Note: I'm an AI assistant. For serious medical concerns, always consult a qualified healthcare professional.*
"""
        else:
            return """
**🤖 سیحت اے آئی ہیلتھ اسسٹنٹ میں خوش آمدید!**

میں آپ کی مدد کے لیے یہاں ہوں:
• دل کی صحت اور قلبی امراض
• ذیابیطس اور بلڈ شوگر مینجمنٹ
• بلڈ پریشر اور ہائی بلڈ پریشر
• غذائیت اور غذا کے مشورے
• ورزش اور فٹنس گائیڈنس
• علامات کی تشخیص
• عام صحت اور تندرستی

براہ کرم مجھ سے مخصوص صحت سے متعلق سوالات پوچھیں، اور میں تفصیلی، مددگار معلومات فراہم کروں گا۔

*نوٹ: میں ایک AI اسسٹنٹ ہوں۔ سنگین طبی مسائل کے لیے، ہمیشہ کوالیفائیڈ ہیلتھ کیئر پروفیشنل سے مشورہ کریں۔*
"""
    
    def _format_heart_response(self, language):
        knowledge = self.medical_knowledge_base['heart_disease']
        if language == 'English':
            return f"""
**❤️ Comprehensive Heart Health Information**

**🚨 Common Symptoms:**
{chr(10).join(['• ' + symptom for symptom in knowledge['symptoms']])}

**⚠️ Risk Factors:**
{chr(10).join(['• ' + factor for factor in knowledge['risk_factors']])}

**🛡️ Prevention Strategies:**
{chr(10).join(['• ' + tip for tip in knowledge['prevention']])}

**🚑 Emergency Warning Signs (Seek Immediate Care):**
{chr(10).join(['• ' + sign for sign in knowledge['emergency_signs']])}

**📊 Recommended Monitoring:**
• Regular blood pressure checks
• Cholesterol levels annually if high risk
• ECG if symptoms present
• Stress test if recommended by doctor

*🔬 Clinical Note: Early detection saves lives. Regular check-ups are crucial for heart health.*
"""
        else:
            return f"""
**❤️ دل کی صحت کی جامع معلومات**

**🚨 عام علامات:**
{chr(10).join(['• ' + symptom for symptom in ['سینے میں درد یا بے چینی', 'سانس لینے میں دشواری', 'بازوؤں، گردن، جبڑے میں درد', 'متلی', 'تھکاوٹ', 'چکر آنا']])}

**⚠️ خطرے کے عوامل:**
{chr(10).join(['• ' + factor for factor in ['ہائی بلڈ پریشر', 'ہائی کولیسٹرول', 'سگریٹ نوشی', 'ذیابیطس', 'موٹاپا', 'خاندانی تاریخ', 'جسمانی غیر فعالیت']])}

**🛡️ بچاؤ کی حکمت عملی:**
{chr(10).join(['• ' + tip for tip in ['سیر شدہ چکنائی سے پاک صحت مند غذا', 'روزانہ 30 منٹ باقاعدہ ورزش', 'سگریٹ نوشی سے پرہیز', 'وزن کا انتظام', 'تناؤ کا انتظام', 'باقاعدہ چیک اپ']])}

**🚑 ہنگامی انتباہی علامات (فوری علاج حاصل کریں):**
{chr(10).join(['• ' + sign for sign in ['شدید سینے میں درد', 'سانس لینے میں شدید دشواری', 'بیہوش ہونا', 'تیز دل کی دھڑکن', 'بازو/کندھوں میں پھیلنے والا درد']])}

**📊 تجویز کردہ نگرانی:**
• بلڈ پریشر کی باقاعدہ جانچ
• اگر خطرہ زیادہ ہو تو سالانہ کولیسٹرول کی سطح
• اگر علامات موجود ہوں تو ECG
• اگر ڈاکٹر تجویز کرے تو اسٹریس ٹیسٹ

*🔬 کلینیکل نوٹ: ابتدائی تشخیص جان بچاتی ہے۔ دل کی صحت کے لیے باقاعدہ چیک اپ بہت ضروری ہیں۔*
"""
    
    def _format_diabetes_response(self, language):
        knowledge = self.medical_knowledge_base['diabetes']
        if language == 'English':
            return f"""
**🩺 Comprehensive Diabetes Information**

**🚨 Common Symptoms:**
{chr(10).join(['• ' + symptom for symptom in knowledge['symptoms']])}

**⚠️ Risk Factors:**
{chr(10).join(['• ' + factor for factor in knowledge['risk_factors']])}

**🛡️ Prevention & Management:**
{chr(10).join(['• ' + tip for tip in knowledge['prevention']])}

**🚑 Emergency Signs (Seek Immediate Care):**
{chr(10).join(['• ' + sign for sign in knowledge['emergency_signs']])}

**📊 Monitoring Guidelines:**
• Fasting blood sugar: 80-130 mg/dL
• Post-meal blood sugar: <180 mg/dL
• HbA1c: <7.0% (quarterly if uncontrolled)
• Regular foot and eye examinations

*🔬 Clinical Note: Consistent monitoring and lifestyle management are key to diabetes control.*
"""
        else:
            return f"""
**🩺 ذیابیطس کی جامع معلومات**

**🚨 عام علامات:**
{chr(10).join(['• ' + symptom for symptom in ['زیادہ پیاس اور بھوک لگنا', 'بار بار پیشاب آنا', 'تھکاوٹ', 'دھندلا نظر آنا', 'زخموں کا دیر سے بھرنا', 'بے وجہ وزن میں کمی']])}

**⚠️ خطرے کے عوامل:**
{chr(10).join(['• ' + factor for factor in ['خاندانی تاریخ', 'وزن زیادہ ہونا (BMI > 25)', 'ہائی بلڈ پریشر', 'جسمانی غیر فعالیت', '45 سال سے زیادہ عمر', 'حمل کی ذیابیطس کی تاریخ']])}

**🛡️ بچاؤ اور انتظام:**
{chr(10).join(['• ' + tip for tip in ['کنٹرول کاربوہائیڈریٹ کے ساتھ متوازن غذا', 'باقاعدہ جسمانی سرگرمی', 'وزن کا انتظام', 'بلڈ شوگر مانیٹرنگ', 'باقاعدہ صحت کی اسکریننگ']])}

**🚑 ہنگامی علامات (فوری علاج حاصل کریں):**
{chr(10).join(['• ' + sign for sign in ['بلڈ شوگر >300 mg/dL یا <70 mg/dL', 'الجھن یا بے ترتیبی', 'پھل کی سی بو والی سانس', 'تیز سانس لینا', 'ہوش کا ضیاع']])}

**📊 نگرانی کے رہنما اصول:**
• فاسٹنگ بلڈ شوگر: 80-130 mg/dL
• کھانے کے بعد بلڈ شوگر: <180 mg/dL
• HbA1c: <7.0% (اگر کنٹرول نہ ہو تو سہ ماہی)
• پاؤں اور آنکھوں کا باقاعدہ معائنہ

*🔬 کلینیکل نوٹ: مستقل نگرانی اور طرز زندگی کا انتظام ذیابیطس کے کنٹرول کی کلید ہے۔*
"""
    
    def _format_hypertension_response(self, language):
        knowledge = self.medical_knowledge_base['hypertension']
        if language == 'English':
            return f"""
**💓 Comprehensive Blood Pressure Information**

**🚨 Common Symptoms:**
{chr(10).join(['• ' + symptom for symptom in knowledge['symptoms']])}

**⚠️ Risk Factors:**
{chr(10).join(['• ' + factor for factor in knowledge['risk_factors']])}

**🛡️ Prevention & Control:**
{chr(10).join(['• ' + tip for tip in knowledge['prevention']])}

**🚑 Hypertensive Emergency Signs:**
{chr(10).join(['• ' + sign for sign in knowledge['emergency_signs']])}

**📊 Blood Pressure Classification:**
• Normal: <120/80 mmHg
• Elevated: 120-129/<80 mmHg  
• Stage 1 Hypertension: 130-139/80-89 mmHg
• Stage 2 Hypertension: ≥140/90 mmHg

*🔬 Clinical Note: Silent killer - often no symptoms. Regular monitoring is essential.*
"""
        else:
            return f"""
**💓 بلڈ پریشر کی جامع معلومات**

**🚨 عام علامات:**
{chr(10).join(['• ' + symptom for symptom in ['سر درد', 'چکر آنا', 'دھندلا نظر آنا', 'سانس لینے میں دشواری', 'سینے میں درد', 'ناک سے خون آنا']])}

**⚠️ خطرے کے عوامل:**
{chr(10).join(['• ' + factor for factor in ['خاندانی تاریخ', '65 سال سے زیادہ عمر', 'موٹاپا', 'زیادہ نمک کا استعمال', 'تناؤ', 'شراب کا استعمال', 'سگریٹ نوشی']])}

**🛡️ بچاؤ اور کنٹرول:**
{chr(10).join(['• ' + tip for tip in ['ڈیش ڈائٹ (کم سوڈیم)', 'باقاعدہ ایروبک ورزش', 'وزن کا انتظام', 'تناؤ میں کمی', 'شراب کو محدود کریں', 'سگریٹ نوشی سے پرہیز']])}

**🚑 ہائی بلڈ پریشر کی ہنگامی علامات:**
{chr(10).join(['• ' + sign for sign in ['شدید سر درد', 'سینے میں درد', 'سانس لینے میں دشواری', 'بینائی میں تبدیلی', 'الجھن', 'دورے']])}

**📊 بلڈ پریشر کی درجہ بندی:**
• نارمل: <120/80 mmHg
• بلند: 120-129/<80 mmHg
• اسٹیج 1 ہائی بلڈ پریشر: 130-139/80-89 mmHg
• اسٹیج 2 ہائی بلڈ پریشر: ≥140/90 mmHg

*🔬 کلینیکل نوٹ: خاموش قاتل - اکثر کوئی علامات نہیں ہوتیں۔ باقاعدہ نگرانی ضروری ہے۔*
"""
    
    def _format_nutrition_response(self, language):
        knowledge = self.medical_knowledge_base['general_health']
        if language == 'English':
            return f"""
**🍎 Comprehensive Nutrition Guide**

**🥦 Healthy Eating Principles:**
{chr(10).join(['• ' + tip for tip in knowledge['nutrition']])}

**🎯 Specific Recommendations:**
• **Heart Health**: Mediterranean diet, omega-3 rich foods
• **Diabetes**: Controlled carb intake, high fiber
• **Hypertension**: Low sodium (<2300mg/day), potassium-rich foods
• **Weight Management**: Calorie control, portion management

**🚫 Foods to Limit:**
• Processed and packaged foods
• Sugary drinks and sweets
• High sodium snacks
• Saturated and trans fats

**💡 Pakistani Dietary Adaptations:**
• Choose whole wheat chapati over refined flour
• Include lentils (daal) and legumes regularly
• Use healthy cooking oils (canola, olive)
• Limit ghee and butter usage

*Remember: Balanced nutrition is foundation of good health.*
"""
        else:
            return f"""
**🍎 غذائیت کی جامع گائیڈ**

**🥦 صحت مند کھانے کے اصول:**
{chr(10).join(['• ' + tip for tip in ['روزانہ 5-9 سرونگ پھل/سبزیاں کھائیں', 'ریفائنڈ کی بجائے سارا اناج منتخب کریں', 'لیان پروٹین شامل کریں', 'ہائیڈریٹ رہیں (8-10 گلاس پانی)', 'پراسیسڈ فوڈز اور چینی کو محدود کریں']])}

**🎯 مخصوص سفارشات:**
• **دل کی صحت**: بحیرہ روم کی غذا، اومیگا 3 سے بھرپور غذائیں
• **ذیابیطس**: کنٹرول کاربوہائیڈریٹ انٹیک، زیادہ فائبر
• **ہائی بلڈ پریشر**: کم سوڈیم (<2300mg/day)، پوٹاشیم سے بھرپور غذائیں
• **وزن کا انتظام**: کیلوری کنٹرول، حصے کا انتظام

**🚫 محدود کرنے والی غذائیں:**
• پراسیسڈ اور پیکجڈ فوڈز
• میٹھے مشروبات اور مٹھائیاں
• ہائی سوڈیم اسنیکس
• سیر شدہ اور ٹرانس فیٹس

**💡 پاکستانی غذائی موافقت:**
• ریفائنڈ آٹے کی بجائے whole wheat چپاتی منتخب کریں
• دالوں اور پھلیوں کو باقاعدہ شامل کریں
• صحت مند ککنگ آئلز (کینولا، زیتون) استعمال کریں
• گھی اور مکھن کے استعمال کو محدود کریں

*یاد رکھیں: متوازن غذائیت اچھی صحت کی بنیاد ہے۔*
"""
    
    def _format_exercise_response(self, language):
        knowledge = self.medical_knowledge_base['general_health']
        if language == 'English':
            return f"""
**💪 Comprehensive Exercise Guide**

**🏃‍♂️ Exercise Recommendations:**
{chr(10).join(['• ' + tip for tip in knowledge['exercise']])}

**🎯 Disease-Specific Exercise:**
• **Heart Health**: 30 mins moderate cardio daily
• **Diabetes**: Combination of cardio and strength training
• **Hypertension**: Regular aerobic exercise
• **Weight Management**: 300+ mins moderate exercise weekly

**🌞 Pakistani Climate Considerations:**
• Exercise in cooler morning/evening hours
• Stay hydrated with water and electrolytes
• Wear light, breathable clothing
• Listen to your body in hot weather

**🔄 Exercise Types:**
• **Cardio**: Walking, jogging, cycling, swimming
• **Strength**: Weight training, resistance bands
• **Flexibility**: Yoga, stretching
• **Balance**: Tai chi, balance exercises

*Important: Consult doctor before starting new exercise program.*
"""
        else:
            return f"""
**💪 ورزش کی جامع گائیڈ**

**🏃‍♂️ ورزش کی سفارشات:**
{chr(10).join(['• ' + tip for tip in ['ہفتے میں 150 منٹ اعتدال پسند ورزش', 'ہفتے میں 2 بار طاقت کی تربیت', 'پورے دن متحرک رہیں', 'لچک کی ورزشیں شامل کریں', 'ورک آؤٹس کے درمیان مناسب آرام حاصل کریں']])}

**🎯 بیماری کی مخصوص ورزش:**
• **دل کی صحت**: روزانہ 30 منٹ اعتدال پسند کارڈیو
• **ذیابیطس**: کارڈیو اور طاقت کی تربیت کا مجموعہ
• **ہائی بلڈ پریشر**: باقاعدہ ایروبک ورزش
• **وزن کا انتظام**: ہفتے میں 300+ منٹ اعتدال پسند ورزش

**🌞 پاکستانی آب و ہوا کے تحفظات:**
• ٹھنڈے صبح/شام کے اوقات میں ورزش کریں
• پانی اور الیکٹرولائٹس کے ساتھ ہائیڈریٹ رہیں
• ہلکے، ہوا دار کپڑے پہنیں
• گرم موسم میں اپنے جسم کی بات سنیں

**🔄 ورزش کی اقسام:**
• **کارڈیو**: چہل قدمی، جاگنگ، سائیکل چلانا، تیراکی
• **طاقت**: وزن کی تربیت، مزاحمتی بینڈ
• **لچک**: یوگا، اسٹریچنگ
• **توازن**: تائی چی، توازن کی ورزشیں

*اہم: نئی ورزش پروگرام شروع کرنے سے پہلے ڈاکٹر سے مشورہ کریں۔*
"""
    
    def _format_symptoms_response(self, language):
        if language == 'English':
            return """
**🔍 Symptom Assessment Guidance**

**🩺 When to Seek Medical Care:**
• Persistent fever above 103°F (39.4°C)
• Difficulty breathing or chest pain
• Severe abdominal pain
• Sudden dizziness, weakness, or confusion
• Unexplained weight loss (>10% body weight)
• Symptoms lasting more than 2 weeks
• Worsening of chronic conditions

**🏠 Self-Care Tips:**
• Rest and adequate hydration
• Monitor symptoms and temperature regularly
• Use over-the-counter medications as directed
• Apply cold/heat packs as appropriate
• Maintain proper nutrition

**🚨 Emergency Warning Signs (Go to ER):**
• Difficulty breathing or shortness of breath
• Chest pain or pressure lasting >5 minutes
• Severe bleeding that doesn't stop
• Sudden severe pain anywhere in body
• Loss of consciousness or fainting
• Sudden vision changes
• Difficulty speaking or confusion

*⚠️ Important: This is general guidance. Always consult healthcare professional for proper diagnosis.*
"""
        else:
            return """
**🔍 علامات کی تشخیص کی رہنمائی**

**🩺 طبی دیکھ بھال کب حاصل کریں:**
• 103°F (39.4°C) سے اوپر مستقل بخار
• سانس لینے میں دشواری یا سینے میں درد
• شدید پیٹ کا درد
• اچانک چکر آنا، کمزوری، یا الجھن
• بے وجہ وزن میں کمی (>10% جسمانی وزن)
• 2 ہفتے سے زیادہ علامات برقرار رہنا
• دائمی حالات کا بگڑنا

**🏠 خود کی دیکھ بھال کے نکات:**
• آرام اور مناسب ہائیڈریشن
• علامات اور درجہ حرارت کی باقاعدہ نگرانی
• ہدایت کے مطابق اوور دی کاؤنٹر ادویات استعمال کریں
• حسب مناسب کولڈ/ہیٹ پیکس لگائیں
• مناسب غذائیت برقرار رکھیں

**🚨 ہنگامی انتباہی علامات (ایمرجنسی روم جائیں):**
• سانس لینے میں دشواری یا سانس کی قلت
• 5 منٹ سے زیادہ سینے میں درد یا دباؤ
• شدید خون بہنا جو رک نہیں رہا
• جسم میں کہیں بھی اچانک شدید درد
• ہوش کا ضیاع یا بیہوشی
• اچانک بینائی میں تبدیلی
• بولنے میں دشواری یا الجھن

*⚠️ اہم: یہ عام رہنمائی ہے۔ مناسب تشخیص کے لیے ہمیشہ ہیلتھ کیئر پروفیشنل سے مشورہ کریں۔*
"""
    
    def _format_medication_response(self, language):
        if language == 'English':
            return """
**💊 Medication Safety & Information**

**📋 General Medication Guidelines:**
• Take medications exactly as prescribed
• Never share prescriptions with others
• Keep updated medication list with you
• Inform all doctors about all medications
• Understand purpose and side effects of each medicine

**⚠️ Common Medication Categories:**
• **Heart**: Beta-blockers, ACE inhibitors, statins
• **Diabetes**: Metformin, insulin, SGLT2 inhibitors  
• **Hypertension**: Diuretics, calcium channel blockers
• **Pain**: NSAIDs, acetaminophen (use cautiously)

**🚨 Medication Warning Signs:**
• Severe allergic reactions (rash, swelling)
• Difficulty breathing after taking medicine
• Severe stomach pain or vomiting
• Unusual bleeding or bruising
• Confusion or hallucinations

**💡 Important Reminders:**
• Don't stop medications without doctor's advice
• Report side effects to your doctor
• Keep medications in original containers
• Check expiration dates regularly

*Note: Always follow your healthcare provider's specific instructions.*
"""
        else:
            return """
**💊 دوائیوں کی حفاظت اور معلومات**

**📋 عام دوائیوں کے رہنما اصول:**
• دوائیں بالکل تجویز کردہ طریقے سے لیں
• کبھی بھی دوسروں کے ساتھ نسخے شیئر نہ کریں
• اپنے ساتھ اپ ڈیٹ شدہ دوائیوں کی فہرست رکھیں
• تمام ڈاکٹروں کو تمام دوائیوں کے بارے میں بتائیں
• ہر دوا کے مقصد اور مضر اثرات کو سمجھیں

**⚠️ عام دوائیوں کی اقسام:**
• **دل**: بیٹا بلاکرز، ACE inhibitors، statins
• **ذیابیطس**: میٹفارمن، انسولین، SGLT2 inhibitors
• **ہائی بلڈ پریشر**: ڈائیوریٹکس، کیلشیم چینل بلاکرز
• **درد**: NSAIDs، acetaminophen (احتیاط سے استعمال کریں)

**🚨 دوائیوں کی انتباہی علامات:**
• شدید الرجک رد عمل (خارش، سوجن)
• دوا لینے کے بعد سانس لینے میں دشواری
• شدید پیٹ میں درد یا الٹی
• غیر معمولی خون بہنا یا چوٹ لگنا
• الجھن یا توہمات

**💡 اہم یاد دہانیاں:**
• ڈاکٹر کے مشورے کے بغیر دوائیں بند نہ کریں
• اپنے ڈاکٹر کو مضر اثرات کی رپورٹ کریں
• دوائیں اصل کنٹینرز میں رکھیں
• میعاد ختم ہونے کی تاریخوں کو باقاعدگی سے چیک کریں

*نوٹ: ہمیشہ اپنے ہیلتھ کیئر فراہم کرنے والے کی مخصوص ہدایات پر عمل کریں۔*
"""
    
    def _format_emergency_response(self, language):
        if language == 'English':
            return """
**🚨 EMERGENCY MEDICAL GUIDANCE**

**📞 Immediate Actions Required:**
• Call emergency services (1122 in Pakistan)
• Don't drive yourself to hospital
• Keep patient calm and comfortable
• Have medical information ready
• Don't give food or drink

**🏥 When to Go to Emergency Room:**
• Chest pain or pressure
• Difficulty breathing
• Severe bleeding
• Sudden weakness or paralysis
• Severe burns
• Poisoning or overdose
• Seizures
• Severe allergic reactions

**🆘 First Aid Basics:**
• **CPR**: Start if no breathing/pulse (30 compressions: 2 breaths)
• **Bleeding**: Apply direct pressure
• **Choking**: Perform Heimlich maneuver
• **Burns**: Cool with running water
• **Fainting**: Lay flat, elevate legs

**📋 Emergency Preparedness:**
• Keep emergency numbers handy
• Know location of nearest hospital
• Have medical history documented
• Keep medications list updated

*⚠️ THIS IS EMERGENCY GUIDANCE ONLY. SEEK PROFESSIONAL MEDICAL HELP IMMEDIATELY.*
"""
        else:
            return """
**🚨 ہنگامی طبی رہنمائی**

**📞 فوری کارروائی کی ضرورت ہے:**
• ہنگامی خدمات کو کال کریں (پاکستان میں 1122)
• خود ہسپتال نہ جائیں
• مریض کو پرسکون اور آرام دہ رکھیں
• طبی معلومات تیار رکھیں
• کھانا یا پانی نہ دیں

**🏥 ایمرجنسی روم کب جائیں:**
• سینے میں درد یا دباؤ
• سانس لینے میں دشواری
• شدید خون بہنا
• اچانک کمزوری یا فالج
• شدید جلنے
• زہر یا اوور ڈوز
• دورے
• شدید الرجک رد عمل

**🆘 فرسٹ ایڈ کی بنیادی باتیں:**
• **CPR**: اگر سانس/پلس نہ ہو تو شروع کریں (30 کمپریشن: 2 سانس)
• **خون بہنا**: براہ راست دباؤ ڈالیں
• **گلا گھٹنا**: ہیملک مانور انجام دیں
• **جلنے**: پانی سے ٹھنڈا کریں
• **بیہوشی**: سیدھا لیٹائیں، ٹانگیں اونچی کریں

**📋 ہنگامی تیاری:**
• ہنگامی نمبرز ہاتھ میں رکھیں
• قریبی ہسپتال کا مقام جانیں
• طبی تاریخ دستاویزی شکل میں رکھیں
• دوائیوں کی فہرست اپ ڈیٹ رکھیں

*⚠️ یہ صرف ہنگامی رہنمائی ہے۔ فوری طور پر پیشہ ورانہ طبی مدد حاصل کریں۔*
"""
    
    def _format_general_health_response(self, language):
        knowledge = self.medical_knowledge_base['general_health']
        if language == 'English':
            return f"""
**🌿 Comprehensive Health & Wellness Guide**

**💚 Lifestyle Recommendations:**
{chr(10).join(['• ' + tip for tip in knowledge['lifestyle']])}

**🛡️ Preventive Healthcare:**
{chr(10).join(['• ' + tip for tip in knowledge['prevention']])}

**🎯 Health Monitoring Schedule:**
• **Daily**: Blood pressure (if hypertensive), blood sugar (if diabetic)
• **Weekly**: Weight, exercise minutes
• **Monthly**: Self-examinations (skin, breasts, testicles)
• **Annual**: Complete physical, blood tests, dental checkup
• **As recommended**: Cancer screenings, vision/hearing tests

**🌟 Healthy Habits for Pakistan:**
• Drink filtered/boiled water
• Eat fresh, locally available fruits and vegetables
• Practice good food hygiene
• Get adequate sunlight exposure (vitamin D)
• Maintain social connections and mental wellbeing

*Remember: Small consistent changes lead to lasting health improvements!*
"""
        else:
            return f"""
**🌿 صحت اور تندرستی کی جامع گائیڈ**

**💚 طرز زندگی کی سفارشات:**
{chr(10).join(['• ' + tip for tip in ['رات میں 7-9 گھنٹے معیاری نیند', 'تناؤ کے انتظام کی تکنیکیں', 'سگریٹ نوشی سے پرہیز', 'شراب کو 1-2 ڈرنکس/دن تک محدود کریں', 'باقاعدہ صحت کی جانچ']])}

**🛡️ احتیاطی ہیلتھ کیئر:**
{chr(10).join(['• ' + tip for tip in ['سالانہ جسمانی امتحانات', 'ویکسینیشن اپ ڈیٹ', 'باقاعدہ ہاتھ دھونا', 'سورج سے تحفظ', 'ذہنی صحت کی دیکھ بھال']])}

**🎯 صحت کی نگرانی کا شیڈول:**
• **روزانہ**: بلڈ پریشر (اگر ہائی بلڈ پریشر ہو)، بلڈ شوگر (اگر ذیابیطس ہو)
• **ہفتہ وار**: وزن، ورزش کے منٹ
• **ماہانہ**: خود معائنہ (جلد، چھاتی، خصیے)
• **سالانہ**: مکمل جسمانی، خون کے ٹیسٹ، دانتوں کا چیک اپ
• **جیسا کہ تجویز کیا گیا ہے**: کینسر کی اسکریننگ، بینائی/سماعت کے ٹیسٹ

**🌟 پاکستان کے لیے صحت مند عادات:**
• فلٹر/ابلا ہوا پانی پیئیں
• تازہ، مقامی طور پر دستیاب پھل اور سبزیاں کھائیں
• اچھی غذا کی حفظان صحت کی مشق کریں
• مناسب سورج کی روشنی (وٹامن ڈی) حاصل کریں
• سماجی رابطے اور ذہنی تندرستی برقرار رکھیں

*یاد رکھیں: چھوٹی مسلسل تبدیلیاں پائیدار صحت کی بہتری کا باعث بنتی ہیں!*
"""
    
    def _format_default_response(self, language):
        if language == 'English':
            return """
**🤖 SehatAI Health Assistant**

I understand you're asking about health topics. I'm specially trained to help with:

**💚 Common Health Areas:**
• Heart disease and cardiovascular health
• Diabetes management and prevention  
• Blood pressure control
• Nutrition and dietary guidance
• Exercise and physical activity
• Symptom assessment
• Medication information
• Emergency situations
• General wellness and prevention

**💡 How to Get Better Answers:**
Please ask specific questions like:
• "What are the symptoms of heart disease?"
• "How to manage diabetes?"
• "What foods help lower blood pressure?"
• "Exercise recommendations for beginners"
• "When to go to emergency room?"

I'll provide detailed, accurate medical information to help you make informed health decisions.

*⚠️ Remember: I'm an AI assistant. For personal medical advice, always consult qualified healthcare professionals.*
"""
        else:
            return """
**🤖 سیحت اے آئی ہیلتھ اسسٹنٹ**

میں سمجھتا ہوں کہ آپ صحت کے موضوعات کے بارے میں پوچھ رہے ہیں۔ میں خاص طور پر مدد کے لیے تربیت یافتہ ہوں:

**💚 عام صحت کے شعبے:**
• دل کی بیماری اور قلبی صحت
• ذیابیطس کا انتظام اور روک تھام
• بلڈ پریشر کنٹرول
• غذائیت اور غذائی رہنمائی
• ورزش اور جسمانی سرگرمی
• علامات کی تشخیص
• دوائیوں کی معلومات
• ہنگامی حالات
• عام تندرستی اور روک تھام

**💡 بہتر جوابات کیسے حاصل کریں:**
براہ کرم مخصوص سوالات پوچھیں جیسے:
• "دل کی بیماری کی علامات کیا ہیں؟"
• "ذیابیطس کا انتظام کیسے کریں؟"
• "کون سی غذائیں بلڈ پریشر کم کرنے میں مدد کرتی ہیں؟"
• "ابتدائی افراد کے لیے ورزش کی سفارشات"
• "ایمرجنسی روم کب جائیں؟"

میں آپ کو معلوماتی صحت کے فیصلے کرنے میں مدد کے لیے تفصیلی، درست طبی معلومات فراہم کروں گا۔

*⚠️ یاد رکھیں: میں ایک AI اسسٹنٹ ہوں۔ ذاتی طبی مشورے کے لیے، ہمیشہ کوالیفائیڈ ہیلتھ کیئر پروفیشنلز سے مشورہ کریں۔*
"""

class PDFReportGenerator:
    def __init__(self):
        self.pdf = FPDF()
        self.pdf.set_auto_page_break(auto=True, margin=15)
        
    def generate_report(self, patient_data, risk_scores, language='English'):
        self.pdf.add_page()
        
        # Title
        self.pdf.set_font('Arial', 'B', 16)
        if language == 'English':
            self.pdf.cell(0, 10, 'SEHATAI MEDICAL ASSESSMENT REPORT', 0, 1, 'C')
        else:
            # For Urdu, we'll use English to avoid encoding issues
            self.pdf.cell(0, 10, 'SEHATAI MEDICAL ASSESSMENT REPORT', 0, 1, 'C')
        
        self.pdf.ln(10)
        
        # Patient Information
        self.pdf.set_font('Arial', 'B', 12)
        self.pdf.cell(0, 10, 'Patient Information:', 0, 1)
        
        self.pdf.set_font('Arial', '', 10)
        patient_info = [
            f"Name: {self._safe_encode(patient_data.get('name', 'Not provided'))}",
            f"Age: {patient_data.get('age', 'Not provided')} years",
            f"Gender: {self._safe_encode(patient_data.get('gender', 'Not provided'))}",
            f"Contact: {self._safe_encode(patient_data.get('contact', 'Not provided'))}"
        ]
        
        for info in patient_info:
            self.pdf.cell(0, 8, info, 0, 1)
        
        self.pdf.ln(5)
        
        # Clinical Parameters
        self.pdf.set_font('Arial', 'B', 12)
        self.pdf.cell(0, 10, 'Clinical Parameters:', 0, 1)
        
        self.pdf.set_font('Arial', '', 10)
        clinical_info = [
            f"Blood Pressure: {patient_data.get('bp_systolic', 'N/A')}/{patient_data.get('bp_diastolic', 'N/A')} mmHg",
            f"Heart Rate: {patient_data.get('heart_rate', 'N/A')} bpm",
            f"Cholesterol: {patient_data.get('cholesterol', 'N/A')} mg/dL",
            f"Glucose: {patient_data.get('glucose', 'N/A')} mg/dL",
            f"BMI: {patient_data.get('bmi', 'N/A')}"
        ]
        
        for info in clinical_info:
            self.pdf.cell(0, 8, info, 0, 1)
        
        self.pdf.ln(5)
        
        # Symptoms
        self.pdf.set_font('Arial', 'B', 12)
        self.pdf.cell(0, 10, 'Reported Symptoms:', 0, 1)
        
        self.pdf.set_font('Arial', '', 10)
        symptoms = patient_data.get('symptoms', {})
        symptom_list = [
            f"Chest Pain: {'Yes' if symptoms.get('chest_pain') else 'No'}",
            f"Shortness of Breath: {'Yes' if symptoms.get('shortness_breath') else 'No'}",
            f"Palpitations: {'Yes' if symptoms.get('palpitations') else 'No'}",
            f"Fatigue: {'Yes' if symptoms.get('fatigue') else 'No'}",
            f"Dizziness: {'Yes' if symptoms.get('dizziness') else 'No'}",
            f"Blurred Vision: {'Yes' if symptoms.get('blurred_vision') else 'No'}"
        ]
        
        for symptom in symptom_list:
            self.pdf.cell(0, 8, symptom, 0, 1)
        
        self.pdf.ln(5)
        
        # Risk Assessment
        self.pdf.set_font('Arial', 'B', 12)
        self.pdf.cell(0, 10, 'Risk Assessment Results:', 0, 1)
        
        self.pdf.set_font('Arial', '', 10)
        risk_info = [
            f"Heart Disease Risk: {risk_scores.get('heart', 0):.1%}",
            f"Diabetes Risk: {risk_scores.get('diabetes', 0):.1%}",
            f"Hypertension Risk: {risk_scores.get('hypertension', 0):.1%}",
            f"Overall Priority Score: {risk_scores.get('priority', 0):.1%}"
        ]
        
        for info in risk_info:
            self.pdf.cell(0, 8, info, 0, 1)
        
        self.pdf.ln(5)
        
        # Recommendation
        self.pdf.set_font('Arial', 'B', 12)
        self.pdf.cell(0, 10, 'Clinical Recommendation:', 0, 1)
        
        self.pdf.set_font('Arial', '', 10)
        recommendation = self._safe_encode(risk_scores.get('recommendation', 'No recommendation available'))
        self.pdf.multi_cell(0, 8, recommendation)
        
        self.pdf.ln(10)
        
        # Footer
        self.pdf.set_font('Arial', 'I', 8)
        self.pdf.cell(0, 10, f'Generated by SehatAI on: {datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")}', 0, 1, 'C')
        
        return self.pdf.output(dest='S').encode('latin1', 'replace')
    
    def _safe_encode(self, text):
        """Safely encode text for PDF generation"""
        if text is None:
            return ""
        try:
            return str(text)
        except:
            return "Encoding error"

# Load ML models with error handling
@st.cache_resource(show_spinner=False)
def load_models():
    models = {}
    scalers = {}
    
    try:
        # Load heart disease model
        if os.path.exists('heart_model.pkl'):
            models['heart'] = joblib.load('heart_model.pkl')
            st.success("✅ Heart disease model loaded successfully")
        else:
            st.warning("⚠️ Heart model file not found, using rule-based assessment")
            models['heart'] = None
    except Exception as e:
        st.warning(f"⚠️ Error loading heart model: {str(e)}")
        models['heart'] = None
    
    try:
        # Load diabetes model
        if os.path.exists('diabeties_model.pkl'):
            models['diabetes'] = joblib.load('diabeties_model.pkl')
            st.success("✅ Diabetes model loaded successfully")
        else:
            st.warning("⚠️ Diabetes model file not found, using rule-based assessment")
            models['diabetes'] = None
    except Exception as e:
        st.warning(f"⚠️ Error loading diabetes model: {str(e)}")
        models['diabetes'] = None
    
    try:
        # Load hypertension model
        if os.path.exists('hypertension_model.pkl'):
            models['hypertension'] = joblib.load('hypertension_model.pkl')
            st.success("✅ Hypertension model loaded successfully")
        else:
            st.warning("⚠️ Hypertension model file not found, using rule-based assessment")
            models['hypertension'] = None
    except Exception as e:
        st.warning(f"⚠️ Error loading hypertension model: {str(e)}")
        models['hypertension'] = None
    
    # Load scalers
    try:
        if os.path.exists('scaler.pkl'):
            scalers['default'] = joblib.load('scaler.pkl')
            st.success("✅ Scaler loaded successfully")
    except:
        st.warning("⚠️ Scaler not available, using standard scaling")
        scalers['default'] = None
    
    return models, scalers

def calculate_priority_score(heart_risk, diabetes_risk, hypertension_risk):
    """Calculate integrated priority score with clinical weighting"""
    # Clinical severity weighting
    priority = (
        heart_risk * 0.45 +      # Highest weight for cardiac issues
        diabetes_risk * 0.25 +   # Medium weight for diabetes
        hypertension_risk * 0.30 # Medium weight for hypertension
    )
    
    return min(1.0, priority)  # Cap at 1.0

def get_priority_recommendation(priority_score, language='English'):
    """Get priority-based recommendation with clinical thresholds"""
    if priority_score >= 0.75:
        if language == 'Urdu':
            return "EMERGENCY_CARE", "اعلی ترجیح - فوری ہنگامی علاج کی ضرورت", "risk-high"
        else:
            return "EMERGENCY_CARE", "High Priority - Immediate Emergency Care Required", "risk-high"
    elif priority_score >= 0.55:
        if language == 'Urdu':
            return "SAME_DAY_CONSULT", "درمیانی ترجیح - اسی دن مشورہ ضروری", "risk-medium"
        else:
            return "SAME_DAY_CONSULT", "Medium Priority - Same Day Consultation Required", "risk-medium"
    else:
        if language == 'Urdu':
            return "ROUTINE_APPOINTMENT", "کم ترجیح - روٹین اپائنٹمنٹ", "risk-low"
        else:
            return "ROUTINE_APPOINTMENT", "Low Priority - Routine Appointment", "risk-low"

def validate_patient_data(age, bp_systolic, bp_diastolic, heart_rate):
    """Validate patient data for realistic clinical values"""
    errors = []
    
    if age < 1 or age > 120:
        errors.append("Age must be between 1 and 120 years")
    if bp_systolic < 70 or bp_systolic > 250:
        errors.append("Systolic BP must be between 70 and 250 mmHg")
    if bp_diastolic < 40 or bp_diastolic > 150:
        errors.append("Diastolic BP must be between 40 and 150 mmHg")
    if heart_rate < 30 or heart_rate > 200:
        errors.append("Heart rate must be between 30 and 200 bpm")
    
    return errors

def predict_with_models(age, bp_systolic, bp_diastolic, heart_rate, cholesterol, glucose, bmi, symptoms, models, scalers):
    """Predict risks using loaded ML models"""
    heart_risk, diabetes_risk, hypertension_risk = 0.0, 0.0, 0.0
    
    try:
        # Prepare features for heart model
        if models['heart'] is not None:
            heart_features = np.array([[
                age, bp_systolic, cholesterol, heart_rate,
                symptoms['chest_pain'], symptoms['shortness_breath'], 
                symptoms['palpitations'], bmi, glucose
            ]])
            
            if scalers.get('default') is not None:
                heart_features = scalers['default'].transform(heart_features)
            
            heart_risk = models['heart'].predict_proba(heart_features)[0][1]
        else:
            heart_risk = predict_risk_rule_based_heart(age, bp_systolic, bp_diastolic, cholesterol, glucose, bmi, symptoms)
    
    except Exception as e:
        heart_risk = predict_risk_rule_based_heart(age, bp_systolic, bp_diastolic, cholesterol, glucose, bmi, symptoms)
    
    try:
        # Prepare features for diabetes model
        if models['diabetes'] is not None:
            diabetes_features = np.array([[
                age, glucose, bmi, cholesterol,
                symptoms['fatigue'], symptoms['blurred_vision'],
                bp_systolic, heart_rate
            ]])
            
            if scalers.get('default') is not None:
                diabetes_features = scalers['default'].transform(diabetes_features)
            
            diabetes_risk = models['diabetes'].predict_proba(diabetes_features)[0][1]
        else:
            diabetes_risk = predict_risk_rule_based_diabetes(age, bp_systolic, bp_diastolic, cholesterol, glucose, bmi, symptoms)
    
    except Exception as e:
        diabetes_risk = predict_risk_rule_based_diabetes(age, bp_systolic, bp_diastolic, cholesterol, glucose, bmi, symptoms)
    
    try:
        # Prepare features for hypertension model
        if models['hypertension'] is not None:
            hypertension_features = np.array([[
                age, bp_systolic, bp_diastolic, bmi,
                symptoms['dizziness'], symptoms['palpitations'],
                heart_rate, cholesterol
            ]])
            
            if scalers.get('default') is not None:
                hypertension_features = scalers['default'].transform(hypertension_features)
            
            hypertension_risk = models['hypertension'].predict_proba(hypertension_features)[0][1]
        else:
            hypertension_risk = predict_risk_rule_based_hypertension(age, bp_systolic, bp_diastolic, cholesterol, glucose, bmi, symptoms)
    
    except Exception as e:
        hypertension_risk = predict_risk_rule_based_hypertension(age, bp_systolic, bp_diastolic, cholesterol, glucose, bmi, symptoms)
    
    return heart_risk, diabetes_risk, hypertension_risk

def predict_risk_rule_based_heart(age, bp_systolic, bp_diastolic, cholesterol, glucose, bmi, symptoms):
    """Rule-based heart risk prediction"""
    risk = 0.0
    
    # Age factor
    if age > 60: risk += 0.25
    elif age > 45: risk += 0.15
    elif age > 30: risk += 0.05
    
    # Blood pressure factor
    if bp_systolic > 180 or bp_diastolic > 120: risk += 0.30
    elif bp_systolic > 140 or bp_diastolic > 90: risk += 0.20
    elif bp_systolic > 130 or bp_diastolic > 85: risk += 0.10
    
    # Cholesterol factor
    if cholesterol > 240: risk += 0.20
    elif cholesterol > 200: risk += 0.10
    
    # BMI factor
    if bmi > 35: risk += 0.15
    elif bmi > 30: risk += 0.10
    elif bmi > 25: risk += 0.05
    
    # Glucose factor
    if glucose > 200: risk += 0.10
    elif glucose > 126: risk += 0.05
    
    # Symptom factors
    if symptoms['chest_pain']: risk += 0.25
    if symptoms['shortness_breath']: risk += 0.15
    if symptoms['palpitations']: risk += 0.10
    
    return min(0.95, risk)

def predict_risk_rule_based_diabetes(age, bp_systolic, bp_diastolic, cholesterol, glucose, bmi, symptoms):
    """Rule-based diabetes risk prediction"""
    risk = 0.0
    
    # Age factor
    if age > 50: risk += 0.20
    elif age > 40: risk += 0.10
    elif age > 30: risk += 0.05
    
    # Glucose factor (most important)
    if glucose > 200: risk += 0.40
    elif glucose > 126: risk += 0.30
    elif glucose > 100: risk += 0.15
    
    # BMI factor
    if bmi > 35: risk += 0.25
    elif bmi > 30: risk += 0.15
    elif bmi > 25: risk += 0.08
    
    # Blood pressure factor
    if bp_systolic > 140 or bp_diastolic > 90: risk += 0.10
    
    # Symptom factors
    if symptoms['fatigue']: risk += 0.10
    if symptoms['blurred_vision']: risk += 0.08
    
    return min(0.95, risk)

def predict_risk_rule_based_hypertension(age, bp_systolic, bp_diastolic, cholesterol, glucose, bmi, symptoms):
    """Rule-based hypertension risk prediction"""
    risk = 0.0
    
    # Blood pressure factor (most important)
    if bp_systolic > 180 or bp_diastolic > 120: risk += 0.50
    elif bp_systolic > 140 or bp_diastolic > 90: risk += 0.35
    elif bp_systolic > 130 or bp_diastolic > 85: risk += 0.20
    
    # Age factor
    if age > 60: risk += 0.15
    elif age > 45: risk += 0.08
    
    # BMI factor
    if bmi > 30: risk += 0.15
    elif bmi > 25: risk += 0.08
    
    # Symptom factors
    if symptoms['dizziness']: risk += 0.10
    if symptoms['palpitations']: risk += 0.08
    
    return min(0.95, risk)

def create_download_link(pdf_data, filename, text):
    """Create a download link for PDF"""
    b64 = base64.b64encode(pdf_data).decode()
    href = f'<a href="data:application/octet-stream;base64,{b64}" download="{filename}">{text}</a>'
    return href

def main():
    # Load custom CSS
    local_css()
    init_session_state()
    
    # Load ML models
    with st.spinner("🔄 Loading AI models..."):
        models, scalers = load_models()
    
    # Initialize chatbot
    chatbot = HealthcareChatbot()
    
    # Language selector at top right with Pakistan flag colors
    col_lang, col_space = st.columns([1, 5])
    with col_lang:
        st.markdown('<div class="pakistan-flag">🇵🇰</div>', unsafe_allow_html=True)
        language = st.selectbox("Language", ["English", "Urdu"], key="language_selector", label_visibility="collapsed")
        st.session_state.current_language = language
    
    # Main header with new name
    st.markdown('<h1 class="main-header">🏥 SehatAI</h1>', unsafe_allow_html=True)
    if language == "English":
        st.markdown('<h3 style="text-align: center; color: #00612A; margin-bottom: 20px;">Smart Healthcare Triage & Risk Assessment System</h3>', unsafe_allow_html=True)
    else:
        st.markdown('<h3 style="text-align: center; color: #00612A; margin-bottom: 20px;">ذہین ہیلتھ کیئر ٹریج اور خطرے کی تشخیص کا نظام</h3>', unsafe_allow_html=True)
    
    # Display random healthcare quote
    import random
    quote = random.choice(HEALTHCARE_QUOTES)
    
    st.markdown(f'''
    <div class="quote-section">
        <div class="quote-text">"{quote['english']}"</div>
        <div class="quote-text">"{quote['urdu']}"</div>
        <div class="quote-author">- {quote['author']}</div>
    </div>
    ''', unsafe_allow_html=True)
    
    # Create tabs
    if language == "English":
        tab_names = ["Patient Assessment", "Health Assistant", "Medical Reports"]
    else:
        tab_names = ["مریض تشخیص", "ہیلتھ اسسٹنٹ", "طبی رپورٹس"]
    
    tab1, tab2, tab3 = st.tabs(tab_names)
    
    with tab1:
        # Patient Assessment Form
        st.markdown('<div class="section-container">', unsafe_allow_html=True)
        
        if language == "English":
            st.markdown('<h2 style="color: #00401A; border-bottom: 3px solid #00401A; padding-bottom: 10px;">👨‍⚕️ Comprehensive Patient Assessment</h2>', unsafe_allow_html=True)
            st.write("Complete the following form for comprehensive patient risk assessment and priority scoring")
        else:
            st.markdown('<h2 style="color: #00401A; border-bottom: 3px solid #00401A; padding-bottom: 10px;">👨‍⚕️ جامع مریض تشخیص</h2>', unsafe_allow_html=True)
            st.write("جامع مریض کے خطرے کی تشخیص اور ترجیحی اسکورنگ کے لیے درج ذیل فارم کو مکمل کریں")
        
        with st.form("patient_assessment_form"):
            col1, col2 = st.columns(2)
            
            with col1:
                # Basic Information
                if language == "English":
                    st.subheader("Personal Information")
                    name = st.text_input("Full Name", placeholder="Enter patient's full name")
                    age = st.number_input("Age", min_value=1, max_value=120, value=45, 
                                        help="Patient's age in years")
                    gender = st.selectbox("Gender", ["Male", "Female", "Other"])
                    contact = st.text_input("Contact Number", placeholder="03XX-XXXXXXX")
                else:
                    st.subheader("ذاتی معلومات")
                    name = st.text_input("مکمل نام", placeholder="مریض کا مکمل نام درج کریں")
                    age = st.number_input("عمر", min_value=1, max_value=120, value=45,
                                        help="مریض کی عمر سالوں میں")
                    gender = st.selectbox("جنس", ["مرد", "عورت", "دیگر"])
                    contact = st.text_input("رابطہ نمبر", placeholder="03XX-XXXXXXX")
            
            with col2:
                # Vital Signs
                if language == "English":
                    st.subheader("Clinical Parameters")
                    bp_systolic = st.slider("Blood Pressure (systolic)", 
                                          min_value=70, max_value=250, value=120,
                                          help="Systolic blood pressure in mmHg")
                    bp_diastolic = st.slider("Blood Pressure (diastolic)", 
                                           min_value=40, max_value=150, value=80,
                                          help="Diastolic blood pressure in mmHg")
                    heart_rate = st.slider("Heart Rate (bpm)", 
                                         min_value=30, max_value=200, value=72,
                                         help="Heart beats per minute")
                    cholesterol = st.slider("Cholesterol Level (mg/dL)", 
                                          min_value=100, max_value=400, value=180)
                    glucose = st.slider("Blood Glucose (mg/dL)", 
                                      min_value=50, max_value=500, value=95)
                    bmi = st.slider("BMI", min_value=15.0, max_value=40.0, value=23.5, step=0.1)
                else:
                    st.subheader("کلینیکل پیرامیٹرز")
                    bp_systolic = st.slider("بلڈ پریشر (سسٹولک)", 
                                          min_value=70, max_value=250, value=120,
                                          help="سسٹولک بلڈ پریشر mmHg میں")
                    bp_diastolic = st.slider("بلڈ پریشر (ڈائیسٹولک)", 
                                           min_value=40, max_value=150, value=80,
                                          help="ڈائیسٹولک بلڈ پریشر mmHg میں")
                    heart_rate = st.slider("دل کی دھڑکن (bpm)", 
                                         min_value=30, max_value=200, value=72,
                                         help="دل کی دھڑکن فی منٹ")
                    cholesterol = st.slider("کولیسٹرول کی سطح (mg/dL)", 
                                          min_value=100, max_value=400, value=180)
                    glucose = st.slider("خون میں گلوکوز (mg/dL)", 
                                      min_value=50, max_value=500, value=95)
                    bmi = st.slider("باڈی ماس انڈیکس", min_value=15.0, max_value=40.0, value=23.5, step=0.1)
            
            # Symptoms Section
            if language == "English":
                st.subheader("Reported Symptoms")
                col3, col4 = st.columns(2)
                with col3:
                    chest_pain = st.checkbox("Chest Pain or Discomfort")
                    shortness_breath = st.checkbox("Shortness of Breath")
                    palpitations = st.checkbox("Heart Palpitations")
                with col4:
                    fatigue = st.checkbox("Persistent Fatigue")
                    dizziness = st.checkbox("Dizziness or Lightheadedness")
                    blurred_vision = st.checkbox("Blurred Vision")
            else:
                st.subheader("رپورٹ کردہ علامات")
                col3, col4 = st.columns(2)
                with col3:
                    chest_pain = st.checkbox("سینے میں درد یا بے چینی")
                    shortness_breath = st.checkbox("سانس لینے میں دشواری")
                    palpitations = st.checkbox("دل کی دھڑکن میں اضافہ")
                with col4:
                    fatigue = st.checkbox("مسلسل تھکاوٹ")
                    dizziness = st.checkbox("چکر آنا یا سر ہلکا محسوس ہونا")
                    blurred_vision = st.checkbox("دھندلا نظر آنا")
            
            # Assessment Button
            if language == "English":
                assess_button = st.form_submit_button("🚀 Calculate Risk Score & Priority", 
                                                    use_container_width=True)
            else:
                assess_button = st.form_submit_button("🚀 خطرے کا اسکور اور ترجیح معلوم کریں", 
                                                    use_container_width=True)
            
            if assess_button:
                # Validate inputs
                validation_errors = validate_patient_data(age, bp_systolic, bp_diastolic, heart_rate)
                
                if validation_errors:
                    for error in validation_errors:
                        st.error(f"❌ {error}")
                else:
                    try:
                        with st.spinner("🔍 Analyzing patient data and calculating risks..."):
                            # Prepare symptoms dictionary
                            symptoms_dict = {
                                'chest_pain': chest_pain,
                                'shortness_breath': shortness_breath,
                                'palpitations': palpitations,
                                'fatigue': fatigue,
                                'dizziness': dizziness,
                                'blurred_vision': blurred_vision
                            }
                            
                            # Store patient data
                            st.session_state.patient_data = {
                                'name': name,
                                'age': age,
                                'gender': gender,
                                'contact': contact,
                                'bp_systolic': bp_systolic,
                                'bp_diastolic': bp_diastolic,
                                'heart_rate': heart_rate,
                                'cholesterol': cholesterol,
                                'glucose': glucose,
                                'bmi': bmi,
                                'symptoms': symptoms_dict
                            }
                            
                            # Predict risks using ML models
                            heart_risk, diabetes_risk, hypertension_risk = predict_with_models(
                                age, bp_systolic, bp_diastolic, heart_rate, 
                                cholesterol, glucose, bmi, symptoms_dict, models, scalers
                            )
                            
                            # Calculate integrated priority score
                            priority_score = calculate_priority_score(
                                heart_risk, diabetes_risk, hypertension_risk
                            )
                            
                            priority_level, recommendation, risk_class = get_priority_recommendation(
                                priority_score, language
                            )
                            
                            # Store results
                            st.session_state.risk_scores = {
                                'heart': heart_risk,
                                'diabetes': diabetes_risk,
                                'hypertension': hypertension_risk,
                                'priority': priority_score,
                                'recommendation': recommendation,
                                'level': priority_level
                            }
                            
                            # Add to assessment history
                            st.session_state.assessment_history.append({
                                'timestamp': datetime.now(),
                                'patient_data': st.session_state.patient_data.copy(),
                                'risk_scores': st.session_state.risk_scores.copy()
                            })
                        
                        # Display results
                        st.markdown("---")
                        st.success("✅ Risk assessment completed successfully!")
                        
                        # Risk Scores Visualization
                        if language == "English":
                            st.subheader("📊 Disease Risk Assessment Dashboard")
                        else:
                            st.subheader("📊 بیماری کے خطرے کی تشخیص ڈیش بورڈ")
                        
                        col5, col6, col7, col8 = st.columns(4)
                        
                        risk_metrics = [
                            (heart_risk, "Heart Disease", "❤️", "#FF6B6B"),
                            (diabetes_risk, "Diabetes", "🩺", "#4ECDC4"),
                            (hypertension_risk, "Hypertension", "💓", "#45B7D1"),
                            (priority_score, "Priority Score", "🎯", "#96CEB4")
                        ]
                        
                        for (value, title, emoji, color), col in zip(risk_metrics, [col5, col6, col7, col8]):
                            with col:
                                fig = go.Figure(go.Indicator(
                                    mode = "gauge+number+delta",
                                    value = value,
                                    domain = {'x': [0, 1], 'y': [0, 1]},
                                    title = {'text': f"{emoji} {title}", 'font': {'size': 14}},
                                    gauge = {
                                        'axis': {'range': [0, 1], 'tickwidth': 1},
                                        'bar': {'color': color},
                                        'steps': [
                                            {'range': [0, 0.3], 'color': "lightgreen"},
                                            {'range': [0.3, 0.7], 'color': "yellow"},
                                            {'range': [0.7, 1], 'color': "red"}
                                        ],
                                        'threshold': {
                                            'line': {'color': "black", 'width': 4},
                                            'thickness': 0.75,
                                            'value': 0.7
                                        }
                                    }
                                ))
                                fig.update_layout(height=250, margin=dict(l=10, r=10, t=50, b=10))
                                st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
                        
                        # Priority Recommendation
                        st.markdown(f'<div class="priority-box {risk_class}">', unsafe_allow_html=True)
                        if language == "English":
                            st.markdown(f"## 🎯 Clinical Priority Recommendation")
                            st.markdown(f"### {recommendation}")
                            st.markdown(f"**Overall Risk Score:** `{priority_score:.3f}`")
                            st.markdown(f"**Recommended Action:** `{priority_level.replace('_', ' ').title()}`")
                            
                            # Additional clinical guidance
                            if priority_level == "EMERGENCY_CARE":
                                st.warning("🚨 **Immediate Action Required:** Patient should be directed to emergency department without delay.")
                            elif priority_level == "SAME_DAY_CONSULT":
                                st.info("ℹ️ **Urgent Consultation:** Schedule appointment within 24 hours.")
                            else:
                                st.success("✅ **Routine Care:** Schedule within regular appointment system.")
                                
                        else:
                            st.markdown(f"## 🎯 کلینیکل ترجیحی سفارش")
                            st.markdown(f"### {recommendation}")
                            st.markdown(f"**کل خطرے کا اسکور:** `{priority_score:.3f}`")
                            st.markdown(f"**سفارش کردہ عمل:** `{priority_level.replace('_', ' ').title()}`")
                            
                            if priority_level == "EMERGENCY_CARE":
                                st.warning("🚨 **فوری کارروائی ضروری:** مریض کو بغیر کسی تاخیر کے ایمرجنسی ڈیپارٹمنٹ بھیجا جائے۔")
                            elif priority_level == "SAME_DAY_CONSULT":
                                st.info("ℹ️ **فوری مشاورت:** 24 گھنٹے کے اندر اپائنٹمنٹ شیڈول کریں۔")
                            else:
                                st.success("✅ **روٹین کیئر:** معمول کی اپائنٹمنٹ سسٹم کے اندر شیڈول کریں۔")
                                
                        st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
                            
                    except Exception as e:
                        st.error(f"❌ Error in risk assessment: {str(e)}")
        
        st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
    
    with tab2:
        # Healthcare Chatbot
        st.markdown('<div class="section-container">', unsafe_allow_html=True)
        
        if language == "English":
            st.markdown('<h2 style="color: #00401A; border-bottom: 3px solid #00401A; padding-bottom: 10px;">💬 SehatAI Health Assistant</h2>', unsafe_allow_html=True)
            st.write("Ask health-related questions and get instant, reliable medical information")
        else:
            st.markdown('<h2 style="color: #00401A; border-bottom: 3px solid #00401A; padding-bottom: 10px;">💬 سیحت اے آئی ہیلتھ اسسٹنٹ</h2>', unsafe_allow_html=True)
            st.write("صحت سے متعلق سوالات پوچھیں اور فوری، قابل اعتماد طبی معلومات حاصل کریں")
        
        # Display chat history
        for message in st.session_state.chat_history:
            if message["role"] == "user":
                st.markdown(f'<div class="chat-message user-message"><strong>You:</strong> {message["content"]}</div>', unsafe_allow_html=True)
            else:
                st.markdown(f'<div class="chat-message bot-message"><strong>🤖 Health Assistant:</strong> {message["content"]}</div>', unsafe_allow_html=True)
        
        # Chat input
        if prompt := st.chat_input(
            "Type your health question here..." if language == "English" 
            else "اپنا صحت کا سوال یہاں ٹائپ کریں..."
        ):
            # Add user message to chat history
            st.session_state.chat_history.append({"role": "user", "content": prompt})
            
            # Generate bot response
            with st.spinner("💭 Analyzing your question..." if language == "English" else "💭 آپ کا سوال تجزیہ ہو رہا ہے..."):
                response = chatbot.get_response(prompt, language)
                st.session_state.chat_history.append({"role": "assistant", "content": response})
            
            # Limit chat history to last 10 messages
            if len(st.session_state.chat_history) > 10:
                st.session_state.chat_history = st.session_state.chat_history[-10:]
            
            st.rerun()
        
        # Quick action buttons
        if language == "English":
            st.subheader("Quick Health Topics")
        else:
            st.subheader("فوری صحت کے موضوعات")
        
        col_qa1, col_qa2, col_qa3, col_qa4 = st.columns(4)
        
        with col_qa1:
            if st.button("❤️ Heart Health", use_container_width=True):
                st.session_state.chat_history.append({
                    "role": "user", 
                    "content": "Tell me about heart disease symptoms and prevention"
                })
                st.rerun()
        
        with col_qa2:
            if st.button("🩺 Diabetes", use_container_width=True):
                st.session_state.chat_history.append({
                    "role": "user", 
                    "content": "What are diabetes symptoms and management strategies?"
                })
                st.rerun()
        
        with col_qa3:
            if st.button("💓 Blood Pressure", use_container_width=True):
                st.session_state.chat_history.append({
                    "role": "user", 
                    "content": "How to control high blood pressure naturally?"
                })
                st.rerun()
        
        with col_qa4:
            if st.button("🍎 Nutrition", use_container_width=True):
                st.session_state.chat_history.append({
                    "role": "user", 
                    "content": "What is a healthy diet for heart health?"
                })
                st.rerun()
        
        # Additional quick actions
        col_qa5, col_qa6, col_qa7, col_qa8 = st.columns(4)
        
        with col_qa5:
            if st.button("💪 Exercise", use_container_width=True):
                st.session_state.chat_history.append({
                    "role": "user", 
                    "content": "Exercise recommendations for beginners"
                })
                st.rerun()
        
        with col_qa6:
            if st.button("🔍 Symptoms", use_container_width=True):
                st.session_state.chat_history.append({
                    "role": "user", 
                    "content": "When should I seek emergency medical care?"
                })
                st.rerun()
        
        with col_qa7:
            if st.button("💊 Medications", use_container_width=True):
                st.session_state.chat_history.append({
                    "role": "user", 
                    "content": "General medication safety guidelines"
                })
                st.rerun()
        
        with col_qa8:
            if st.button("🚨 Emergency", use_container_width=True):
                st.session_state.chat_history.append({
                    "role": "user", 
                    "content": "What are emergency warning signs?"
                })
                st.rerun()
        
        st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
    
    with tab3:
        # Medical Reports
        st.markdown('<div class="section-container">', unsafe_allow_html=True)
        
        if language == "English":
            st.markdown('<h2 style="color: #00401A; border-bottom: 3px solid #00401A; padding-bottom: 10px;">📋 Medical Reports & Analytics</h2>', unsafe_allow_html=True)
            st.write("Download comprehensive medical reports and view assessment analytics")
        else:
            st.markdown('<h2 style="color: #00401A; border-bottom: 3px solid #00401A; padding-bottom: 10px;">📋 طبی رپورٹس اور تجزیات</h2>', unsafe_allow_html=True)
            st.write("جامع طبی رپورٹس ڈاؤن لوڈ کریں اور تشخیص کے تجزیات دیکھیں")
        
        if st.session_state.assessment_history:
            # Latest assessment
            latest_assessment = st.session_state.assessment_history[-1]
            
            # Download PDF report
            if language == "English":
                st.subheader("Download Patient Report")
            else:
                st.subheader("مریض رپورٹ ڈاؤن لوڈ کریں")
            
            pdf_generator = PDFReportGenerator()
            pdf_data = pdf_generator.generate_report(
                latest_assessment['patient_data'], 
                latest_assessment['risk_scores'], 
                language
            )
            
            if language == "English":
                st.markdown(create_download_link(pdf_data, "sehatai_medical_report.pdf", "📥 Download Medical Report (PDF)"), unsafe_allow_html=True)
            else:
                st.markdown(create_download_link(pdf_data, "sehatai_medical_report.pdf", "📥 طبی رپورٹ ڈاؤن لوڈ کریں (PDF)"), unsafe_allow_html=True)
            
            # Analytics Section
            if language == "English":
                st.subheader("Assessment Analytics")
            else:
                st.subheader("تشخیص کے تجزیات")
            
            col_anal1, col_anal2, col_anal3 = st.columns(3)
            
            with col_anal1:
                st.metric(
                    "Total Assessments" if language == "English" else "کل تشخیص",
                    len(st.session_state.assessment_history)
                )
            
            with col_anal2:
                latest_priority = latest_assessment['risk_scores']['priority']
                st.metric(
                    "Current Priority Score" if language == "English" else "موجودہ ترجیحی اسکور",
                    f"{latest_priority:.1%}"
                )
            
            with col_anal3:
                high_risk_count = sum(1 for assess in st.session_state.assessment_history 
                                    if assess['risk_scores']['priority'] > 0.7)
                st.metric(
                    "High Risk Cases" if language == "English" else "اعلی خطرہ والے معاملات",
                    high_risk_count
                )
            
            # Risk distribution chart
            if len(st.session_state.assessment_history) > 1:
                risk_data = pd.DataFrame([
                    {
                        'Heart Risk': assess['risk_scores']['heart'],
                        'Diabetes Risk': assess['risk_scores']['diabetes'],
                        'Hypertension Risk': assess['risk_scores']['hypertension'],
                        'Assessment': i+1
                    } for i, assess in enumerate(st.session_state.assessment_history[-5:])
                ])
                
                fig = px.line(risk_data, x='Assessment', y=['Heart Risk', 'Diabetes Risk', 'Hypertension Risk'],
                            title="Risk Trend Analysis" if language == "English" else "خطرے کے رجحان کا تجزیہ",
                            color_discrete_map={
                                'Heart Risk': '#FF6B6B',
                                'Diabetes Risk': '#4ECDC4', 
                                'Hypertension Risk': '#45B7D1'
                            })
                st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
        
        else:
            if language == "English":
                st.info("👆 Complete a patient assessment to generate reports and view analytics")
            else:
                st.info("👆 رپورٹس تیار کرنے اور تجزیات دیکھنے کے لیے مریض کی تشخیص مکمل کریں")
        
        st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)

if __name__ == "__main__":
    main()