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@@ -239,34 +239,139 @@ class IrisAnalyzer:
 
 def process_image(img):
     if img is None:
-        return None, "Favor carregar uma imagem."
+        return [None] * 5, gr.Warning("Por favor, carregue uma imagem.")
     
     analyzer = IrisAnalyzer()
     processed_img, results = analyzer.analyze_iris(img)
     
-    report = "# Análise Detalhada da Íris\n\n"
+    # Relatório Geral
+    general_report = "# 📊 Visão Geral da Análise\n\n"
+    status_counts = {"baixa": 0, "media": 0, "alta": 0}
+    for analysis in results["analysis"].values():
+        status_counts[analysis["status"]] += 1
+    
+    health_score = ((status_counts["alta"] * 100) + (status_counts["media"] * 50)) / len(results["analysis"])
+    general_report += f"**Índice de Saúde Geral:** {health_score:.1f}%\n\n"
+    general_report += f"**Data da Análise:** {results['timestamp']}\n\n"
+    
+    # Condições Detalhadas
+    detailed_conditions = "# 🔍 Análise Detalhada por Zona\n\n"
     for zone_name, analysis in results["analysis"].items():
-        report += f"## {zone_name}\n\n"
-        report += "### Condições Identificadas:\n"
+        detailed_conditions += f"## {zone_name}\n\n"
+        detailed_conditions += "### Condições Identificadas:\n"
         for condition in analysis["conditions"]:
-            report += f"- {condition}\n"
-        
-        report += "\n### Recomendações:\n"
+            detailed_conditions += f"- {condition}\n"
+        detailed_conditions += f"\n**Status:** {analysis['status'].title()}\n"
+        detailed_conditions += f"**Intensidade:** {analysis['intensity']:.1f}\n\n"
+    
+    # Recomendações
+    recommendations = "# 💡 Recomendações Personalizadas\n\n"
+    for zone_name, analysis in results["analysis"].items():
+        recommendations += f"## {zone_name}\n\n"
         for rec in analysis["recommendations"]:
-            report += f"- {rec}\n\n"
-            
-    return processed_img, report
+            recommendations += f"- {rec}\n"
+        recommendations += "\n"
+    
+    # Alertas de Saúde
+    health_alerts = "# ⚠️ Alertas e Atenção Especial\n\n"
+    for zone_name, analysis in results["analysis"].items():
+        if analysis["status"] == "baixa":
+            health_alerts += f"## {zone_name}\n"
+            health_alerts += "### Pontos de Atenção:\n"
+            for condition in analysis["conditions"]:
+                health_alerts += f"- ⚠️ {condition}\n"
+            health_alerts += "\n### Ações Recomendadas:\n"
+            for rec in analysis["recommendations"]:
+                health_alerts += f"- ✅ {rec}\n"
+            health_alerts += "\n"
+    
+    return [
+        processed_img,
+        general_report,
+        detailed_conditions,
+        recommendations,
+        health_alerts
+    ]
+
+# Interface Gradio moderna com Blocks
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as iface:
+    gr.Markdown("""
+    # 🔍 Analisador Avançado de Íris
+    ### Sistema Educacional de Análise Iridológica v2.0
+    
+    ⚠️ Este é um sistema para fins educacionais. Não utilize para diagnósticos médicos.
+    """)
+    
+    with gr.Tabs() as tabs:
+        # Aba de Análise
+        with gr.Tab("📸 Análise de Imagem", id=1):
+            with gr.Row():
+                with gr.Column(scale=1):
+                    input_image = gr.Image(
+                        label="Upload da Imagem da Íris",
+                        type="numpy",
+                        sources=["upload", "webcam", "clipboard"],
+                        height=400
+                    )
+                    analyze_btn = gr.Button("🔍 Analisar Íris", variant="primary", size="lg")
+                
+                with gr.Column(scale=1):
+                    output_image = gr.Image(label="Visualização da Análise", height=400)
+        
+        # Aba de Resultados
+        with gr.Tab("📊 Resultados", id=2):
+            with gr.Tabs() as result_tabs:
+                with gr.Tab("📈 Visão Geral", id=2.1):
+                    general_output = gr.Markdown()
+                
+                with gr.Tab("🔍 Condições Detalhadas", id=2.2):
+                    conditions_output = gr.Markdown()
+                
+                with gr.Tab("💡 Recomendações", id=2.3):
+                    recommendations_output = gr.Markdown()
+                
+                with gr.Tab("⚠️ Alertas", id=2.4):
+                    alerts_output = gr.Markdown()
+        
+        # Aba de Informações
+        with gr.Tab("ℹ️ Informações", id=3):
+            gr.Markdown("""
+            ## 📚 Sobre a Análise Iridológica
+
+            ### 🎯 Zonas Analisadas:
+            1. **Zona Cerebral/Neural** - Sistema nervoso central e periférico
+            2. **Zona Digestiva** - Sistema digestório completo
+            3. **Zona Respiratória** - Sistema respiratório
+            4. **Zona Circulatória** - Sistema cardiovascular
+            5. **Zona Linfática** - Sistema imunológico
+            6. **Zona Endócrina** - Sistema hormonal
+            7. **Zona Pupilar** - Sistema nervoso autônomo
+
+            ### 📋 Como Usar:
+            1. Faça upload de uma imagem clara da íris
+            2. Clique em "Analisar Íris"
+            3. Verifique os resultados nas diferentes abas
+            4. Consulte os alertas e recomendações
 
-interface = gr.Interface(
-    fn=process_image,
-    inputs=gr.Image(type="numpy"),
-    outputs=[
-        gr.Image(label="Análise Visual"),
-        gr.Markdown(label="Relatório Detalhado")
-    ],
-    title="Análise Iridológica Detalhada",
-    description="⚠️ Sistema apenas para fins educacionais. Não substitui diagnóstico médico."
-)
+            ### ⚠️ Observações Importantes:
+            - Sistema para fins educacionais
+            - Não substitui avaliação médica
+            - Consulte profissionais de saúde
+            - Mantenha check-ups regulares
+            """)
+    
+    # Configurar eventos
+    analyze_btn.click(
+        fn=process_image,
+        inputs=input_image,
+        outputs=[
+            output_image,
+            general_output,
+            conditions_output,
+            recommendations_output,
+            alerts_output
+        ]
+    )
 
 if __name__ == "__main__":
-    interface.launch()
+    iface.launch()