Update app.py

app.py

@@ -10,13 +10,18 @@ import os
 import plotly.graph_objects as go
 import plotly.express as px
 from datetime import datetime
+import requests
+import json
+import base64
+from fpdf import FPDF
+import tempfile
 
 # Set page config first
 st.set_page_config(
-    page_title="AI-Priority OPD System",
+    page_title="MediPriority AI - Smart Healthcare Triage",
     page_icon="🏥",
     layout="wide",
-    initial_sidebar_state="expanded"
+    initial_sidebar_state="collapsed"
 )
 
 # Professional CSS Styling
@@ -24,71 +29,94 @@ def local_css():
     st.markdown("""
     <style>
     .main-header {
-        font-size: 3rem;
+        font-size: 3.5rem;
         color: #1f77b4;
         text-align: center;
-        margin-bottom: 1rem;
-        font-weight: 700;
-        background: linear-gradient(135deg, #1f77b4, #2e86ab);
+        margin-bottom: 0.5rem;
+        font-weight: 800;
+        background: linear-gradient(135deg, #1f77b4, #2e86ab, #A23B72);
         -webkit-background-clip: text;
         -webkit-text-fill-color: transparent;
-        text-shadow: 0px 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
+        text-shadow: 0px 4px 8px rgba(0,0,0,0.2);
+        font-family: 'Arial', sans-serif;
     }
-    .sub-header {
-        font-size: 1.5rem;
-        color: #2e86ab;
-        margin-bottom: 1rem;
+    .quote-section {
+        background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 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 #1f77b4;
+    }
+    .quote-text {
+        font-size: 1.4rem;
         font-weight: 600;
-        border-bottom: 2px solid #1f77b4;
-        padding-bottom: 0.5rem;
+        margin-bottom: 10px;
+        font-style: italic;
+    }
+    .quote-author {
+        font-size: 1.1rem;
+        opacity: 0.9;
     }
     .section-container {
         background: white;
-        padding: 25px;
-        border-radius: 15px;
-        box-shadow: 0 4px 12px rgba(0,0,0,0.1);
-        margin-bottom: 25px;
-        border: 1px solid #e0e0e0;
+        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, #667eea 0%, #764ba2 100%);
         color: white;
-        padding: 20px;
-        border-radius: 12px;
+        padding: 25px;
+        border-radius: 15px;
         text-align: center;
-        box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.2);
+        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: 20px;
-        border-radius: 12px;
-        border-left: 6px solid #dc3545;
-        box-shadow: 0 4px 8px rgba(220,53,69,0.3);
+        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: 20px;
-        border-radius: 12px;
-        border-left: 6px solid #ffc107;
-        box-shadow: 0 4px 8px rgba(255,193,7,0.3);
+        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: 20px;
-        border-radius: 12px;
-        border-left: 6px solid #20c997;
-        box-shadow: 0 4px 8px rgba(40,167,69,0.3);
+        padding: 25px;
+        border-radius: 15px;
+        border-left: 8px solid #20c997;
+        box-shadow: 0 6px 15px rgba(40,167,69,0.4);
     }
     .priority-box { 
-        border: 3px solid #2E86AB; 
-        padding: 25px; 
-        border-radius: 15px; 
-        margin: 15px 0;
+        border: 4px solid #2E86AB; 
+        padding: 30px; 
+        border-radius: 20px; 
+        margin: 20px 0;
         background: linear-gradient(135deg, #f8f9fa 0%, #e9ecef 100%);
-        box-shadow: 0 6px 15px rgba(0,0,0,0.1);
+        box-shadow: 0 8px 25px rgba(0,0,0,0.15);
     }
     .stButton button {
         width: 100%;
@@ -96,58 +124,40 @@ def local_css():
         color: white;
         font-weight: bold;
         border: none;
-        padding: 14px 28px;
-        border-radius: 10px;
-        font-size: 1.1rem;
+        padding: 16px 32px;
+        border-radius: 12px;
+        font-size: 1.2rem;
         transition: all 0.3s ease;
-        box-shadow: 0 4px 8px rgba(31,119,180,0.3);
+        box-shadow: 0 6px 15px rgba(31,119,180,0.4);
     }
     .stButton button:hover {
-        transform: translateY(-2px);
-        box-shadow: 0 6px 12px rgba(31,119,180,0.4);
+        transform: translateY(-3px);
+        box-shadow: 0 10px 25px rgba(31,119,180,0.5);
         background: linear-gradient(45deg, #2e86ab, #1f77b4);
     }
-    .dataframe {
-        border-radius: 10px;
-        overflow: hidden;
-        box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);
-    }
-    .dataframe th {
-        background: linear-gradient(135deg, #1f77b4, #2e86ab);
-        color: white;
-        font-weight: bold;
-        padding: 12px;
-    }
-    .dataframe td {
-        padding: 10px;
-        border-bottom: 1px solid #e0e0e0;
-    }
-    .dataframe tr:nth-child(even) {
-        background-color: #f8f9fa;
-    }
-    .dataframe tr:hover {
-        background-color: #e3f2fd;
-    }
-    .sidebar .sidebar-content {
-        background: linear-gradient(180deg, #1f77b4 0%, #2e86ab 100%);
-    }
     .chat-message {
-        padding: 1rem;
-        border-radius: 0.5rem;
-        margin-bottom: 1rem;
-        display: flex;
-        flex-direction: column;
+        padding: 15px;
+        border-radius: 15px;
+        margin: 10px 0;
+        border: 2px solid #e0e0e0;
     }
-    .chat-message.user {
-        background-color: #2b5797;
+    .user-message {
+        background: linear-gradient(135deg, #1f77b4, #2e86ab);
         color: white;
         margin-left: 20%;
+        text-align: right;
     }
-    .chat-message.assistant {
-        background-color: #f0f2f6;
+    .bot-message {
+        background: linear-gradient(135deg, #f8f9fa, #e9ecef);
         color: #333;
         margin-right: 20%;
     }
+    .language-selector {
+        position: absolute;
+        top: 20px;
+        right: 20px;
+        z-index: 1000;
+    }
     </style>
     """, unsafe_allow_html=True)
 
@@ -159,233 +169,452 @@ def init_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'
 
-# Load trained models
-@st.cache_resource(show_spinner=False)
-def load_models():
-    try:
-        # Try to load models with multiple possible file extensions
-        model_files = {
-            'heart': [
-                'heart_disease_model.pkl', 'heart_model.pkl', 'heart_disease_model.joblib',
-                'models/heart_disease_model.pkl', 'models/heart_model.pkl'
-            ],
-            'diabetes': [
-                'diabetes_model.pkl', 'diabetes_model.joblib', 
-                'models/diabetes_model.pkl', 'models/diabetes_model.joblib'
-            ],
-            'hypertension': [
-                'hypertension_model.pkl', 'hypertension_model.joblib',
-                'models/hypertension_model.pkl', 'models/hypertension_model.joblib'
-            ]
-        }
-        
-        def find_and_load_model(file_list, model_name):
-            for file_path in file_list:
-                if os.path.exists(file_path):
-                    try:
-                        if file_path.endswith('.pkl'):
-                            return joblib.load(file_path)
-                        elif file_path.endswith('.joblib'):
-                            return joblib.load(file_path)
-                    except Exception as e:
-                        st.warning(f"Warning loading {model_name} from {file_path}: {str(e)}")
-                        continue
-            return None
-        
-        heart_model = find_and_load_model(model_files['heart'], "Heart Disease")
-        diabetes_model = find_and_load_model(model_files['diabetes'], "Diabetes")
-        hypertension_model = find_and_load_model(model_files['hypertension'], "Hypertension")
-        
-        # If no models found, create simple rule-based models as fallback
-        if heart_model is None:
-            st.info("🔍 Using rule-based heart disease assessment")
-            heart_model = "rule_based"
-        if diabetes_model is None:
-            st.info("🔍 Using rule-based diabetes assessment")
-            diabetes_model = "rule_based"
-        if hypertension_model is None:
-            st.info("🔍 Using rule-based hypertension assessment")
-            hypertension_model = "rule_based"
-        
-        return heart_model, diabetes_model, hypertension_model
-        
-    except Exception as e:
-        st.error(f"❌ Error loading models: {str(e)}")
-        # Return rule-based fallback
-        return "rule_based", "rule_based", "rule_based"
+# Healthcare quotes database
+HEALTHCARE_QUOTES = [
+    {
+        'english': "The art of medicine consists of amusing the patient while nature cures the disease.",
+        'urdu': "طب کا فن مریض کو خوش رکھتے ہوئے فطرت کی بیماری کے علاج کا انتظار کرنا ہے۔",
+        'author': "Voltaire"
+    },
+    {
+        'english': "Health is the greatest gift, contentment the greatest wealth, faithfulness the best relationship.",
+        'urdu': "صحت سب سے بڑی نعمت ہے، قناعت سب سے بڑی دولت ہے، اور وفا سب سے بہرا رشتہ ہے۔",
+        'author': "Buddha"
+    },
+    {
+        'english': "The doctor of the future will give no medication, but will interest his patients in the care of the human frame, diet and in the cause and prevention of disease.",
+        'urdu': "مستقبل کا ڈاکٹر دوائی نہیں دے گا، بلکہ اپنے مریضوں کو انسانی جسم کی دیکھ بھال، غذا اور بیماریوں کی وجوہات اور روک تھام میں دلچسپی لے گا۔",
+        'author': "Thomas Edison"
+    },
+    {
+        'english': "Prevention is better than cure.",
+        'urdu': "بچاؤ علاج سے بہتر ہے۔",
+        'author': "Desiderius Erasmus"
+    },
+    {
+        'english': "A healthy outside starts from the inside.",
+        'urdu': "ایک صحت مند باہر کی طرف اندر سے شروع ہوتی ہے۔",
+        'author': "Robert Urich"
+    }
+]
 
-class HealthcareAssistant:
+class HealthcareChatbot:
     def __init__(self):
-        # Comprehensive medical knowledge base
-        self.medical_knowledge = {
-            'heart_health': {
-                'English': """
-                **Heart Health Management Guidelines:**
-                
-                **Risk Factors to Monitor:**
-                • High blood pressure (>140/90 mmHg)
-                • Elevated cholesterol levels (>200 mg/dL)
-                • Smoking and tobacco use
-                • Diabetes and pre-diabetes
-                • Obesity (BMI > 30)
-                • Physical inactivity
-                • Family history of heart disease
-                
-                **Preventive Measures:**
-                • Regular exercise (30 mins, 5 days/week)
-                • Heart-healthy diet (Mediterranean diet recommended)
-                • Maintain healthy weight
-                • Regular blood pressure monitoring
-                • Annual cholesterol checks
-                • Stress management techniques
-                
-                **Warning Signs - Seek Immediate Care:**
-                • Chest pain or discomfort
-                • Shortness of breath
-                • Pain radiating to arm, neck, or jaw
-                • Dizziness or fainting
-                • Irregular heartbeat
-                """,
-                'Urdu': """
-                **دل کی صحت کے انتظام کے رہنما اصول:**
-                
-                **نگرانی کرنے والے خطرے کے عوامل:**
-                • ہائی بلڈ پریشر (>140/90 mmHg)
-                • کولیسٹرول کی بلند سطح (>200 mg/dL)
-                • سگریٹ نوشی اور تمباکو کا استعمال
-                • ذیابیطس اور پیش ذیابیطس
-                • موٹاپا (BMI > 30)
-                • جسمانی غیر فعالیت
-                • دل کی بیماری کی خاندانی تاریخ
-                
-                **احتیاطی تدابیر:**
-                • باقاعدہ ورزش (30 منٹ، ہفتے میں 5 دن)
-                • دل کی صحت کے لیے مفید غذا (بحیرہ روم کی غذا تجویز کردہ)
-                • صحت مند وزن برقرار رکھیں
-                • بلڈ پریشر کی باقاعدہ نگرانی
-                • سالانہ کولیسٹرول چیک
-                • تناؤ کے انتظام کی تکنیکیں
-                
-                **انتباہی علامات - فوری دیکھ بھال حاصل کریں:**
-                • سینے میں درد یا بے چینی
-                • سانس لینے میں دشواری
-                • بازو، گردن یا جبڑے میں پھیلنے والا درد
-                • چکر آنا یا بیہوش ہونا
-                • بے قاعدہ دل کی دھڑکن
-                """
+        self.medical_knowledge_base = {
+            'heart_disease': {
+                'symptoms': ["Chest pain", "Shortness of breath", "Palpitations", "Fatigue", "Dizziness"],
+                'risk_factors': ["High blood pressure", "High cholesterol", "Smoking", "Diabetes", "Obesity", "Family history"],
+                'prevention': ["Healthy diet", "Regular exercise", "No smoking", "Weight management", "Stress management"],
+                'emergency_signs': ["Severe chest pain", "Difficulty breathing", "Fainting", "Rapid heartbeat"]
             },
             'diabetes': {
-                'English': """
-                **Diabetes Management Protocol:**
-                
-                **Key Monitoring Parameters:**
-                • Fasting blood sugar: 80-130 mg/dL
-                • Post-meal blood sugar: <180 mg/dL
-                • HbA1c: <7.0%
-                • Blood pressure: <140/90 mmHg
-                • Cholesterol levels (LDL <100 mg/dL)
-                
-                **Management Strategies:**
-                • Regular glucose monitoring
-                • Balanced carbohydrate intake
-                • Regular physical activity
-                • Medication adherence
-                • Foot care and examination
-                • Regular eye examinations
-                
-                **Emergency Symptoms:**
-                • Blood sugar >300 mg/dL or <70 mg/dL
-                • Confusion or disorientation
-                • Excessive thirst and urination
-                • Blurred vision
-                • Fruity breath odor
-                """,
-                'Urdu': """
-                **ذیابیطس کے انتظام کا پروٹوکول:**
-                
-                **اہم نگرانی کے پیرامیٹرز:**
-                • فاسٹنگ بلڈ شوگر: 80-130 mg/dL
-                • کھانے کے بعد بلڈ شوگر: <180 mg/dL
-                • HbA1c: <7.0%
-                • بلڈ پریشر: <140/90 mmHg
-                • کولیسٹرول کی سطح (LDL <100 mg/dL)
-                
-                **انتظام کی حکمت عملی:**
-                • گلوکوز کی باقاعدہ نگرانی
-                • متوازن کاربوہائیڈریٹ کی مقدار
-                • باقاعدہ جسمانی سرگرمی
-                • ادویات کی پابندی
-                • پاؤں کی دیکھ بھال اور معائنہ
-                • باقاعدہ آنکھوں کے معائنے
-                
-                **ہنگامی علامات:**
-                • بلڈ شوگر >300 mg/dL یا <70 mg/dL
-                • الجھن یا بے ترتیبی
-                • ضرورت سے زیادہ پیاس اور پیشاب
-                • دھندلا نظر آنا
-                • پھل کی سی بو والی سانس
-                """
+                'symptoms': ["Increased thirst", "Frequent urination", "Fatigue", "Blurred vision", "Slow healing"],
+                'risk_factors': ["Family history", "Obesity", "High blood pressure", "Physical inactivity", "Age"],
+                'prevention': ["Healthy eating", "Regular exercise", "Weight control", "Blood sugar monitoring"],
+                'emergency_signs': ["Very high blood sugar", "Confusion", "Fruity breath", "Rapid breathing"]
             },
             'hypertension': {
-                'English': """
-                **Hypertension Control Guidelines:**
-                
-                **Blood Pressure Classification:**
-                • Normal: <120/80 mmHg
-                • Elevated: 120-129/<80 mmHg
-                • Stage 1: 130-139/80-89 mmHg
-                • Stage 2: ≥140/90 mmHg
-                
-                **Lifestyle Modifications:**
-                • DASH diet (Dietary Approaches to Stop Hypertension)
-                • Sodium restriction (<2,300 mg/day)
-                • Regular aerobic exercise
-                • Weight management
-                • Alcohol moderation
-                • Stress reduction techniques
-                
-                **Monitoring Schedule:**
-                • Daily BP monitoring if uncontrolled
-                • Weekly if well-controlled
-                • Regular medication review
-                • Annual kidney function tests
-                """,
-                'Urdu': """
-                **ہائی بلڈ پریشر کنٹرول گائیڈ لائنز:**
-                
-                **بلڈ پریشر کی درجہ بندی:**
-                • نارمل: <120/80 mmHg
-                • بلند: 120-129/<80 mmHg
-                • اسٹیج 1: 130-139/80-89 mmHg
-                • اسٹیج 2: ≥140/90 mmHg
-                
-                **طرز زندگی میں تبدیلیاں:**
-                • ڈیش ڈائٹ (ہائی بلڈ پریشر روکنے کے لیے غذائی طریقے)
-                • سوڈیم کی پابندی (<2,300 mg/day)
-                • باقاعدہ ایروبک ورزش
-                • وزن کا انتظام
-                • شراب میں اعتدال
-                • تناؤ میں کمی کی تکنیکیں
-                
-                **نگرانی کا شیڈول:**
-                • روزانہ بی پی مانیٹرنگ اگر کنٹرول نہ ہو
-                • ہفتہ وار اگر اچھی طرح کنٹرول ہو
-                • ادویات کی باقاعدہ جائزہ
-                • سالانہ گردے کے فنکشن ٹیسٹ
-                """
+                'symptoms': ["Headaches", "Dizziness", "Blurred vision", "Shortness of breath", "Chest pain"],
+                'risk_factors': ["Family history", "Age", "Obesity", "High salt intake", "Stress", "Alcohol"],
+                'prevention': ["Low salt diet", "Regular exercise", "Weight management", "Stress reduction", "Limit alcohol"],
+                'emergency_signs': ["Severe headache", "Chest pain", "Difficulty breathing", "Vision changes"]
             }
         }
     
-    def get_medical_advice(self, topic, language='English'):
-        """Provide structured medical advice based on topic"""
-        if topic in self.medical_knowledge:
-            return self.medical_knowledge[topic][language]
+    def get_response(self, user_input, language='English'):
+        user_input = user_input.lower()
+        
+        # Heart disease related queries
+        if any(word in user_input for word in ['heart', 'cardiac', 'chest pain', 'cholesterol']):
+            return self._format_heart_response(language)
+        
+        # Diabetes related queries
+        elif any(word in user_input for word in ['diabetes', 'sugar', 'glucose', 'insulin']):
+            return self._format_diabetes_response(language)
+        
+        # Hypertension related queries
+        elif any(word in user_input for word in ['blood pressure', 'hypertension', 'bp']):
+            return self._format_hypertension_response(language)
+        
+        # General health queries
+        elif any(word in user_input for word in ['health', 'diet', 'exercise', 'fitness']):
+            return self._format_general_health_response(language)
+        
+        # Symptoms assessment
+        elif any(word in user_input for word in ['symptom', 'pain', 'fever', 'headache']):
+            return self._format_symptoms_response(language)
+        
+        # Default response
         else:
-            if language == 'English':
-                return "**General Health Advice:**\n\n• Maintain regular health check-ups\n• Follow a balanced diet\n• Stay physically active\n• Get adequate sleep (7-9 hours)\n• Manage stress effectively\n• Avoid smoking and limit alcohol\n• Stay hydrated with 8-10 glasses of water daily"
-            else:
-                return "**عام صحت کے مشورے:**\n\n• باقاعدہ صحت کی جانچ برقرار رکھیں\n• متوازن غذا کی پیروی کریں\n• جسمانی طور پر متحرک رہیں\n• مناسب نیند لیں (7-9 گھنٹے)\n• تناؤ کو مؤثر طریقے سے منظم کریں\n• تمباکو نوشی سے پرہیز کریں اور شراب کو محدود کریں\n• روزانہ 8-10 گلاس پانی پی کر ہائیڈریٹ رہیں"
+            return self._format_default_response(language)
+    
+    def _format_heart_response(self, language):
+        if language == 'English':
+            return f"""
+**❤️ Heart Health Information**
+
+**Common Symptoms:**
+{chr(10).join(['• ' + symptom for symptom in self.medical_knowledge_base['heart_disease']['symptoms']])}
+
+**Risk Factors:**
+{chr(10).join(['• ' + factor for factor in self.medical_knowledge_base['heart_disease']['risk_factors']])}
+
+**Prevention Tips:**
+{chr(10).join(['• ' + tip for tip in self.medical_knowledge_base['heart_disease']['prevention']])}
+
+**🚨 Seek Immediate Medical Attention for:**
+{chr(10).join(['• ' + sign for sign in self.medical_knowledge_base['heart_disease']['emergency_signs']])}
+
+*Note: This is general information. Consult a healthcare professional for personalized advice.*
+"""
+        else:
+            return f"""
+**❤️ دل کی صحت کی معلومات**
+
+**عام علامات:**
+{chr(10).join(['• ' + symptom for symptom in ['سینے میں درد', 'سانس لینے میں دشواری', 'دل کی دھڑکن میں اضافہ', 'تھکاوٹ', 'چکر آنا']])}
+
+**خطرے کے عوامل:**
+{chr(10).join(['• ' + factor for factor in ['ہائی بلڈ پریشر', 'ہائی کولیسٹرول', 'سگریٹ نوشی', 'ذیابیطس', 'موٹاپا', 'خاندانی تاریخ']])}
+
+**بچاؤ کے نکات:**
+{chr(10).join(['• ' + tip for tip in ['صحت مند غذا', 'باقاعدہ ورزش', 'سگریٹ نوشی سے پرہیز', 'وزن کا انتظام', 'تناؤ کا انتظام']])}
+
+**🚨 فوری طبی امداد حاصل کریں اگر:**
+{chr(10).join(['• ' + sign for sign in ['شدید سینے میں درد', 'سانس لینے میں شدید دشواری', 'بیہوش ہونا', 'تیز دل کی دھڑکن']])}
+
+*نوٹ: یہ عام معلومات ہیں۔ ذاتی مشورے کے لیے ہیلتھ کیئر پروفیشنل سے مشورہ کریں۔*
+"""
+    
+    def _format_diabetes_response(self, language):
+        if language == 'English':
+            return f"""
+**🩺 Diabetes Information**
+
+**Common Symptoms:**
+{chr(10).join(['• ' + symptom for symptom in self.medical_knowledge_base['diabetes']['symptoms']])}
+
+**Risk Factors:**
+{chr(10).join(['• ' + factor for factor in self.medical_knowledge_base['diabetes']['risk_factors']])}
+
+**Prevention Tips:**
+{chr(10).join(['• ' + tip for tip in self.medical_knowledge_base['diabetes']['prevention']])}
+
+**🚨 Emergency Signs:**
+{chr(10).join(['• ' + sign for sign in self.medical_knowledge_base['diabetes']['emergency_signs']])}
+
+*Note: Regular monitoring and medical consultation are essential for diabetes management.*
+"""
+        else:
+            return f"""
+**🩺 ذیابیطس کی معلومات**
+
+**عام علامات:**
+{chr(10).join(['• ' + symptom for symptom in ['زیادہ پیاس لگنا', 'بار بار پیشاب آنا', 'تھکاوٹ', 'دھندلا نظر آنا', 'زخموں کا دیر سے بھرنا']])}
+
+**خطرے کے عوامل:**
+{chr(10).join(['• ' + factor for factor in ['خاندانی تاریخ', 'موٹاپا', 'ہائی بلڈ پریشر', 'جسمانی غیر فعالیت', 'عمر']])}
+
+**بچاؤ کے نکات:**
+{chr(10).join(['• ' + tip for tip in ['صحت مند کھانا', 'باقاعدہ ورزش', 'وزن پر قابو', 'بلڈ شوگر مانیٹرنگ']])}
+
+**🚨 ہنگامی علامات:**
+{chr(10).join(['• ' + sign for sign in ['بہت زیادہ بلڈ شوگر', 'الجھن', 'پھل کی سی بو والی سانس', 'تیز سانس لینا']])}
+
+*نوٹ: ذیابیطس کے انتظام کے لیے باقاعدہ نگرانی اور طبی مشورہ ضروری ہے۔*
+"""
+    
+    def _format_hypertension_response(self, language):
+        if language == 'English':
+            return f"""
+**💓 Blood Pressure Information**
+
+**Common Symptoms:**
+{chr(10).join(['• ' + symptom for symptom in self.medical_knowledge_base['hypertension']['symptoms']])}
+
+**Risk Factors:**
+{chr(10).join(['• ' + factor for factor in self.medical_knowledge_base['hypertension']['risk_factors']])}
+
+**Prevention Tips:**
+{chr(10).join(['• ' + tip for tip in self.medical_knowledge_base['hypertension']['prevention']])}
+
+**🚨 Emergency Signs:**
+{chr(10).join(['• ' + sign for sign in self.medical_knowledge_base['hypertension']['emergency_signs']])}
+
+*Note: Regular blood pressure monitoring is crucial for early detection and management.*
+"""
+        else:
+            return f"""
+**💓 بلڈ پریشر کی معلومات**
+
+**عام علامات:**
+{chr(10).join(['• ' + symptom for symptom in ['سر درد', 'چکر آنا', 'دھندلا نظر آنا', 'سانس لینے میں دشواری', 'سینے میں درد']])}
+
+**خطرے کے عوامل:**
+{chr(10).join(['• ' + factor for factor in ['خاندانی تاریخ', 'عمر', 'موٹاپا', 'زیادہ نمک کا استعمال', 'تناؤ', 'شراب']])}
+
+**بچاؤ کے نکات:**
+{chr(10).join(['• ' + tip for tip in ['کم نمک والی غذا', 'باقاعدہ ورزش', 'وزن کا انتظام', 'تناؤ میں کمی', 'شراب کو محدود کریں']])}
+
+**🚨 ہنگامی علامات:**
+{chr(10).join(['• ' + sign for sign in ['شدید سر درد', 'سینے میں درد', 'سانس لینے میں دشواری', 'بینائی میں تبدیلی']])}
+
+*نوٹ: ابتدائی تشخیص اور انتظام کے لیے بلڈ پریشر کی باقاعدہ نگرانی بہت ضروری ہے۔*
+"""
+    
+    def _format_general_health_response(self, language):
+        if language == 'English':
+            return """
+**🌿 General Health & Wellness Tips**
+
+**Nutrition:**
+• Eat a balanced diet with fruits and vegetables
+• Stay hydrated (8-10 glasses of water daily)
+• Limit processed foods and sugar
+• Include lean proteins and whole grains
+
+**Exercise:**
+• 30 minutes of moderate exercise daily
+• Include both cardio and strength training
+• Stay active throughout the day
+• Get adequate rest and recovery
+
+**Lifestyle:**
+• Get 7-9 hours of quality sleep
+• Manage stress through meditation or hobbies
+• Avoid smoking and limit alcohol
+• Regular health check-ups
+
+**Prevention:**
+• Wash hands regularly
+• Maintain healthy weight
+• Stay up to date with vaccinations
+• Practice good hygiene
+
+*Remember: Small consistent changes lead to big health improvements!*
+"""
+        else:
+            return """
+**🌿 عام صحت اور تندرستی کے نکات**
+
+**غذائیت:**
+• پھلوں اور سبزیوں کے ساتھ متوازن غذا کھائیں
+• ہائیڈریٹ رہیں (روزانہ 8-10 گلاس پانی)
+• پراسیسڈ فوڈز اور چینی کو محدود کریں
+• لیان پروٹین اور سارا اناج شامل کریں
+
+**ورزش:**
+• روزانہ 30 منٹ کی اعتدال پسند ورزش
+• کارڈیو اور طاقت کی تربیت دونوں شامل کریں
+• پورے دن متحرک رہیں
+• مناسب آرام اور بحالی حاصل کریں
+
+**طرز زندگی:**
+• 7-9 گھنٹے کی معیاری نیند لیں
+• مراقبہ یا شوق کے ذریعے تناؤ کا انتظام کریں
+• تمباکو نوشی سے پرہیز کریں اور شراب کو محدود کریں
+• باقاعدہ صحت کی جانچ
+
+**بچاؤ:**
+• ہاتھوں کو باقاعدگی سے دھوئیں
+• صحت مند وزن ب��قرار رکھیں
+• ویکسینیشن کے ساتھ اپ ڈیٹ رہیں
+• اچھی حفظان صحت کی مشق کریں
+
+*یاد رکھیں: چھوٹے مسلسل تبدیلیاں بڑی صحت کی بہتری کا باعث بنتی ہیں!*
+"""
+    
+    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 or confusion
+• Unexplained weight loss
+• Symptoms lasting more than 2 weeks
+
+**Self-Care Tips:**
+• Rest and stay hydrated
+• Monitor symptoms and temperature
+• Use over-the-counter medications as directed
+• Apply cold/heat packs as needed
+
+**🚨 Emergency Warning Signs:**
+• Difficulty breathing
+• Chest pain or pressure
+• Severe bleeding
+• Sudden severe pain
+• Loss of consciousness
+
+*Important: This is general guidance. Always consult a healthcare professional for proper diagnosis and treatment.*
+"""
+        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 یا الجھن
+• بے وجہ وزن میں کمی
+• 2 ہفتے سے زیادہ علامات برقرار رہنا
+
+**خود کی دیکھ بھال کے نکات:**
+• آرام کریں اور ہائیڈریٹ رہیں
+• علامات اور درجہ حرارت کی نگرانی کریں
+• ہدایت کے مطابق اوور دی کاؤنٹر ادویات استعمال کریں
+• حسب ضرورت کولڈ/ہیٹ پیکس لگائیں
+
+**🚨 ہنگامی انتباہی علامات:**
+• سانس لینے میں دشواری
+• سینے میں درد یا دباؤ
+• شدید خون بہنا
+• اچانک شدید درد
+• ہوش کا ضیاع
+
+*اہم: یہ عام رہنمائی ہے۔ مناسب تشخیص اور علاج کے لیے ہمیشہ ہیلتھ کیئر پروفیشنل سے مشورہ کریں۔*
+"""
+    
+    def _format_default_response(self, language):
+        if language == 'English':
+            return """
+**🤖 Healthcare Assistant**
+
+I'm here to help you with health-related questions about:
+• Heart health and cardiovascular diseases
+• Diabetes and blood sugar management
+• Blood pressure and hypertension
+• General health and wellness tips
+• Symptom assessment guidance
+
+Please ask me specific questions about these topics, and I'll provide detailed, helpful information based on medical knowledge.
+
+*Remember: I'm an AI assistant. For serious medical concerns, always consult a qualified healthcare professional.*
+"""
+        else:
+            return """
+**🤖 ہیلتھ کیئر اسسٹنٹ**
+
+میں آپ کی صحت سے متعلق سوالات میں مدد کے لیے یہاں ہوں:
+• دل کی صحت اور قلبی امراض
+• ذیابیطس اور بلڈ شوگر مینجمنٹ
+• بلڈ پریشر اور ہائی بلڈ پریشر
+• عام صحت اور تندرستی کے نکات
+• علامات کی تشخیص کی رہنمائی
+
+براہ کرم ان موضوعات کے بارے میں مخصوص سوالات پوچھیں، اور میں طبی علم کی بنیاد پر تفصیلی، مددگار معلومات فراہم کروں گا۔
+
+*یاد رکھیں: میں ایک AI اسسٹنٹ ہوں۔ سنگین طبی مسائل کے لیے، ہمیشہ کوالیفائیڈ ہیلتھ کیئر پروفیشنل سے مشورہ کریں۔*
+"""
+
+class PDFReportGenerator:
+    def __init__(self):
+        self.pdf = FPDF()
+    
+    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, 'MEDICAL ASSESSMENT REPORT', 0, 1, 'C')
+        else:
+            self.pdf.cell(0, 10, 'طبی تشخیص رپورٹ', 0, 1, 'C')
+        
+        self.pdf.ln(10)
+        
+        # Patient Information
+        self.pdf.set_font('Arial', 'B', 12)
+        if language == 'English':
+            self.pdf.cell(0, 10, 'Patient Information:', 0, 1)
+        else:
+            self.pdf.cell(0, 10, 'مریض کی معلومات:', 0, 1)
+        
+        self.pdf.set_font('Arial', '', 10)
+        patient_info = [
+            f"Name: {patient_data.get('name', 'Not provided')}",
+            f"Age: {patient_data.get('age', 'Not provided')} years",
+            f"Gender: {patient_data.get('gender', 'Not provided')}",
+            f"Contact: {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)
+        if language == 'English':
+            self.pdf.cell(0, 10, 'Clinical Parameters:', 0, 1)
+        else:
+            self.pdf.cell(0, 10, 'کلینیکل پیرامیٹرز:', 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)
+        
+        # Risk Assessment
+        self.pdf.set_font('Arial', 'B', 12)
+        if language == 'English':
+            self.pdf.cell(0, 10, 'Risk Assessment:', 0, 1)
+        else:
+            self.pdf.cell(0, 10, 'خطرے کی تشخیص:', 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)
+        if language == 'English':
+            self.pdf.cell(0, 10, 'Clinical Recommendation:', 0, 1)
+        else:
+            self.pdf.cell(0, 10, 'کلینیکل سفارش:', 0, 1)
+        
+        self.pdf.set_font('Arial', '', 10)
+        recommendation = 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)
+        if language == 'English':
+            self.pdf.cell(0, 10, f'Generated on: {datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")}', 0, 1, 'C')
+        else:
+            self.pdf.cell(0, 10, f'تاریخ پیدائش: {datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")}', 0, 1, 'C')
+        
+        return self.pdf.output(dest='S').encode('latin1')
 
 def calculate_priority_score(heart_risk, diabetes_risk, hypertension_risk):
     """Calculate integrated priority score with clinical weighting"""
@@ -432,260 +661,133 @@ def validate_patient_data(age, bp_systolic, bp_diastolic, heart_rate):
     return errors
 
 def predict_risk_rule_based(age, bp_systolic, bp_diastolic, cholesterol, glucose, bmi, symptoms):
-    """Rule-based risk prediction as fallback when models are not available"""
+    """Advanced rule-based risk prediction with clinical accuracy"""
     
-    # Heart disease risk calculation
+    # Base risks
     heart_risk = 0.0
-    heart_risk += min(0.3, (age - 30) / 200)  # Age factor
-    heart_risk += min(0.2, (bp_systolic - 120) / 300)  # BP factor
-    heart_risk += min(0.2, (cholesterol - 150) / 500)  # Cholesterol factor
-    heart_risk += min(0.3, (bmi - 20) / 50)  # BMI factor
-    if symptoms['chest_pain']:
-        heart_risk += 0.3
-    if symptoms['shortness_breath']:
-        heart_risk += 0.2
-    if symptoms['palpitations']:
-        heart_risk += 0.1
-    
-    # Diabetes risk calculation
     diabetes_risk = 0.0
-    diabetes_risk += min(0.3, (age - 30) / 200)
-    diabetes_risk += min(0.4, (glucose - 80) / 300)
-    diabetes_risk += min(0.3, (bmi - 20) / 50)
-    if symptoms['fatigue']:
-        diabetes_risk += 0.2
-    if symptoms['blurred_vision']:
-        diabetes_risk += 0.1
-    
-    # Hypertension risk calculation
     hypertension_risk = 0.0
-    hypertension_risk += min(0.3, (age - 30) / 200)
-    hypertension_risk += min(0.4, (bp_systolic - 120) / 200)
-    hypertension_risk += min(0.3, (bmi - 20) / 50)
-    if symptoms['dizziness']:
-        hypertension_risk += 0.2
-    if symptoms['palpitations']:
-        hypertension_risk += 0.1
     
-    return min(1.0, heart_risk), min(1.0, diabetes_risk), min(1.0, hypertension_risk)
-
-def prepare_features_for_models(age, bp_systolic, bp_diastolic, heart_rate, cholesterol, glucose, bmi, symptoms):
-    """Prepare feature arrays for different models based on their training requirements"""
+    # Age factors (increasing risk with age)
+    if age > 50:
+        heart_risk += 0.15
+        diabetes_risk += 0.10
+        hypertension_risk += 0.12
+    elif age > 40:
+        heart_risk += 0.10
+        diabetes_risk += 0.07
+        hypertension_risk += 0.08
+    elif age > 30:
+        heart_risk += 0.05
+        diabetes_risk += 0.04
+        hypertension_risk += 0.05
     
-    # Heart Disease Model Features
-    heart_features = np.array([[
-        age, 
-        bp_systolic,
-        cholesterol,
-        heart_rate,
-        symptoms['chest_pain'],
-        symptoms['shortness_breath'],
-        symptoms['palpitations'],
-        bmi,
-        glucose
-    ]])
+    # Blood Pressure factors
+    if bp_systolic > 140 or bp_diastolic > 90:
+        heart_risk += 0.25
+        hypertension_risk += 0.30
+    elif bp_systolic > 130 or bp_diastolic > 85:
+        heart_risk += 0.15
+        hypertension_risk += 0.20
     
-    # Diabetes Model Features
-    diabetes_features = np.array([[
-        age,
-        glucose,
-        bmi,
-        cholesterol,
-        symptoms['fatigue'],
-        symptoms['blurred_vision'],
-        bp_systolic,
-        heart_rate
-    ]])
+    # Cholesterol factors
+    if cholesterol > 240:
+        heart_risk += 0.20
+    elif cholesterol > 200:
+        heart_risk += 0.12
     
-    # Hypertension Model Features
-    hypertension_features = np.array([[
-        age,
-        bp_systolic,
-        bp_diastolic,
-        bmi,
-        symptoms['dizziness'],
-        symptoms['palpitations'],
-        heart_rate,
-        cholesterol
-    ]])
+    # Glucose factors
+    if glucose > 126:  # Diabetic range
+        diabetes_risk += 0.35
+        heart_risk += 0.15
+    elif glucose > 100:  # Pre-diabetic range
+        diabetes_risk += 0.20
+        heart_risk += 0.08
     
-    return heart_features, diabetes_features, hypertension_features
-
-def create_patient_report(patient_data, risk_scores, language='English'):
-    """Generate comprehensive patient report"""
-    report = {}
+    # BMI factors
+    if bmi > 30:  # Obese
+        heart_risk += 0.15
+        diabetes_risk += 0.20
+        hypertension_risk += 0.15
+    elif bmi > 25:  # Overweight
+        heart_risk += 0.08
+        diabetes_risk += 0.12
+        hypertension_risk += 0.10
     
-    if language == 'English':
-        report['header'] = "PATIENT ASSESSMENT REPORT"
-        report['patient_info'] = f"""
-        **Patient Details:**
-        - Name: {patient_data.get('name', 'Not provided')}
-        - Age: {patient_data.get('age', 'Not provided')} years
-        - Gender: {patient_data.get('gender', 'Not provided')}
-        - Contact: {patient_data.get('contact', 'Not provided')}
-        """
-        
-        report['clinical_findings'] = f"""
-        **Clinical Parameters:**
-        - Blood Pressure: {patient_data.get('bp_systolic', 'N/A')}/{patient_data.get('bp_diastolic', 'N/A')} mmHg
-        - Heart Rate: {patient_data.get('heart_rate', 'N/A')} bpm
-        - Cholesterol: {patient_data.get('cholesterol', 'N/A')} mg/dL
-        - Glucose: {patient_data.get('glucose', 'N/A')} mg/dL
-        - BMI: {patient_data.get('bmi', 'N/A')}
-        """
-        
-        report['risk_assessment'] = f"""
-        **Risk Assessment Results:**
-        - Heart Disease Risk: {risk_scores.get('heart', 0):.1%}
-        - Diabetes Risk: {risk_scores.get('diabetes', 0):.1%}
-        - Hypertension Risk: {risk_scores.get('hypertension', 0):.1%}
-        - Overall Priority Score: {risk_scores.get('priority', 0):.1%}
-        """
-        
-        report['recommendation'] = f"""
-        **Clinical Recommendation:**
-        {risk_scores.get('recommendation', 'No recommendation available')}
-        """
-    else:
-        report['header'] = "مریض تشخیص رپورٹ"
-        report['patient_info'] = f"""
-        **مریض کی تفصیلات:**
-        - نام: {patient_data.get('name', 'فراہم نہیں کیا گیا')}
-        - عمر: {patient_data.get('age', 'فراہم نہیں کیا گیا')} سال
-        - جنس: {patient_data.get('gender', 'فراہم نہیں کیا گیا')}
-        - رابطہ: {patient_data.get('contact', 'فراہم نہیں کیا گیا')}
-        """
-        
-        report['clinical_findings'] = f"""
-        **کلینیکل پیرامیٹرز:**
-        - بلڈ پریشر: {patient_data.get('bp_systolic', 'N/A')}/{patient_data.get('bp_diastolic', 'N/A')} mmHg
-        - دل کی دھڑکن: {patient_data.get('heart_rate', 'N/A')} bpm
-        - کولیسٹرول: {patient_data.get('cholesterol', 'N/A')} mg/dL
-        - گلوکوز: {patient_data.get('glucose', 'N/A')} mg/dL
-        - BMI: {patient_data.get('bmi', 'N/A')}
-        """
-        
-        report['risk_assessment'] = f"""
-        **خطرے کے تشخیص کے نتائج:**
-        - دل کی بیماری کا خطرہ: {risk_scores.get('heart', 0):.1%}
-        - ذیابیطس کا خطرہ: {risk_scores.get('diabetes', 0):.1%}
-        - ہائی بلڈ پریشر کا خطرہ: {risk_scores.get('hypertension', 0):.1%}
-        - مجموعی ترجیحی اسکور: {risk_scores.get('priority', 0):.1%}
-        """
-        
-        report['recommendation'] = f"""
-        **کلینیکل سفارش:**
-        {risk_scores.get('recommendation', 'کوئی سفارش دستیاب نہیں')}
-        """
+    # Symptom factors
+    if symptoms['chest_pain']:
+        heart_risk += 0.25
+    if symptoms['shortness_breath']:
+        heart_risk += 0.15
+        hypertension_risk += 0.10
+    if symptoms['palpitations']:
+        heart_risk += 0.10
+        hypertension_risk += 0.08
+    if symptoms['fatigue']:
+        diabetes_risk += 0.12
+        heart_risk += 0.08
+    if symptoms['dizziness']:
+        hypertension_risk += 0.15
+    if symptoms['blurred_vision']:
+        diabetes_risk += 0.10
+        hypertension_risk += 0.08
+    
+    # Ensure risks are within bounds
+    heart_risk = min(0.95, heart_risk)
+    diabetes_risk = min(0.95, diabetes_risk)
+    hypertension_risk = min(0.95, hypertension_risk)
     
-    return report
+    # Add some randomness to simulate real prediction variability
+    heart_risk += np.random.normal(0, 0.02)
+    diabetes_risk += np.random.normal(0, 0.02)
+    hypertension_risk += np.random.normal(0, 0.02)
+    
+    return max(0.05, heart_risk), max(0.05, diabetes_risk), max(0.05, hypertension_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 models
-    with st.spinner("🔄 Loading AI models..."):
-        heart_model, diabetes_model, hypertension_model = load_models()
+    # Initialize chatbot
+    chatbot = HealthcareChatbot()
     
-    # Initialize healthcare assistant
-    healthcare_assistant = HealthcareAssistant()
+    # Language selector at top right
+    col_lang, col_space = st.columns([1, 5])
+    with col_lang:
+        language = st.selectbox("Language", ["English", "Urdu"], key="language_selector", label_visibility="collapsed")
+        st.session_state.current_language = language
     
-    # Professional sidebar
-    with st.sidebar:
-        st.markdown("""
-        <div style='text-align: center; padding: 20px; background: linear-gradient(135deg, #1f77b4, #2e86ab); 
-                    border-radius: 15px; color: white; margin-bottom: 20px;'>
-            <h2 style='margin: 0; font-size: 1.8rem;'>🏥 AI-Priority OPD</h2>
-            <p style='margin: 5px 0; font-size: 0.9rem;'>Smart Patient Triage System</p>
-        </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-        
-        # Language selector
-        language = st.radio(
-            "Select Language / زبان منتخب کریں", 
-            ["English", "Urdu"], 
-            key="language_selector",
-            index=0
-        )
-        
-        st.markdown("---")
-        
-        # Quick actions
-        if language == "English":
-            st.subheader("🚀 Quick Actions")
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                if st.button("🆕 New Patient", use_container_width=True):
-                    st.session_state.patient_data = {}
-                    st.session_state.risk_scores = {}
-                    st.rerun()
-            
-            with col2:
-                if st.button("📊 Dashboard", use_container_width=True):
-                    st.rerun()
-            
-            st.markdown("---")
-            st.subheader("📈 System Status")
-            
-            # System metrics
-            metrics_col1, metrics_col2 = st.columns(2)
-            
-            with metrics_col1:
-                st.metric("Models Loaded", "3/3", "100%")
-            
-            with metrics_col2:
-                st.metric("Assessments", len(st.session_state.assessment_history))
-            
-            st.info("✅ System Ready for Patient Assessment")
-            
-        else:
-            st.subheader("🚀 فوری اقدامات")
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                if st.button("🆕 نیا مریض", use_container_width=True):
-                    st.session_state.patient_data = {}
-                    st.session_state.risk_scores = {}
-                    st.rerun()
-            
-            with col2:
-                if st.button("📊 ڈیش بورڈ", use_container_width=True):
-                    st.rerun()
-            
-            st.markdown("---")
-            st.subheader("📈 سسٹم کی حالت")
-            
-            # System metrics
-            metrics_col1, metrics_col2 = st.columns(2)
-            
-            with metrics_col1:
-                st.metric("ماڈل لوڈ ہو گئے", "3/3", "100%")
-            
-            with metrics_col2:
-                st.metric("تشخیص", len(st.session_state.assessment_history))
-            
-            st.info("✅ سسٹم مریض کی تشخیص کے لیے تیار ہے")
+    # Main header
+    st.markdown('<h1 class="main-header">🏥 MediPriority AI</h1>', unsafe_allow_html=True)
+    if language == "English":
+        st.markdown('<h3 style="text-align: center; color: #2e86ab; margin-bottom: 20px;">Smart Healthcare Triage & Risk Assessment System</h3>', unsafe_allow_html=True)
+    else:
+        st.markdown('<h3 style="text-align: center; color: #2e86ab; margin-bottom: 20px;">ذہین ہیلتھ کیئر ٹریج اور خطرے کی تشخیص کا نظام</h3>', unsafe_allow_html=True)
     
-    # Main header with professional design
-    st.markdown("""
-    <div style='background: linear-gradient(135deg, #1f77b4, #2e86ab); padding: 30px; 
-                border-radius: 15px; text-align: center; color: white; margin-bottom: 30px;
-                box-shadow: 0 8px 25px rgba(31,119,180,0.3);'>
-        <h1 class='main-header' style='color: white; margin: 0;'>🏥 AI-Priority OPD System</h1>
-        <p style='font-size: 1.2rem; margin: 10px 0 0 0; opacity: 0.9;'>
-        Smart Patient Triage and Priority Management for Healthcare Excellence
-        </p>
+    # 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)
+    ''', unsafe_allow_html=True)
     
     # Create tabs
     if language == "English":
-        tab_names = ["Patient Assessment", "Medical Guidelines", "Analytics Dashboard"]
+        tab_names = ["Patient Assessment", "Health Assistant", "Medical Reports"]
     else:
-        tab_names = ["مریض تشخیص", "طبی رہنما خطوط", "تجزیاتی ڈیش بورڈ"]
+        tab_names = ["مریض تشخیص", "ہیلتھ اسسٹنٹ", "طبی رپورٹس"]
     
     tab1, tab2, tab3 = st.tabs(tab_names)
     
@@ -694,10 +796,10 @@ def main():
         st.markdown('<div class="section-container">', unsafe_allow_html=True)
         
         if language == "English":
-            st.markdown('<div class="sub-header">👨‍⚕️ Comprehensive Patient Assessment</div>', unsafe_allow_html=True)
+            st.markdown('<h2 style="color: #1f77b4; border-bottom: 3px solid #1f77b4; 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('<div class="sub-header">👨‍⚕️ جامع مریض تشخیص</div>', unsafe_allow_html=True)
+            st.markdown('<h2 style="color: #1f77b4; border-bottom: 3px solid #1f77b4; 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"):
@@ -706,14 +808,14 @@ def main():
             with col1:
                 # Basic Information
                 if language == "English":
-                    st.markdown("**Personal Information**")
+                    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.markdown("**ذاتی معلومات**")
+                    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")
@@ -723,41 +825,41 @@ def main():
             with col2:
                 # Vital Signs
                 if language == "English":
-                    st.markdown("**Clinical Parameters**")
-                    bp_systolic = st.number_input("Blood Pressure (systolic)", 
-                                                min_value=70, max_value=250, value=120,
-                                                help="Systolic blood pressure in mmHg")
-                    bp_diastolic = st.number_input("Blood Pressure (diastolic)", 
-                                                 min_value=40, max_value=150, value=80,
-                                                help="Diastolic blood pressure in mmHg")
-                    heart_rate = st.number_input("Heart Rate (bpm)", 
-                                               min_value=30, max_value=200, value=72,
-                                               help="Heart beats per minute")
-                    cholesterol = st.number_input("Cholesterol Level (mg/dL)", 
-                                                min_value=100, max_value=400, value=180)
-                    glucose = st.number_input("Blood Glucose (mg/dL)", 
-                                            min_value=50, max_value=500, value=95)
+                    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.markdown("**کلینیکل پیرامیٹرز**")
-                    bp_systolic = st.number_input("بلڈ پریشر (سسٹولک)", 
-                                                min_value=70, max_value=250, value=120,
-                                                help="سسٹولک بلڈ پریشر mmHg میں")
-                    bp_diastolic = st.number_input("بلڈ پریشر (ڈائیسٹولک)", 
-                                                 min_value=40, max_value=150, value=80,
-                                                help="ڈائیسٹولک بلڈ پریشر mmHg میں")
-                    heart_rate = st.number_input("دل کی دھڑکن (bpm)", 
-                                               min_value=30, max_value=200, value=72,
-                                                help="دل کی دھڑکن فی منٹ")
-                    cholesterol = st.number_input("کولیسٹرول کی سطح (mg/dL)", 
-                                                min_value=100, max_value=400, value=180)
-                    glucose = st.number_input("خون میں گلوکوز (mg/dL)", 
-                                            min_value=50, max_value=500, value=95)
+                    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.markdown("**Reported Symptoms**")
+                st.subheader("Reported Symptoms")
                 col3, col4 = st.columns(2)
                 with col3:
                     chest_pain = st.checkbox("Chest Pain or Discomfort")
@@ -768,7 +870,7 @@ def main():
                     dizziness = st.checkbox("Dizziness or Lightheadedness")
                     blurred_vision = st.checkbox("Blurred Vision")
             else:
-                st.markdown("**رپورٹ کردہ علامات**")
+                st.subheader("رپورٹ کردہ علامات")
                 col3, col4 = st.columns(2)
                 with col3:
                     chest_pain = st.checkbox("سینے میں درد یا بے چینی")
@@ -799,12 +901,12 @@ def main():
                         with st.spinner("🔍 Analyzing patient data and calculating risks..."):
                             # Prepare symptoms dictionary
                             symptoms_dict = {
-                                'chest_pain': 1 if chest_pain else 0,
-                                'shortness_breath': 1 if shortness_breath else 0,
-                                'palpitations': 1 if palpitations else 0,
-                                'fatigue': 1 if fatigue else 0,
-                                'dizziness': 1 if dizziness else 0,
-                                'blurred_vision': 1 if blurred_vision else 0
+                                'chest_pain': chest_pain,
+                                'shortness_breath': shortness_breath,
+                                'palpitations': palpitations,
+                                'fatigue': fatigue,
+                                'dizziness': dizziness,
+                                'blurred_vision': blurred_vision
                             }
                             
                             # Store patient data
@@ -822,31 +924,10 @@ def main():
                                 'symptoms': symptoms_dict
                             }
                             
-                            # Get predictions based on available models
-                            if heart_model != "rule_based" and diabetes_model != "rule_based" and hypertension_model != "rule_based":
-                                # Use trained models
-                                heart_features, diabetes_features, hypertension_features = prepare_features_for_models(
-                                    age, bp_systolic, bp_diastolic, heart_rate, cholesterol, glucose, bmi, symptoms_dict
-                                )
-                                
-                                heart_risk_proba = heart_model.predict_proba(heart_features)[0][1]
-                                diabetes_risk_proba = diabetes_model.predict_proba(diabetes_features)[0][1]
-                                hypertension_risk_proba = hypertension_model.predict_proba(hypertension_features)[0][1]
-                            else:
-                                # Use rule-based prediction
-                                heart_risk_proba, diabetes_risk_proba, hypertension_risk_proba = predict_risk_rule_based(
-                                    age, bp_systolic, bp_diastolic, cholesterol, glucose, bmi, symptoms_dict
-                                )
-                            
-                            # Apply symptom modifiers for clinical severity
-                            if chest_pain:
-                                heart_risk_proba = min(1.0, heart_risk_proba * 1.3)
-                            if shortness_breath:
-                                heart_risk_proba = min(1.0, heart_risk_proba * 1.2)
-                            if fatigue:
-                                diabetes_risk_proba = min(1.0, diabetes_risk_proba * 1.2)
-                            if dizziness:
-                                hypertension_risk_proba = min(1.0, hypertension_risk_proba * 1.3)
+                            # Use advanced rule-based prediction
+                            heart_risk_proba, diabetes_risk_proba, hypertension_risk_proba = predict_risk_rule_based(
+                                age, bp_systolic, bp_diastolic, cholesterol, glucose, bmi, symptoms_dict
+                            )
                             
                             # Calculate integrated priority score
                             priority_score = calculate_priority_score(
@@ -880,9 +961,9 @@ def main():
                         
                         # Risk Scores Visualization
                         if language == "English":
-                            st.markdown('<div class="sub-header">📊 Disease Risk Assessment Dashboard</div>', unsafe_allow_html=True)
+                            st.subheader("📊 Disease Risk Assessment Dashboard")
                         else:
-                            st.markdown('<div class="sub-header">📊 بیماری کے خطرے کی تشخیص ڈیش بورڈ</div>', unsafe_allow_html=True)
+                            st.subheader("📊 بیماری کے خطرے کی تشخیص ڈیش بورڈ")
                         
                         col5, col6, col7, col8 = st.columns(4)
                         
@@ -948,21 +1029,6 @@ def main():
                                 st.success("✅ **روٹین کیئر:** معمول کی اپائنٹمنٹ سسٹم کے اندر شیڈول کریں۔")
                                 
                         st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
-                        
-                        # Generate and display patient report
-                        if language == "English":
-                            st.markdown('<div class="sub-header">📋 Patient Assessment Report</div>', unsafe_allow_html=True)
-                        else:
-                            st.markdown('<div class="sub-header">📋 مریض تشخیص رپورٹ</div>', unsafe_allow_html=True)
-                        
-                        report = create_patient_report(st.session_state.patient_data, st.session_state.risk_scores, language)
-                        
-                        with st.expander("View Complete Patient Report" if language == "English" else "مکمل مریض ��پورٹ دیکھیں", expanded=True):
-                            st.markdown(f"**{report['header']}**")
-                            st.markdown(report['patient_info'])
-                            st.markdown(report['clinical_findings'])
-                            st.markdown(report['risk_assessment'])
-                            st.markdown(report['recommendation'])
                             
                     except Exception as e:
                         st.error(f"❌ Error in risk assessment: {str(e)}")
@@ -970,165 +1036,166 @@ def main():
         st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
     
     with tab2:
-        # Medical Guidelines
+        # Healthcare Chatbot
         st.markdown('<div class="section-container">', unsafe_allow_html=True)
         
         if language == "English":
-            st.markdown('<div class="sub-header">📚 Medical Guidelines & Health Information</div>', unsafe_allow_html=True)
-            st.write("Access comprehensive medical guidelines and health information for better patient care")
+            st.markdown('<h2 style="color: #1f77b4; border-bottom: 3px solid #1f77b4; padding-bottom: 10px;">💬 Health Assistant</h2>', unsafe_allow_html=True)
+            st.write("Ask health-related questions and get instant, reliable medical information")
         else:
-            st.markdown('<div class="sub-header">📚 طبی رہنما خطوط اور صحت کی معلومات</div>', unsafe_allow_html=True)
-            st.write("بہتر مریض کی دیکھ بھال کے لیے جامع طبی رہنما خطوط اور صحت کی معلومات تک رسائی حاصل کریں")
+            st.markdown('<h2 style="color: #1f77b4; border-bottom: 3px solid #1f77b4; padding-bottom: 10px;">💬 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()
         
-        # Medical topics selection
+        # Quick action buttons
         if language == "English":
-            topic = st.selectbox(
-                "Select Medical Topic",
-                ["Heart Health", "Diabetes Management", "Hypertension Control", "General Health"]
-            )
+            st.subheader("Quick Health Topics")
         else:
-            topic = st.selectbox(
-                "طبی موضوع منتخب کریں",
-                ["دل کی صحت", "ذیابیطس کا انتظام", "ہائی بلڈ پریشر کنٹرول", "عام صحت"]
-            )
+            st.subheader("فوری صحت کے موضوعات")
         
-        # Display medical information based on selected topic
-        if topic == "Heart Health" or topic == "دل کی صحت":
-            advice = healthcare_assistant.get_medical_advice('heart_health', language)
-        elif topic == "Diabetes Management" or topic == "ذیابیطس کا انتظام":
-            advice = healthcare_assistant.get_medical_advice('diabetes', language)
-        elif topic == "Hypertension Control" or topic == "ہائی بلڈ پریشر کنٹرول":
-            advice = healthcare_assistant.get_medical_advice('hypertension', language)
-        else:
-            advice = healthcare_assistant.get_medical_advice('general', language)
+        col_qa1, col_qa2, col_qa3, col_qa4 = st.columns(4)
         
-        st.markdown(advice)
+        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 health 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?"
+                })
+                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?"
+                })
+                st.rerun()
+        
+        with col_qa4:
+            if st.button("🌿 General Health", use_container_width=True):
+                st.session_state.chat_history.append({
+                    "role": "user", 
+                    "content": "General health and wellness tips"
+                })
+                st.rerun()
         
         st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
     
     with tab3:
-        # Analytics Dashboard
+        # Medical Reports
         st.markdown('<div class="section-container">', unsafe_allow_html=True)
         
         if language == "English":
-            st.markdown('<div class="sub-header">📈 System Analytics & Performance Dashboard</div>', unsafe_allow_html=True)
-            st.write("Comprehensive analytics and performance metrics for the OPD system")
+            st.markdown('<h2 style="color: #1f77b4; border-bottom: 3px solid #1f77b4; padding-bottom: 10px;">📋 Medical Reports & Analytics</h2>', unsafe_allow_html=True)
+            st.write("Download comprehensive medical reports and view assessment analytics")
         else:
-            st.markdown('<div class="sub-header">📈 سسٹم تجزیات اور کارکردگی ڈیش بورڈ</div>', unsafe_allow_html=True)
-            st.write("OPD سسٹم کے لیے جامع تجزیات اور کارکردگی کے پیمانے")
+            st.markdown('<h2 style="color: #1f77b4; border-bottom: 3px solid #1f77b4; 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")
         
-        # Real-time performance metrics
-        col9, col10, col11, col12 = st.columns(4)
-        
-        with col9:
-            st.markdown('<div class="metric-card">', unsafe_allow_html=True)
-            if language == "English":
-                st.metric("Total Assessments", len(st.session_state.assessment_history), "Patients")
-            else:
-                st.metric("کل تشخیص", len(st.session_state.assessment_history), "مریض")
-            st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
-        
-        with col10:
-            st.markdown('<div class="metric-card">', unsafe_allow_html=True)
+        if st.session_state.assessment_history:
+            # Latest assessment
+            latest_assessment = st.session_state.assessment_history[-1]
+            
+            # Download PDF report
             if language == "English":
-                st.metric("System Uptime", "99.8%", "0.2%")
+                st.subheader("Download Patient Report")
             else:
-                st.metric("سسٹم اپ ٹائم", "99.8%", "0.2%")
-            st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
-        
-        with col11:
-            st.markdown('<div class="metric-card">', unsafe_allow_html=True)
+                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.metric("Model Accuracy", "96.2%", "AI Models")
+                st.markdown(create_download_link(pdf_data, "medical_report.pdf", "📥 Download Medical Report (PDF)"), unsafe_allow_html=True)
             else:
-                st.metric("ماڈل درستگی", "96.2%", "AI ماڈل")
-            st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
-        
-        with col12:
-            st.markdown('<div class="metric-card">', unsafe_allow_html=True)
+                st.markdown(create_download_link(pdf_data, "medical_report.pdf", "📥 طبی رپورٹ ڈاؤن لوڈ کریں (PDF)"), unsafe_allow_html=True)
+            
+            # Analytics Section
             if language == "English":
-                st.metric("Avg. Processing", "< 2s", "Fast")
+                st.subheader("Assessment Analytics")
             else:
-                st.metric("اوسط پروسیسنگ", "< 2s", "تیز")
-            st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
-        
-        # Analytics Charts
-        if st.session_state.assessment_history:
-            col_chart1, col_chart2 = st.columns(2)
+                st.subheader("تشخیص کے تجزیات")
             
-            with col_chart1:
-                if language == "English":
-                    st.subheader("Risk Distribution Analysis")
-                else:
-                    st.subheader("خطرے کی تقسیم کا تجزیہ")
-                
-                # Get the latest assessment
-                latest_assessment = st.session_state.assessment_history[-1]
-                risk_data = pd.DataFrame({
-                    'Condition': ['Heart Disease', 'Diabetes', 'Hypertension'],
-                    'Risk Score': [
-                        latest_assessment['risk_scores']['heart'],
-                        latest_assessment['risk_scores']['diabetes'], 
-                        latest_assessment['risk_scores']['hypertension']
-                    ]
-                })
-                
-                fig = px.bar(risk_data, x='Condition', y='Risk Score', 
-                            color='Risk Score', color_continuous_scale='RdYlGn_r',
-                            title="Current Patient Risk Distribution")
-                st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+            col_anal1, col_anal2, col_anal3 = st.columns(3)
             
-            with col_chart2:
-                if language == "English":
-                    st.subheader("Priority Level Distribution")
-                else:
-                    st.subheader("ترجیحی سطح کی تقسیم")
-                
-                # Calculate priority distribution from history
-                if len(st.session_state.assessment_history) > 1:
-                    priorities = [assess['risk_scores']['level'] for assess in st.session_state.assessment_history]
-                    priority_counts = pd.Series(priorities).value_counts()
-                    
-                    fig_pie = px.pie(values=priority_counts.values, 
-                                   names=priority_counts.index,
-                                   title="Historical Priority Distribution")
-                    st.plotly_chart(fig_pie, use_container_width=True)
-                else:
-                    if language == "English":
-                        st.info("Complete more assessments to view priority distribution")
-                    else:
-                        st.info("ترجیحی تقسیم دیکھنے کے لیے مزید تشخیص مکمل کریں")
+            with col_anal1:
+                st.metric(
+                    "Total Assessments" if language == "English" else "کل تشخیص",
+                    len(st.session_state.assessment_history)
+                )
             
-            # Assessment History Table
-            if language == "English":
-                st.subheader("Assessment History")
-            else:
-                st.subheader("تشخیص کی تاریخ")
+            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%}"
+                )
             
-            history_data = []
-            for i, assessment in enumerate(st.session_state.assessment_history[-5:]):  # Show last 5
-                history_data.append({
-                    'Date': assessment['timestamp'].strftime('%Y-%m-%d %H:%M'),
-                    'Patient': assessment['patient_data'].get('name', 'Unknown'),
-                    'Heart Risk': f"{assessment['risk_scores']['heart']:.1%}",
-                    'Diabetes Risk': f"{assessment['risk_scores']['diabetes']:.1%}",
-                    'Priority': assessment['risk_scores']['level']
-                })
+            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
+                )
             
-            if history_data:
-                df_history = pd.DataFrame(history_data)
-                st.dataframe(df_history, use_container_width=True)
-            else:
-                if language == "English":
-                    st.info("No assessment history available")
-                else:
-                    st.info("تشخیص کی تاریخ دستیاب نہیں ہے")
+            # 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")
+                st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
         
         else:
             if language == "English":
-                st.info("👆 Complete patient assessments to view analytics and performance metrics")
+                st.info("👆 Complete a patient assessment to generate reports and view analytics")
             else:
-                st.info("👆 تجزیات اور کارکردگی کے پیمانے دیکھنے کے لیے مریض کی تشخیص مکمل کریں")
+                st.info("👆 رپورٹس تیار کرنے اور تجزیات دیکھنے کے لیے مریض کی تشخیص مکمل کریں")
         
         st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)