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import streamlit as st import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np from matplotlib.patches import Ellipse

웹 환경용 한글 폰트 설정 (허깅페이스 전용)

plt.rc('font', family='DejaVu Sans')

※ 실제 허깅페이스 상용 서비스 시에는 Nanum 폰트 설치 코드가 필요하지만,

시연용으로는 기본 폰트로도 그래프 수치 확인이 가능합니다.

st.set_page_config(page_title="뇌 노화 예측 시뮬레이터", layout="wide") st.title("🧠 뇌 노화 및 다중 질환 예측 시뮬레이터")

st.sidebar.header("환자 설정") current_age = st.sidebar.number_input("현재 연령", 40, 90, 60) snp_score = st.sidebar.slider("유전자 활성도", 0, 200, 120) target_age = st.sidebar.slider("미래 시뮬레이션 연령", current_age, 100, 60)

예측 로직

ad_risk = min(99.0, (target_age * 0.6) + (snp_score * 0.15) - 20) pd_risk = min(99.0, 15 + (target_age - 73) * 8.5 + (snp_score * 0.1)) if target_age >= 73 else min(15.0, target_age * 0.1) normal_prob = max(1.0, 100.0 - max(ad_risk, pd_risk))

col1, col2 = st.columns(2)

with col1: st.subheader("📊 질환별 발병 위험도") df = pd.DataFrame({'질환': ['Normal', 'AD', 'PD'], '위험도(%)': [normal_prob, ad_risk, pd_risk]}) fig, ax = plt.subplots() sns.barplot(x='위험도(%)', y='질환', data=df, ax=ax, palette='viridis') st.pyplot(fig)

with col2: st.subheader("🧠 뇌 병변 시뮬레이션") fig_brain, ax_brain = plt.subplots() ax_brain.add_patch(Ellipse((5, 5), 8, 6, color='lightgray', alpha=0.5)) # 병변 시각화 (위험도에 따라 커지는 원) ax_brain.scatter([6], [6], s=ad_risk20, c='red', alpha=0.5, label='AD Lesion') if target_age >= 73: ax_brain.scatter([4], [4], s=pd_risk30, c='purple', alpha=0.7, label='PD Lesion') ax_brain.set_xlim(0, 10); ax_brain.set_ylim(0, 10); ax_brain.axis('off') st.pyplot(fig_brain)

if target_age >= 73: st.error(f"🚨 {target_age}세 기점 파킨슨 위험 급증!")