Detecção de condições de pele com tecnologia de IA a partir de uma foto Envie uma imagem mais o contexto dos sintomas e receba a condição detectada (mais de 80 suportadas) uma pontuação de confiança e um resumo em linguagem clara Validado em todos os tipos de pele Fitzpatrick I–VI
{"result":"Not a Skin Image","confidence":99.0,"summary":"From this photo, I can see a low-resolution view of a child’s face and upper torso, but I do not see a clearly defined skin lesion. There are no obvious raised nodules, ulcers, crusting, grouped blisters, ring-shaped rash, or scaly plaques. I also do not see clear features that would suggest neurofibromatosis (such as multiple visible neurofibromas or prominent café-au-lait spots). Because the image does not show a specific lesion clearly, any automated “neurofibromatosis” result is not supported by visible findings here and may be a false positive for this image.\n\nYou mentioned a self-reported painful spot on the face that has been growing for about 2 weeks. If that is present, it may simply not be captured well in this photo. Consider taking a new, well-lit, in-focus close-up of the exact spot (and one from the side), and include a photo from a normal distance for location.\n\nGiven pain and growth over 2 weeks on the face, it’s important to have an in-person exam soon (primary care, pediatrician, or dermatology). Seek urgent care sooner if it becomes rapidly larger, very red/warm, drains pus, is near the eye, is associated with fever, or causes swelling or trouble breathing.","discordant":false}
curl --location 'https://zylalabs.com/api/12884/skin+ai+check+api/25652/detect+skin+condition?skin_illness_location=face&symptoms_duration=2 weeks&symptoms_details=pain&symptoms_change_over_time=growing' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--form 'image=@"FILE_PATH"'
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 Verificação de IA da pele API basta incluir seu token Bearer no cabeçalho Authorization.
| Cabeçalho | Descrição |
|---|---|
Authorization
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Obrigatório
Deve ser Bearer access_key. Veja "Sua chave de acesso à API" acima quando você estiver inscrito.
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Sem compromisso de longo prazo. Faça upgrade, downgrade ou cancele a qualquer momento. O teste gratuito inclui até 50 requisições.
A API Skin AI Check permite que desenvolvedores, clínicas, seguradoras, plataformas de bem-estar e empresas de saúde digital integrem a triagem de imagens de pele com inteligência artificial em seus próprios aplicativos.
COMO FUNCIONA
Envie uma única foto de uma área da pele junto com um breve contexto de sintomas (localização, duração, detalhes, mudanças ao longo do tempo) via uma solicitação POST multipart/form-data. A API retorna uma avaliação JSON estruturada: a condição detectada, uma porcentagem de confiança e um resumo em linguagem simples que você pode exibire diretamente para os usuários finais.
RECURSOS PRINCIPAIS
- Mais de 80 condições de pele detectadas, incluindo condições dermatológicas comuns e de alto risco
- 95–97% de precisão em conjuntos de dados de referencia
- Validado em todos os tipos de pele Fitzpatrick I–VI — feito para bases de usuários diversas e globais
- Arquitetura de IA em duas camadas: um modelo de visão para detecção mais uma camada de raciocínio que produz explicações claras
- Combina análise de imagens com contexto de sintomas para maior precisão do que APIs somente de imagem
- Funciona com qualquer foto de smartphone padrão (JPEG/PNG)
CASOS DE USO TÍPICOS
- Telessaúde e clínicas: triagem pré-consulta e autoavaliações de pacientes
- Seguradoras e plataformas de bem-estar: triagem preventiva dentro de aplicativos para membros
- Marcas de beleza e cuidados com a pele: análise da pele que impulsiona recomendações de produtos personalizadas
- Aplicativos de saúde digital: adicione IA dermatológica em uma tarde
IMPORTANTE
A API Skin AI Check é uma ferramenta de triagem e informação, não um diagnóstico médico. As aplicações devem sempre aconselhar os usuários a consultar um profissional de saúde.
O endpoint Detectar Condição da Pele retorna uma resposta JSON estruturada contendo três peças-chave de informação: a condição da pele detectada (resultado), uma porcentagem de confiança (confiança) e um resumo em linguagem simples (resumo) que explica a avaliação
Os campos-chave nos dados de resposta são "resultado", que indica a condição da pele detectada; "confiança", que fornece a probabilidade de a condição ser precisa; e "resumo", que oferece uma explicação amigável dos achados
Os dados da resposta estão organizados em um formato JSON com três campos principais: "resultado" para a condição da pele, "confiança" para a porcentagem de precisão e "resumo" para uma explicação em linguagem simples Essa estrutura permite fácil análise e exibição em aplicações
O ponto final fornece informações sobre mais de 80 condições de pele, incluindo condições comuns e de alto risco, juntamente com uma pontuação de confiança e um resumo que contextualiza os achados com base na imagem enviada e nos detalhes dos sintomas
A precisão dos dados é mantida através de uma arquitetura de IA em dois níveis que combina um modelo de visão para detecção com uma camada de raciocínio para explicações claras A API foi validada em todos os tipos de pele Fitzpatrick e adere a padrões clínicos
Casos de uso típicos incluem triagem pré-consulta de telemedicina, triagem preventiva para seguradoras e plataformas de bem-estar, análise de pele personalizada para marcas de beleza e integração em aplicativos de saúde digital para recursos de IA em dermatologia
Os usuários podem personalizar suas solicitações de dados fornecendo parâmetros opcionais de contexto de sintomas, como localização do corpo, duração, detalhes e mudanças ao longo do tempo, juntamente com o envio de imagens para aprimorar a precisão da avaliação
Os padrões de dados padrão incluem uma alta porcentagem de confiança (tipicamente entre 95-97%) para condições comuns, juntamente com resumos claros que explicam a condição detectada em termos simples, tornando-a acessível para os usuários finais
O ponto de extremidade aceita uma imagem da pele em formato JPG como multipart/form-data Além disso, os usuários podem incluir parâmetros opcionais que descrevem o contexto dos sintomas como localização no corpo duração detalhes e alterações ao longo do tempo para melhorar a precisão da avaliação
Os usuários podem visualizar a condição da pele detectada a porcentagem de confiança e o resumo em linguagem simples diretamente em seus aplicativos Isso permite que os usuários finais entendam facilmente a avaliação e tomem decisões informadas sobre cuidados com a pele
O ponto final abrange mais de 80 condições de pele incluindo doenças comuns e de alto risco Fornece uma avaliação detalhada que inclui a condição detectada a confiança na avaliação e um resumo que contextualiza os achados com base na imagem e nos sintomas fornecidos
A qualidade dos dados é garantida através de uma arquitetura de IA em dois níveis que combina um modelo de visão para detecção com uma camada de raciocínio Além disso a API é validada em todos os tipos de pele Fitzpatrick e segue padrões clínicos rigorosos como ISO 13485 e ISO 27001
A resposta é estruturada em formato JSON contendo três campos principais: "resultado" (condição da pele) "confiança" (porcentagem de precisão) e "resumo" (explicação em linguagem simples) Esta estrutura facilita a análise e a integração em aplicações
Se a API retornar resultados parciais ou vazios os usuários devem verificar se os parâmetros de imagem e contexto foram enviados corretamente É recomendável reavaliar a qualidade da imagem e fornecer informações adicionais sobre os sintomas para melhorar a precisão da avaliação
Padrões de dados incluem uma alta porcentagem de confiança geralmente entre 95-97% para condições comuns Os resumos são claros e acessíveis permitindo que os usuários finais entendam facilmente a condição detectada e suas implicações