扫描皮肤分析 API

API ID 12885

使用人工智能驱动的分析轻松检测皮肤状况

API 文档

端点

请求
分析皮肤区域的照片并返回人工智能评估 上传一张图像(JPG)作为multipart/form-data 可选地添加症状背景:身体位置、持续时间、细节以及症状随时间的变化 返回检测到的状况(结果)、置信百分比(置信度)以及适合展示给最终用户的通俗语言解释(摘要)覆盖80多种皮肤状况并在所有Fitzpatrick皮肤类型I-VI中进行了验证 这是一种筛查和信息工具而非医学诊断
Endpoint ID: 25653
POST https://zylalabs.com/api/12885/scan+skin+analysis+api/25653/detect+skin+condition
输入参数

检测皮肤状况 — 端点功能

对象 描述
skin_illness_location 可选 Body location of the skin issue, e.g. face, arm, back
symptoms_duration 可选 How long symptoms have been present, e.g. 2 weeks, 3 months
symptoms_details 可选 Additional symptom details, e.g. itching, bleeding, pain
symptoms_change_over_time 可选 How symptoms have changed, e.g. growing, darkening, spreading
请求体 必需 文件二进制

剩余免费测试请求:3 / 3。


输入参数

skin_illness_location
symptoms_duration
symptoms_details
symptoms_change_over_time
API 示例响应
JSON
{"result":"Normal Skin","confidence":92.0,"summary":"**What I can see in the photo (image-only observation, not a diagnosis):**  \nThe photo is taken from a distance and is low resolution, so fine skin details are hard to evaluate. On visual inspection of the child’s face and upper body, I do not see a clearly defined or sharply bordered skin lesion. There are no obvious clustered blisters, honey-colored crusting, ring-shaped rash, scaly plaques, open sores, or distinct raised nodules that would point to a specific skin condition. I also do not see clearly identifiable café-au-lait spots or multiple neurofibroma-like bumps in this image. Because the exact spot of concern is not clearly visible, this photo alone cannot confirm or rule out a problem.\n\n**How this fits with the reported symptoms (unverified):**  \nYou mentioned a **painful, growing facial spot for about 2 weeks**. Pain and growth can sometimes suggest inflammation or infection (such as an inflamed cyst, pimple/folliculitis, or an abscess), even if it is not obvious in this picture.\n\n**What to do now:**  \n- Arrange an **in-person medical evaluation soon (ideally within 24–48 hours)**, especially since it is **painful and enlarging** and on the **face**.  \n- Until then: avoid squeezing/popping it; use **warm compresses** 10–15 minutes, 3–4 times/day; keep the area clean; consider age-appropriate pain relief if needed.\n\n**Get urgent care now if any of these occur:**  \n- Fever, worsening swelling/redness, rapidly increasing size, pus/drainage, severe pain  \n- Redness/swelling near the eye, eyelid swelling, vision changes, or pain with eye movement  \n- The child seems unwell, has trouble breathing/swallowing, or the area becomes very tender and firm\n\n**If you can, share better photos:**  \nA **close-up, well-lit, in-focus** photo of the exact spot (plus one from farther away for location) will help with a more accurate visual assessment.","discordant":false}
检测皮肤状况 — 代码片段

    curl --location 'https://zylalabs.com/api/12885/scan+skin+analysis+api/25653/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"'

API 访问密钥和身份验证

注册后,每个开发者都会被分配一个个人 API 访问密钥,这是一个唯一的字母和数字组合,用于访问我们的 API 端点。要使用 扫描皮肤分析 API 进行身份验证,只需在 Authorization 标头中包含您的 bearer token。

标头
标头 描述
授权 必需 应为 Bearer access_key. 订阅后,请查看上方的"您的 API 访问密钥"。

无长期承诺。随时升级、降级或取消。 免费试用包括最多 50 个请求。

🚀 企业版套餐

起价
$ 10,000/年


  • 自定义数量
  • 自定义速率限制
  • 专业客户支持
  • 实时 API 监控

概览

Scan Skin Analysis API使开发人员、诊所、保险公司、健康平台和数字健康公司能够将AI驱动的皮肤图像筛查集成到他们自己的应用程序中

 

工作原理
通过一次multipart/form-data POST请求发送皮肤区域的单张照片和简短的症状背景(位置、持续时间、细节、随时间变化)。API返回结构化的JSON评估:检测到的状况、置信百分比和可以直接显示给最终用户的通俗语言摘要

 

 主要特点
- 检测80种以上皮肤状况,包括常见皮肤病和高风险状况
- 在基准数据集上的准确率为95–97% 
- 在所有Fitzpatrick皮肤类型I–VI中验证过——为多元化的全球用户群体设计
- 两级AI架构:一个用于检测的视觉模型加上一个生成清晰解释的推理层
- 将图像分析与症状背景结合,以实现比仅图像API更高的准确性
- 适用于任何标准智能手机照片(JPEG/PNG)

 

 典型用例
- 远程医疗和诊所:预咨询分诊和患者自检
- 保险公司和健康平台:在会员应用内进行预防筛查
- 美容和护肤品牌:推动个性化产品推荐的皮肤分析
- 数字健康应用:一个下午内添加皮肤病学AI

 

 重要提示
Scan Skin Analysis API是筛查和信息工具,而不是医学诊断。应用程序应始终建议用户咨询医疗专业人员

扫描皮肤分析 API FAQs

皮肤状况检测端点返回一个结构化的JSON响应,其中包含三个主要字段:检测到的皮肤状况(结果)、置信度百分比(置信)和适合最终用户的简单语言摘要(总结)

响应数据中的关键字段是“结果”表示检测到的皮肤状态“信心”显示该状态的准确概率以及“摘要”提供友好的评估说明

响应数据以JSON格式组织,包含三个主要字段:“result”表示皮肤状况,“confidence”表示准确百分比,“summary”提供清晰的解释。这种结构便于在应用程序中解析和显示

该端点提供有关80多种皮肤状况的信息,包括常见和高风险的皮肤问题。还包括一个信心评分和摘要,以帮助用户理解评估

用户可以在发送图像时通过包括可选参数如身体位置、症状持续时间、具体细节和随时间变化来定制他们的数据请求 该上下文提高了评估的准确性

数据准确性通过临床级标准得以保持,包括ISO 13485质量管理和ISO 27001信息安全。该API已在所有Fitzpatrick皮肤类型中进行了验证,并针对基准数据集进行了测试

典型的使用案例包括远程医疗中的咨询前筛查 健康应用中的预防筛查 个性化护肤建议 以及在数字健康应用中整合以增强皮肤病学洞察

用户可以利用返回的数据展示“结果”来通知用户潜在的皮肤状况,使用“可信度”来评估评估的可靠性,并展示“摘要”以便清晰地传达发现

一般常见问题

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