{"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
}'
Após se cadastrar, cada desenvolvedor recebe uma chave de acesso à API pessoal, uma combinação única de letras e dígitos para acessar nosso endpoint de API. Para autenticar com a Risco de Câncer por IA API basta incluir seu token Bearer no cabeçalho Authorization.
| Cabeçalho | Descrição |
|---|---|
Authorization
|
Obrigatório
Deve ser Bearer access_key. Veja "Sua chave de acesso à API" acima quando você estiver inscrito.
|
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A API de Risco de Câncer com IA permite a triagem para mais de 20 tipos de câncer usando apenas dados de um hemograma completo (CBC) de rotina. Nenhuma imagem, consulta com especialista ou teste diagnóstico adicional é necessário. Ao analisar parâmetros padrão do CBC, a API fornece avaliações de risco de câncer impulsionadas por IA em menos de 50 milissegundos, tornando-a ideal para seguradoras de saúde, plataformas de bem-estar corporativo, aplicações de telemedicina, sistemas laboratoriais e provedores de saúde que buscam inteligência escalável sobre risco de câncer.
A API requer apenas 12 entradas: sexo do paciente, idade e 10 valores padrão de sangue do CBC. Cada solicitação gera pontuações de risco estruturadas, probabilidades e níveis de risco em quatro modelos independentes de triagem para câncer. Dependendo do sexo do paciente, a API avalia o risco de câncer de próstata (para homens) ou risco de câncer de mama (para mulheres), além de avaliar o risco de câncer de pulmão, risco de câncer colorretal e um modelo abrangente de triagem de múltiplos cânceres conhecido como Ivy Health Alert.
O Ivy Health Alert é o modelo mais amplo disponível dentro da API. Ele detecta padrões hematológicos generalizados e anomalias baseadas no sangue associadas a uma ampla gama de malignidades, incluindo muitos cânceres que atualmente carecem de testes de detecção precoce em toda a população. O modelo realiza triagem para cânceres hematológicos como leucemia (AML, CLL e ALL), linfoma (Hodgkin e não-Hodgkin), mieloma múltiplo, síndrome mielodisplásica, policitemia vera e trombocitemia essencial. Também avalia cânceres gastrointestinal, incluindo cânceres colorretal, gástrico, pancreático, hepático e esofágico; cânceres ginecológicos como cânceres ovariano, cervical e uterino/endometrial; cânceres urológicos como cânceres de próstata, bexiga e rim; bem como outras malignidades importantes como câncer de pulmão, câncer de mama, câncer de tireoide e sarcomas.
Todas as avaliações de risco são categorizadas em quatro níveis padronizados com base nos percentis da população NHANES. Resultados de alto risco representam os 10% superiores da população e podem justificar encaminhamento clínico prioritário. Resultados de risco moderado correspondem aos 15% seguintes e sugerem garantir que as triagens recomendadas estejam atualizadas. Resultados de risco médio estão dentro dos 25% intermediários da população e se alinham com as recomendações padrão de cuidados preventivos. Resultados de baixo risco representam os 50% inferiores e geralmente indicam monitoramento de rotina.
A API de Risco de Câncer com IA é projetada para organizações que já coletam dados de CBC e desejam desbloquear valor clínico adicional a partir de testes de sangue existentes. Seguradoras de saúde e administradores de terceiros podem integrar indicadores de risco de câncer em avaliações anuais de saúde. Programas de bem-estar corporativo podem fornecer informações significativas sobre triagem de câncer como parte dos benefícios de saúde dos funcionários. Plataformas de telemedicina e aplicações de saúde do consumidor podem aprimorar a interpretação dos resultados do CBC com contexto de risco de câncer gerado por IA. Sistemas de informação laboratoriais e plataformas de registros eletrônicos de saúde podem realizar triagens silenciosas em segundo plano em cada CBC processado, enquanto clínicas de triagem podem oferecer relatórios avançados de risco de câncer juntamente com serviços padrão de painel sanguíneo.
Com um único teste de sangue e uma única chamada de API, a API de Risco de Câncer com IA fornece triagem rápida e escalável para mais de 20 tipos de câncer, transformando dados de CBC de rotina em inteligência acionável sobre risco de câncer.
O endpoint de Triagem de Risco de Câncer retorna pontuações de risco de câncer impulsionadas por IA para câncer de próstata, mama, pulmão, colorretal e um alerta de múltiplos cânceres. Ele fornece níveis de risco estruturados (Alto, Moderado, Médio, Baixo) juntamente com probabilidades para cada tipo de câncer com base nos parâmetros CBC submetidos
Os campos principais na resposta incluem `screening_id`, `timestamp`, `sex`, `age`, `models_run`, `derived_ratios` e `results` O campo `results` contém informações detalhadas sobre cada tipo de câncer, incluindo `cancer_type`, `display_name`, `risk_tier` e `probability`
Os dados da resposta estão organizados em um formato JSON Inclui um resumo da solicitação de triagem e uma lista de resultados para cada tipo de câncer detalhando o nível de risco e a probabilidade associada Essa estrutura permite fácil análise e integração em aplicativos
O ponto final aceita 12 parâmetros: `sexo`, `idade` e 10 valores do exame de sangue CBC. Os usuários devem fornecer esses parâmetros para receber avaliações de risco de câncer. Cada parâmetro deve ser formatado corretamente para garantir uma análise precisa
A precisão dos dados é mantida por meio de modelos de aprendizado de máquina proprietários treinados com dados populacionais do NHANES A avaliação contínua dos modelos e as atualizações garantem que as avaliações de risco reflitam as pesquisas e descobertas clínicas mais recentes
Casos de uso típicos incluem seguradoras de saúde adicionando bandeiras de risco de câncer a exames de saúde programas de bem-estar corporativo integrando triagem de câncer em benefícios de saúde para empregados e aplicativos de telessaúde melhorando a exibição de resultados de hemograma com insights de risco impulsionados por IA
Os usuários podem utilizar os dados retornados interpretando os níveis de risco e probabilidades para informar decisões clínicas priorizar encaminhamentos de pacientes e aprimorar estratégias de cuidado preventivo O formato estruturado permite fácil integração em sistemas de gestão de saúde
Verificações de qualidade incluem validação de parâmetros de entrada verificações de consistência em relação a dados clínicos conhecidos e monitoramento contínuo do desempenho dos modelos de IA Isso garante resultados confiáveis e minimiza o risco de avaliações errôneas