Ahora tengo toda la información necesaria del documento. Voy a crear las pantallas del módulo de análisis de síntomas para el sistema médico predictivo. Crearé una aplicación completa con:

1. Dashboard principal - Vista general del sistema
2. Registro de síntomas - Con nivel, secuencia, frecuencia, duración
3. Predicción de diagnóstico - Muestra las probabilidades
4. Gestión de modelos ML - Versiones y métricas
5. Historial de diagnósticos - Aciertos/errores del sistema
6. Importancia de features - Explicabilidad del modelo

Voy a crear el sistema médico completo con un tema oscuro profesional inspirado en el design brief. Empezaré actualizando los estilos y luego crearé todos los componentes necesarios.

Ahora voy a crear los componentes del sistema médico. Primero, creo los tipos y datos mock, luego los componentes principales:

Ahora creo los componentes principales del sistema:

Ahora creo la página principal del dashboard:

Ahora creo las páginas adicionales para las diferentes secciones del sistema:

He creado el sistema médico completo. Déjame verificar que todo esté correcto revisando el package.json para asegurar que tenemos todas las dependencias necesarias:

Todas las dependencias están disponibles. El sistema está completo. He creado las pantallas del Módulo 4: Sistema Médico con Análisis de Síntomas y Machine Learning que incluye:

Pantallas Creadas:

1. Dashboard Principal (/) - Vista general con estadísticas, registro de síntomas y predicciones

2. Nueva Consulta (/consulta) - Flujo completo para registrar síntomas con:

   • Selección de paciente
   • Registro de síntomas con nivel (ej: temperatura), intensidad, frecuencia, duración y tipo (continuo/intermitente)
   • Orden de aparición (secuencia)
3. Predicciones (/predicciones) - Análisis de predicción con explicabilidad SHAP
4. Modelos ML (/modelos) - Gestión de versiones del modelo, métricas y logs de reentrenamiento
5. Historial (/historial) - Análisis de aciertos/errores del sistema para aprendizaje continuo
6. Métricas (/metricas) - Métricas detalladas por enfermedad, confusiones frecuentes y diferenciadores clave

Características Implementadas:

• Análisis de síntomas con 5 dimensiones: nivel/grado, secuencia de aparición, frecuencia, duración y tipo continuo/intermitente
• Predicción ML con top-3 enfermedades probables y nivel de confianza
• Diferenciación de enfermedades similares (ej: Dengue vs Gripe vs Chikungunya)
• Explicabilidad con valores SHAP para entender por qué el modelo sugiere cada diagnóstico
• Historial de aciertos/errores para aprendizaje continuo del modelo
• Log de reentrenamientos automáticos por umbral de casos o degradación