{"screening_id":"IVY-CBC-20260619-CA2881","timestamp":"2026-06-19T14:15:21.351803","sex":"M","age":55,"models_run":4,"derived_ratios":{"nlr":1.75,"plr":117.8,"sii":430.0,"siri":0.84},"results":[{"cancer_type":"prostate","display_name":"Prostate Cancer","risk_tier":"Average","probability":0.3202},{"cancer_type":"lung","display_name":"Lung Cancer","risk_tier":"Average","probability":0.3705},{"cancer_type":"crc","display_name":"Colorectal Cancer","risk_tier":"Average","probability":0.3876},{"cancer_type":"multi","display_name":"Ivy Health Alert","risk_tier":"Normal","probability":0.5272}]}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12951/ai+cancer+risk+api/25860/cancer+risk+screen' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"sex": "M",
"age": 55,
"wbc": 6.2,
"neutrophils": 3650,
"lymphocytes": 2080,
"monocytes": 480,
"rbc": 4.50,
"hemoglobin": 14.1,
"mcv": 89.0,
"rdw": 13.3,
"mchc": 33.5,
"platelets": 245
}'
साइन अप करने के बाद, प्रत्येक डेवलपर को एक पर्सनल API एक्सेस की असाइन की जाती है, जो अक्षरों और अंकों का एक यूनिक संयोजन होता है, जिसका उपयोग हमारे API एंडपॉइंट तक पहुंचने के लिए किया जाता है। प्रमाणीकरण के लिए AI Cancer Risk API के साथ बस अपने बेयरर टोकन को Authorization हेडर में शामिल करें।
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
आवश्यक
होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें।
|
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
(वार्षिक बिलिंग के साथ 2 महीने बचाएँ 🎉)
The AI Cancer Risk API enables screening for more than 20 cancer types using only data from a routine Complete Blood Count (CBC) blood test. No imaging, specialist consultation, or additional diagnostic testing is required. By analyzing standard CBC parameters, the API delivers AI-powered cancer risk assessments in under 50 milliseconds, making it ideal for health insurers, corporate wellness platforms, telehealth applications, laboratory systems, and healthcare providers seeking scalable cancer risk intelligence.
The API requires only 12 inputs: patient sex, age, and 10 standard CBC blood values. Each request generates structured risk scores, probabilities, and risk tiers across four independent cancer screening models. Depending on the patient's sex, the API evaluates either prostate cancer risk (for males) or breast cancer risk (for females), while also assessing lung cancer risk, colorectal cancer risk, and a comprehensive multi-cancer screening model known as the Ivy Health Alert.
The Ivy Health Alert is the broadest model available within the API. It detects generalized hematological patterns and blood-based abnormalities associated with a wide range of malignancies, including many cancers that currently lack routine population-wide early detection tests. The model screens for hematological cancers such as leukemia (AML, CLL, and ALL), lymphoma (Hodgkin and non-Hodgkin), multiple myeloma, myelodysplastic syndrome, polycythemia vera, and essential thrombocythemia. It also evaluates gastrointestinal cancers including colorectal, gastric, pancreatic, liver, and esophageal cancers; gynecological cancers such as ovarian, cervical, and uterine/endometrial cancers; urological cancers including prostate, bladder, and kidney cancers; as well as other major malignancies such as lung cancer, breast cancer, thyroid cancer, and sarcomas.
All risk assessments are categorized into four standardized tiers based on NHANES population percentiles. High-risk results represent the top 10% of the population and may warrant priority clinical referral. Moderate-risk results correspond to the next 15% and suggest ensuring that recommended screenings are current. Average-risk results fall within the middle 25% of the population and align with standard preventive care recommendations. Low-risk results represent the bottom 50% and generally indicate routine monitoring.
The AI Cancer Risk API is designed for organizations that already collect CBC data and want to unlock additional clinical value from existing blood tests. Health insurers and third-party administrators can integrate cancer risk indicators into annual health assessments. Corporate wellness programs can provide meaningful cancer screening insights as part of employee health benefits. Telehealth platforms and consumer health applications can enhance CBC result interpretation with AI-generated cancer risk context. Laboratory information systems and electronic health record platforms can perform silent background screening on every CBC processed, while screening clinics can offer advanced cancer risk reports alongside standard blood panel services.
With a single blood test and a single API call, the AI Cancer Risk API provides rapid, scalable screening across more than 20 cancer types, transforming routine CBC data into actionable cancer risk intelligence.
कैंसर रिस्क स्क्रीन एंडपॉइंट प्रॉस्टेट, ब्रेस्ट, लंग, कोलोरेक्टल कैंसर्स और एक मल्टी-कैंसर अलर्ट के लिए एआई-संचालित कैंसर रिस्क स्कोर प्रदान करता है यह प्रस्तुत सीबीसी पैरामीटर के आधार पर प्रत्येक कैंसर प्रकार के लिए संभावनाओं के साथ संरचित रिस्क टियर (उच्च, मध्यम, सामान्य, निम्न) प्रदान करता है
प्रतिक्रिया में मुख्य क्षेत्र `screening_id`, `timestamp`, `sex`, `age`, `models_run`, `derived_ratios`, और `results` शामिल हैं `results` क्षेत्र में प्रत्येक कैंसर प्रकार के बारे में विस्तृत जानकारी होती है जिसमें `cancer_type`, `display_name`, `risk_tier`, और `probability` शामिल हैं
प्रतिक्रिया डेटा को JSON प्रारूप में व्यवस्थित किया गया है इसमें स्क्रीनिंग अनुरोध का सारांश और प्रत्येक कैंसर प्रकार के लिए परिणामों की एक सूची शामिल है जो जोखिम स्तर और संबंधित संभावना को विस्तार से बताती है यह संरचना अनुप्रयोगों में आसानी से पार्स और समाहित करने की अनुमति देती है
अंत बिंदु 12 पैरामीटर स्वीकार करता है: `लिंग`, `आयु`, और 10 CBC रक्त मान। उपयोगकर्ताओं को कैंसर जोखिम आकलनों के लिए इन पैरामीटर को प्रदान करना होगा। प्रत्येक पैरामीटर को सही ढंग से फॉर्मेट किया जाना चाहिए ताकि सटीक विश्लेषण सुनिश्चित हो सके
डेटा सटीकता को एनएचएएनईएस जनसंख्या डेटा पर प्रशिक्षित स्वामित्व मशीन लर्निंग मॉडल के माध्यम से बनाए रखा जाता है निरंतर मॉडल मूल्यांकन और अपडेट यह सुनिश्चित करते हैं कि जोखिम आकलन नवीनतम अनुसंधान और क्लीनिकल निष्कर्षों को दर्शाते हैं
विशेष रूप से उपयोग के मामलों में स्वास्थ्य बीमाकर्ताओं द्वारा स्वास्थ्य जांच में कैंसर जोखिम झंडे जोड़ना, कॉर्पोरेट वेलनेस कार्यक्रमों में कर्मचारी स्वास्थ्य लाभों में कैंसर स्क्रीनिंग को एकीकृत करना और टेलीहेल्थ ऐप्स द्वारा सीबीसी परिणाम प्रदर्शनों में एआई-ड्रिवन जोखिम अंतर्दृष्टियों को जोड़ना शामिल है
उपयोगकर्ता लौटाए गए डेटा का उपयोग जोखिम स्तरों और संभावनाओं की व्याख्या करके नैदानिक निर्णय लेने के लिए कर सकते हैं रोगी रेफरल को प्राथमिकता देने के लिए और निवारक देखभाल रणनीतियों को बढ़ाने के लिए संरचित प्रारूप स्वास्थ्य प्रबंधन प्रणालियों में आसान एकीकरण की अनुमति देता है
गुणवत्ता जांचों में इनपुट पैरामीटरों की मान्यता शामिल है ज्ञात नैदानिक डेटा के खिलाफ सुसंगतता जांच और एआई मॉडल्स के लगातार प्रदर्शन की निगरानी शामिल है इससे विश्वसनीय आउटपुट सुनिश्चित होता है और गलत आकलनों के जोखिम को न्यूनतम करता है