Endpoints de la API de análisis de sangre

Endpoint de producción para el análisis de sangre. Suba una o varias imágenes del análisis de sangre o un PDF y reciba parámetros estructurados, metadatos del paciente y del laboratorio, y una interpretación clínica completa en cualquiera de los 100 idiomas soportados. Consume 1 crédito por solicitud.

Parámetros de solicitud

Ejemplo cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v12/18-09-2026/analyze" \
  -F "username=SU_USUARIO" \
  -F "password=SU_CONTRASEÑA" \
  -F "language=es" \
  -F "file=@analisis_sangre.pdf"

Ejemplo Python

import requests

def analyze_blood_test(file_paths, username, password, language="es"):
    """
    Analiza un análisis de sangre con Kantesti Análisis de Sangre v12.

    Args:
        file_paths: Una o varias rutas a imágenes del análisis, o un único PDF
        username: Nombre de usuario de la API
        password: Contraseña de la API
        language: Código del idioma del informe (predeterminado: es)

    Returns:
        dict: Parámetros estructurados, metadatos e interpretación clínica
    """
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v12/18-09-2026/analyze"

    handles = [open(path, "rb") for path in file_paths]
    try:
        files = [("file", (path, handle)) for path, handle in zip(file_paths, handles)]
        data = {"username": username, "password": password, "language": language}
        response = requests.post(url, files=files, data=data, timeout=300)
        response.raise_for_status()
        return response.json()
    finally:
        for handle in handles:
            handle.close()

# Ejemplo de uso
if __name__ == "__main__":
    result = analyze_blood_test(
        file_paths=["analisis_sangre.pdf"],
        username="su_usuario",
        password="su_contrasena",
        language="es"
    )
    print(f"Estado: {result['status']}")
    for param in result["data"]["parameters"]:
        print(f"  {param['short_name']}: {param['result']} {param['unit']} ({param['evaluation']})")

Ejemplo de respuesta

{
  "status": "success",
  "api_version": "v12",
  "data": {
    "metadata": {
      "patient_name": "Jan Novak",
      "patient_age": "45",
      "patient_sex": "Male",
      "lab_name": "BioLAB Medical Center",
      "lab_city": "Prague",
      "lab_country": "Czech Republic",
      "lab_date": "2026-09-11",
      "results_date": "2026-09-12"
    },
    "parameters": [
      {"short_name": "Glucose", "long_name": "Fasting Blood Glucose", "result": "92", "unit": "mg/dL", "reference_range": "74 - 100", "range_normal_min": 74, "range_normal_max": 100, "type": "range", "evaluation": "normal"},
      {"short_name": "ALT", "long_name": "Alanine aminotransferase", "result": "65", "unit": "U/L", "reference_range": "< 45", "range_normal_min": 7, "range_normal_max": 45, "type": "range", "evaluation": "high"},
      {"short_name": "Creatinine", "long_name": "Creatinine", "result": "0.9", "unit": "mg/dL", "reference_range": "0.7 - 1.2", "range_normal_min": 0.7, "range_normal_max": 1.2, "type": "range", "evaluation": "normal"}
    ],
    "interpretation": [
      {"shortcode": "overview", "item": "Most parameters are within their reference ranges."},
      {"shortcode": "key_findings", "item": "Alanine aminotransferase is above the reference range, which warrants a follow-up liver panel."}
    ]
  },
  "timestamp": "2026-09-18T10:30:00Z"
}

Endpoint de producción para análisis de sangre. Consume 1 crédito por solicitud.

Parámetros de Solicitud

Ejemplo cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v11/01-06-2025/analyze" \
  -F "username=TU_USUARIO" \
  -F "password=TU_CONTRASEÑA" \
  -F "language=es" \
  -F "file=@analisis_sangre.pdf"

Ejemplo Python

import requests

def analizar_sangre(ruta_archivo: str, usuario: str, contrasena: str, idioma: str = "es"):
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v11/01-06-2025/analyze"

    with open(ruta_archivo, "rb") as f:
        files = {"file": (ruta_archivo, f, "application/pdf")}
        data = {"username": usuario, "password": contrasena, "language": idioma}
        response = requests.post(url, files=files, data=data, timeout=120)
        return response.json()

resultado = analizar_sangre("analisis_sangre.pdf", "tu_usuario", "tu_contrasena")
print(resultado)

Referencia de campos de respuesta

Nivel raíz

Objeto data.metadata

Elemento del array data.parameters

Elemento del array data.interpretation

Ejemplo de respuesta completa

{
  "status": "success",
  "data": {
    "metadata": {
      "patient_name": "Anna Müller",
      "lab_name": "MedLab Diagnostics International",
      "lab_city": "Madrid",
      "lab_country": "España",
      "lab_date": "2025-12-15",
      "results_date": "2025-12-16",
      "patient_age": "38",
      "patient_sex": "female"
    },
    "parameters": [
      {
        "short_name": "WBC",
        "long_name": "Recuento de glóbulos blancos",
        "category": "Hemograma completo",
        "result": "6.8",
        "unit": "10^9/L",
        "evaluation": "normal",
        "range_min": "4.0",
        "range_max": "11.0",
        "short_description": "Mide el número total de glóbulos blancos.",
        "long_description": "Los glóbulos blancos (leucocitos) son componentes esenciales del sistema inmunológico..."
      },
      {
        "short_name": "RBC",
        "long_name": "Recuento de glóbulos rojos",
        "category": "Hemograma completo",
        "result": "4.52",
        "unit": "10^12/L",
        "evaluation": "normal",
        "range_min": "3.8",
        "range_max": "5.8",
        "short_description": "Mide el número total de glóbulos rojos.",
        "long_description": "Los glóbulos rojos (eritrocitos) transportan oxígeno desde los pulmones a los tejidos..."
      },
      {
        "short_name": "HGB",
        "long_name": "Hemoglobina",
        "category": "Hemograma completo",
        "result": "13.2",
        "unit": "g/dL",
        "evaluation": "normal",
        "range_min": "11.5",
        "range_max": "16.0",
        "short_description": "Proteína en los glóbulos rojos que transporta oxígeno.",
        "long_description": "La hemoglobina es la proteína que contiene hierro en los glóbulos rojos responsable del transporte de oxígeno..."
      },
      {
        "short_name": "GLU",
        "long_name": "Glucosa en ayunas",
        "category": "Panel metabólico",
        "result": "102",
        "unit": "mg/dL",
        "evaluation": "borderline_high",
        "range_min": "70",
        "range_max": "140",
        "short_description": "Mide el nivel de azúcar en sangre en ayunas.",
        "long_description": "La glucosa en ayunas es un indicador clave de cómo el cuerpo metaboliza el azúcar..."
      },
      {
        "short_name": "TC",
        "long_name": "Colesterol total",
        "category": "Perfil lipídico",
        "result": "218",
        "unit": "mg/dL",
        "evaluation": "borderline_high",
        "range_min": "0",
        "range_max": "300",
        "short_description": "Mide el colesterol total en sangre.",
        "long_description": "El colesterol total es la suma del colesterol HDL, LDL y VLDL..."
      },
      {
        "short_name": "LDL",
        "long_name": "Colesterol LDL",
        "category": "Perfil lipídico",
        "result": "142",
        "unit": "mg/dL",
        "evaluation": "high",
        "range_min": "0",
        "range_max": "200",
        "short_description": "Mide el nivel de colesterol 'malo'.",
        "long_description": "El colesterol LDL puede acumularse en las paredes de las arterias..."
      }
    ],
    "interpretation": [
      {
        "title": "Evaluación general de salud",
        "shortcode": "overall_health_assessment",
        "subsections": [
          {
            "subtitle": "Visión general completa",
            "items": [
              {"item": "La paciente presenta parámetros hematológicos generalmente saludables con todos los valores del hemograma dentro de la normalidad."},
              {"item": "El perfil lipídico muestra áreas que requieren atención, particularmente los niveles de colesterol LDL."}
            ]
          }
        ]
      },
      {
        "title": "Recomendaciones",
        "shortcode": "recommendations",
        "subsections": [
          {
            "subtitle": "Modificaciones del estilo de vida",
            "items": [
              {"item": "Aumentar la actividad física aeróbica a al menos 150 minutos por semana."},
              {"item": "Adoptar una dieta de tipo mediterráneo rica en verduras, frutas y grasas saludables."}
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  },
  "api_version": "v11",
  "timestamp": "2025-12-16T14:32:18Z"
}

Endpoint de producción con cálculo completo de la puntuación de salud y análisis de riesgo de enfermedades. Acepta la misma solicitud que /api/v12/18-09-2026/analyze y añade los campos siguientes a la respuesta. Consume 1 crédito por solicitud.

Ejemplo cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v12/health-score/analyze" \
  -F "username=SU_USUARIO" \
  -F "password=SU_CONTRASEÑA" \
  -F "language=es" \
  -F "file=@analisis_sangre.pdf"

Campos adicionales de respuesta

{
  "health_score": {
    "overall": 78,
    "optimal": 4,
    "normal": 12,
    "warning": 3,
    "critical": 1,
    "total_parameters": 20,
    "score_interpretation": "good",
    "recommendations": [
      "Consider increasing vitamin D intake",
      "Schedule follow-up for cholesterol levels"
    ]
  },
  "disease_risks": [
    {"name": "Cardiovascular Disease", "percentage": "18%", "severity": "low"},
    {"name": "Type 2 Diabetes", "percentage": "12%", "severity": "low"},
    {"name": "Metabolic Syndrome", "percentage": "25%", "severity": "moderate"}
  ]
}

Analiza las tendencias de los parámetros del análisis de sangre durante múltiples fechas de prueba para identificar patrones y proporcionar información sobre la salud.

Parámetros de Solicitud

Objeto analysis_options

Estructura del Array blood_tests

*Se requiere lab_date o results_date para cada análisis de sangre.

Estructura blood_tests[].parameters

*Se requiere short_name o name para identificación. Se requiere result o value para el valor numérico.

Ejemplo cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/analytics/trends/analyze" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "username": "TU_USUARIO",
    "password": "TU_CONTRASEÑA",
    "language": "es",
    "analysis_type": "comprehensive",
    "blood_tests": [
      {
        "lab_date": "2024-01-15",
        "parameters": [
          {"short_name": "GLU", "result": 110, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HbA1c", "result": 6.2, "unit": "%"},
          {"short_name": "CHOL", "result": 240, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "LDL", "result": 155, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HDL", "result": 45, "unit": "mg/dL"}
        ]
      },
      {
        "lab_date": "2024-05-10",
        "parameters": [
          {"short_name": "GLU", "result": 105, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HbA1c", "result": 5.9, "unit": "%"},
          {"short_name": "CHOL", "result": 220, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "LDL", "result": 140, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HDL", "result": 48, "unit": "mg/dL"}
        ]
      },
      {
        "lab_date": "2024-08-22",
        "parameters": [
          {"short_name": "GLU", "result": 98, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HbA1c", "result": 5.6, "unit": "%"},
          {"short_name": "CHOL", "result": 200, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "LDL", "result": 120, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HDL", "result": 52, "unit": "mg/dL"}
        ]
      },
      {
        "lab_date": "2024-12-18",
        "parameters": [
          {"short_name": "GLU", "result": 92, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HbA1c", "result": 5.4, "unit": "%"},
          {"short_name": "CHOL", "result": 185, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "LDL", "result": 105, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HDL", "result": 58, "unit": "mg/dL"}
        ]
      }
    ]
  }'

Ejemplo Python

import requests
from typing import List, Dict

def analizar_tendencias(
    usuario: str,
    contrasena: str,
    analisis_sangre: List[Dict],
    idioma: str = "es",
    tipo_analisis: str = "comprehensive"
) -> Dict:
    """
    Analiza tendencias de analisis de sangre a lo largo del tiempo.

    Args:
        usuario: Usuario de la API
        contrasena: Contrasena de la API
        analisis_sangre: Lista de objetos de analisis con lab_date y parametros
        idioma: Codigo de idioma de respuesta
        tipo_analisis: comprehensive, quick o focused

    Returns:
        dict: Resultados del analisis de tendencias
    """
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/analytics/trends/analyze"

    payload = {
        "username": usuario,
        "password": contrasena,
        "language": idioma,
        "analysis_type": tipo_analisis,
        "blood_tests": analisis_sangre
    }

    response = requests.post(url, json=payload, timeout=120)
    response.raise_for_status()
    return response.json()

# Ejemplo de uso
if __name__ == "__main__":
    analisis_sangre = [
        {
            "lab_date": "2025-01-15",
            "parameters": [
                {"short_name": "HGB", "result": 12.5, "unit": "g/dL"},
                {"short_name": "CHOL", "result": 220, "unit": "mg/dL"}
            ]
        },
        {
            "lab_date": "2025-06-15",
            "parameters": [
                {"short_name": "HGB", "result": 13.2, "unit": "g/dL"},
                {"short_name": "CHOL", "result": 195, "unit": "mg/dL"}
            ]
        },
        {
            "lab_date": "2025-12-01",
            "parameters": [
                {"short_name": "HGB", "result": 14.1, "unit": "g/dL"},
                {"short_name": "CHOL", "result": 180, "unit": "mg/dL"}
            ]
        }
    ]

    resultado = analizar_tendencias(
        usuario="tu_usuario",
        contrasena="tu_contrasena",
        analisis_sangre=analisis_sangre
    )

    print(f"Tendencia general: {resultado['data']['overall_health_trend']}")
    for tendencia in resultado['data']['parameter_trends']:
        print(f"{tendencia['parameter']}: {tendencia['statistical_analysis']['trend_direction']}")

Referencia de Campos de Respuesta

Estructura del Objeto parameter_trends

Ejemplo de Respuesta

{
  "api_version": "1.0.0",
  "status": "success",
  "message": "Analisis de tendencias completado exitosamente",
  "timestamp": "2025-12-22T01:12:49.262700Z",
  "data": {
    "analysis_id": "TRD-49B4C616",
    "analysis_period": {
      "start_date": "2024-01-15",
      "end_date": "2024-12-18",
      "span_months": 11,
      "total_tests": 4
    },
    "categories": [
      "Panel Metabolico",
      "Vitaminas",
      "Marcadores de Diabetes",
      "Estudios de Hierro",
      "Perfil Lipidico",
      "Hemograma Completo"
    ],
    "chart_config": {
      "dates": ["Ene 2024", "May 2024", "Sep 2024", "Dic 2024"],
      "raw_dates": ["2024-01-15", "2024-05-20", "2024-09-10", "2024-12-18"]
    },
    "language": "es",
    "overall_health_trend": {
      "summary": "En general, los parametros del analisis de sangre muestran tendencias positivas con mejoras en hemoglobina, perfil lipidico incluyendo colesterol LDL y HDL, estado de vitamina D y reservas de hierro.",
      "health_risks": [],
      "recommendations": []
    },
    "parameter_trends": [
      {
        "parameter": "Hemoglobina (Hb)",
        "short_name": "Hemoglobina",
        "category": "Hemograma Completo",
        "unit": "g/dL",
        "original_names": ["Hemoglobina", "HGB"],
        "trend_data": [
          {"date": "2024-01-15", "value": 12.8},
          {"date": "2024-05-20", "value": 13.5},
          {"date": "2024-09-10", "value": 14.2},
          {"date": "2024-12-18", "value": 14.8}
        ],
        "statistical_analysis": {
          "average": 13.82,
          "min": 12.8,
          "max": 14.8,
          "standard_deviation": 0.87,
          "trend_direction": "upward",
          "trend_strength": "moderate"
        },
        "analysis": {
          "description": "La hemoglobina mide la proteina transportadora de oxigeno en los globulos rojos.",
          "significant_variations": "Inicialmente baja en 12.8 g/dL, luego aumento gradualmente a 14.8 g/dL.",
          "trend": "increasing",
          "unit": "g/dL"
        },
        "interpretation": "La hemoglobina mide la proteina transportadora de oxigeno en los globulos rojos."
      },
      {
        "parameter": "Colesterol de Lipoproteinas de Baja Densidad (LDL-C)",
        "short_name": "LDL",
        "category": "Perfil Lipidico",
        "unit": "mg/dL",
        "trend_data": [
          {"date": "2024-01-15", "value": 110.0},
          {"date": "2024-05-20", "value": 102.0},
          {"date": "2024-09-10", "value": 92.0},
          {"date": "2024-12-18", "value": 85.0}
        ],
        "statistical_analysis": {
          "average": 97.25,
          "min": 85.0,
          "max": 110.0,
          "standard_deviation": 11.0,
          "trend_direction": "downward",
          "trend_strength": "strong"
        },
        "analysis": {
          "description": "El LDL-C es el colesterol 'malo' asociado con mayor riesgo de enfermedad cardiaca.",
          "significant_variations": "El LDL-C paso de alto (110 mg/dL) a normal (85 mg/dL).",
          "trend": "decreasing"
        }
      }
    ],
    "risk_factors": [],
    "sandbox_mode": false
  }
}

Genera recomendaciones completas de nutrición y suplementos basadas en los parámetros de análisis de sangre y perfil del paciente.

Esquema del Objeto Paciente

Descripción detallada de todos los campos disponibles para el objeto paciente:

Referencia de campos de respuesta

Objeto nutrition_plan.educational_insights

Elemento del array blood_marker_education

Elemento del array food_recommendations.power_foods

Elemento del array supplement_recommendations

Ejemplo cURL completo

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/nutrition/diet-plan/analyze" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "username": "tu_nombre_usuario",
    "password": "tu_contraseña",
    "language": "es",
    "patient": {
      "age": 45,
      "gender": "male",
      "weight": 82,
      "height": 178,
      "conditions": ["hypertension"],
      "allergies": ["shellfish"],
      "dietary_preferences": ["mediterranean"],
      "activity_level": "moderate",
      "liked_foods": ["fish", "vegetables", "olive oil"],
      "disliked_foods": ["liver"],
      "meal_frequency": 3,
      "budget": "moderate"
    },
    "blood_test": {
      "lab_date": "2025-12-01",
      "parameters": [
        {"short_name": "VITD", "result": 18, "unit": "ng/mL"},
        {"short_name": "CHOL", "result": 210, "unit": "mg/dL"},
        {"short_name": "LDL", "result": 140, "unit": "mg/dL"},
        {"short_name": "HDL", "result": 45, "unit": "mg/dL"},
        {"short_name": "FE", "result": 65, "unit": "µg/dL"}
      ]
    },
    "health_goals": ["lower_cholesterol", "increase_energy", "heart_health"]
  }'

Respuesta completa

{
  "status": "success",
  "data": {
    "nutrition_plan": {
      "daily_calories": 2100,
      "macros": {
        "protein": {"grams": 105, "percentage": 20},
        "carbohydrates": {"grams": 236, "percentage": 45},
        "fats": {"grams": 82, "percentage": 35}
      },
      "educational_insights": {
        "blood_marker_education": [
          {
            "marker": "Vitamina D",
            "explanation": "La vitamina D es esencial para la salud ósea, función inmunológica y regulación del estado de ánimo. Tu nivel de 18 ng/mL indica deficiencia que puede afectar la absorción de calcio y la salud general.",
            "normal_range": "30-50 ng/mL"
          },
          {
            "marker": "Colesterol LDL",
            "explanation": "El colesterol LDL, frecuentemente llamado 'colesterol malo', puede acumularse en las paredes arteriales. Tu nivel de 140 mg/dL está elevado y puede aumentar el riesgo cardiovascular.",
            "normal_range": "< 100 mg/dL"
          }
        ],
        "nutrition_principles": [
          "Prioriza los ácidos grasos omega-3 para la salud cardíaca",
          "Aumenta las fibras solubles para reducir el colesterol LDL",
          "Incluye alimentos ricos en vitamina D y exposición solar"
        ]
      }
    },
    "food_recommendations": {
      "power_foods": [
        {
          "food": "Salmón salvaje",
          "nutrients": ["Omega-3", "Vitamina D", "Proteínas"],
          "serving": "150g, 3 veces por semana",
          "why": "Excelente fuente de omega-3 y vitamina D natural para salud cardíaca y ósea"
        },
        {
          "food": "Avena integral",
          "nutrients": ["Beta-glucano", "Fibras", "Magnesio"],
          "serving": "50g al día en el desayuno",
          "why": "Las fibras solubles de la avena ayudan a reducir la absorción del colesterol LDL"
        },
        {
          "food": "Aceite de oliva virgen extra",
          "nutrients": ["Grasas monoinsaturadas", "Polifenoles", "Vitamina E"],
          "serving": "2-3 cucharadas al día",
          "why": "Las grasas saludables mediterráneas mejoran el perfil lipídico y protegen el corazón"
        },
        {
          "food": "Espinacas",
          "nutrients": ["Hierro", "Folato", "Vitamina K"],
          "serving": "100g al día, crudas o cocidas",
          "why": "Ricas en hierro y antioxidantes para energía y salud cardiovascular"
        }
      ]
    },
    "supplement_recommendations": [
      {
        "supplement": "Vitamina D3",
        "dosage": "2000-4000 UI al día",
        "timing": "Con el desayuno (comida con grasas)",
        "duration": "3-6 meses, luego volver a analizar niveles",
        "reason": "Tu nivel de 18 ng/mL está por debajo del óptimo de 30-50 ng/mL"
      },
      {
        "supplement": "Omega-3 (EPA/DHA)",
        "dosage": "1000-2000mg EPA+DHA al día",
        "timing": "Con las comidas principales",
        "duration": "Continuo para salud cardíaca",
        "reason": "Ayuda a reducir triglicéridos y mejora la relación HDL/LDL"
      },
      {
        "supplement": "Coenzima Q10",
        "dosage": "100mg al día",
        "timing": "Con la comida de la mañana",
        "duration": "Mínimo 3 meses",
        "reason": "Apoya la salud cardíaca, particularmente importante con hipertensión"
      }
    ]
  },
  "api_version": "v1",
  "timestamp": "2025-12-22T10:30:00Z"
}

Analiza de 2 a 20 análisis de sangre y proporciona una comparación detallada con información narrativa generada por IA.

Parámetros de Solicitud

Estructura del Array blood_tests

*Se requiere lab_date o results_date para cada análisis de sangre.

Ejemplo cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/bloodtest/comparison/analyze" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "username": "TU_USUARIO",
    "password": "TU_CONTRASEÑA",
    "language": "es",
    "blood_tests": [
      {
        "lab_date": "2025-06-15",
        "lab_name": "Laboratorio Medico de la Ciudad",
        "parameters": [
          {"short_name": "HGB", "result": 12.8, "unit": "g/dL"},
          {"short_name": "WBC", "result": 8.2, "unit": "10^9/L"},
          {"short_name": "PLT", "result": 245, "unit": "10^9/L"}
        ]
      },
      {
        "lab_date": "2025-12-15",
        "lab_name": "Laboratorio Medico de la Ciudad",
        "parameters": [
          {"short_name": "HGB", "result": 14.2, "unit": "g/dL"},
          {"short_name": "WBC", "result": 7.1, "unit": "10^9/L"},
          {"short_name": "PLT", "result": 238, "unit": "10^9/L"}
        ]
      }
    ]
  }'

Ejemplo Python

import requests
from typing import Dict, List

def comparar_analisis_sangre(
    usuario: str,
    contrasena: str,
    analisis_sangre: List[Dict],
    idioma: str = "es"
) -> Dict:
    """
    Compara multiples analisis de sangre con analisis narrativo impulsado por IA.

    Args:
        usuario: Usuario de la API
        contrasena: Contrasena de la API
        analisis_sangre: Lista de objetos de analisis de sangre (2-20 pruebas)
        idioma: Idioma de respuesta

    Returns:
        dict: Resultados de comparacion con informacion narrativa de IA
    """
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/bloodtest/comparison/analyze"

    if len(analisis_sangre) < 2:
        raise ValueError("Se requieren minimo 2 analisis de sangre")
    if len(analisis_sangre) > 20:
        raise ValueError("Se permiten maximo 20 analisis de sangre")

    payload = {
        "username": usuario,
        "password": contrasena,
        "language": idioma,
        "blood_tests": analisis_sangre
    }

    response = requests.post(url, json=payload, timeout=120)
    response.raise_for_status()
    return response.json()

# Ejemplo de uso
if __name__ == "__main__":
    pruebas = [
        {
            "lab_date": "2024-06-15",
            "parameters": [
                {"short_name": "HGB", "result": 12.2, "unit": "g/dL"},
                {"short_name": "CHOL", "result": 235, "unit": "mg/dL"},
                {"short_name": "LDL", "result": 155, "unit": "mg/dL"}
            ]
        },
        {
            "lab_date": "2024-12-15",
            "parameters": [
                {"short_name": "HGB", "result": 14.5, "unit": "g/dL"},
                {"short_name": "CHOL", "result": 185, "unit": "mg/dL"},
                {"short_name": "LDL", "result": 98, "unit": "mg/dL"}
            ]
        }
    ]

    resultado = comparar_analisis_sangre("tu_usuario", "tu_contrasena", pruebas)

    print(f"Tendencia general: {resultado['data']['comparison_summary']['overall_trend']}")
    for param in resultado['data']['parameter_analysis']:
        print(f"{param['parameter_name']}: {param['trend_assessment']}")

Referencia de Campos de Respuesta

Estructura del Objeto parameter_analysis

Ejemplo de Respuesta

{
  "api_version": "1.0.0",
  "status": "success",
  "message": "Comparacion de analisis de sangre completada exitosamente",
  "timestamp": "2025-12-22T01:12:43.057537Z",
  "data": {
    "comparison_id": "CMP-F4ACEE52",
    "tests_compared": 2,
    "date_range": {
      "earliest": "2024-06-15",
      "latest": "2024-12-15",
      "span_days": 183
    },
    "comparison_summary": {
      "overall_trend": "improved",
      "report1_date": "2024-06-15",
      "report2_date": "2024-12-15",
      "time_interval": "183 dias entre informes",
      "key_findings": [
        "Los niveles de hemoglobina y globulos rojos se normalizaron indicando resolucion de anemia",
        "La glucosa y HbA1c mejoraron a rango normal sugiriendo mejor control glucemico",
        "El perfil lipidico mejoro con colesterol total, LDL, HDL y trigliceridos normalizados"
      ]
    },
    "parameter_analysis": [
      {
        "parameter_name": "Hemoglobina",
        "report1_value": "12.2 g/dL",
        "report2_value": "14.5 g/dL",
        "change_type": "increased",
        "change_magnitude": "significant",
        "clinical_significance": "Mejora de anemia a niveles normales de hemoglobina",
        "trend_assessment": "positive"
      },
      {
        "parameter_name": "Colesterol LDL",
        "report1_value": "155 mg/dL",
        "report2_value": "98 mg/dL",
        "change_type": "decreased",
        "change_magnitude": "significant",
        "clinical_significance": "LDL cerca del rango optimo, reduciendo riesgo de aterosclerosis",
        "trend_assessment": "positive"
      },
      {
        "parameter_name": "Colesterol HDL",
        "report1_value": "38 mg/dL",
        "report2_value": "55 mg/dL",
        "change_type": "increased",
        "change_magnitude": "significant",
        "clinical_significance": "HDL mejorado protege contra enfermedad cardiaca",
        "trend_assessment": "positive"
      }
    ],
    "health_assessment": {
      "overall_health_trend": "improved",
      "areas_of_improvement": [
        "Correccion de anemia",
        "Control glucemico",
        "Normalizacion del perfil lipidico",
        "Estado de vitamina D y hierro"
      ],
      "areas_of_concern": [],
      "positive_developments": [
        "Resolucion de anemia",
        "Glucosa y HbA1c normales",
        "Perfil de riesgo cardiovascular mejorado"
      ],
      "risk_factors": [
        "Anemia por deficiencia de hierro previa",
        "Dislipidemia anterior",
        "Historia de metabolismo de glucosa alterado"
      ]
    },
    "recommendations": {
      "immediate_actions": [
        "Continuar suplementacion actual de hierro y vitamina D",
        "Mantener control glucemico y lipidico con dieta y ejercicio"
      ],
      "follow_up_tests": [
        "Repetir hemograma y estudios de hierro en 3 meses",
        "Monitorear glucosa en ayunas y HbA1c trimestralmente",
        "Revision del panel lipidico en 6 meses"
      ],
      "lifestyle_modifications": [
        "Adoptar dieta saludable para el corazon baja en grasas saturadas",
        "Aumentar actividad fisica para mantener salud metabolica"
      ],
      "specialist_referrals": [
        "Consultar hematologo si la anemia recurre",
        "Derivacion a endocrinologo si el control de glucosa empeora"
      ],
      "monitoring_frequency": "3 meses"
    },
    "detailed_interpretation": {
      "sections": [
        {
          "title": "Resumen Ejecutivo",
          "content": "El paciente muestra una mejora marcada en anemia, metabolismo de glucosa, perfil lipidico y estado vitaminico en 6 meses."
        },
        {
          "title": "Recomendaciones Clinicas",
          "content": "Continuar suplementacion y medidas de estilo de vida. Monitorear conteos sanguineos, hierro, glucosa y lipidos regularmente."
        }
      ]
    },
    "summary": {
      "improved_parameters": 13,
      "stable_parameters": 0,
      "worsened_parameters": 0,
      "overall_trend": "improved"
    },
    "sandbox_mode": false
  }
}

Verifica tu cuota de API restante. Requiere autenticación.

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/quota/check" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"username": "TU_USUARIO", "password": "TU_CONTRASEÑA"}'

Genere un informe completo de evaluación de riesgos de salud familiar impulsado por IA.

Parámetros de solicitud (JSON Body)

Ejemplo cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/family-health/analyze" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "username": "SU_USUARIO",
    "password": "SU_CONTRASEÑA",
    "patient_data": {"name": "María García", "age": 42, "gender": "female"},
    "family_members": [
      {"relation": "father", "age": 70, "conditions": ["hypertension", "type2_diabetes"]},
      {"relation": "mother", "age": 67, "conditions": ["breast_cancer"]}
    ],
    "language": "es"
  }'

Ejemplo Python

import requests
url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/family-health/analyze"
payload = {
    "username": "SU_USUARIO", "password": "SU_CONTRASEÑA",
    "patient_data": {"name": "María García", "age": 42, "gender": "female"},
    "family_members": [
        {"relation": "father", "age": 70, "conditions": ["hypertension"]},
        {"relation": "mother", "age": 67, "conditions": ["breast_cancer"]}
    ],
    "language": "es"
}
response = requests.post(url, json=payload, timeout=120)
print(response.json())

Ejemplo de respuesta

{
  "status": "success",
  "data": {
    "report_data": {
      "report_title": "Informe de Evaluación de Riesgos de Salud Familiar",
      "hereditary_risk_analysis": {
        "high_risk": [{"condition": "Enfermedad cardiovascular", "risk_score": 75}],
        "moderate_risk": [{"condition": "Diabetes tipo 2", "risk_score": 60}]
      },
      "genetic_screening_recommendations": ["Prueba genética BRCA1/BRCA2"],
      "preventive_care_timeline": [{"age_range": "40-45", "screenings": ["Mamografía anual"]}]
    }
  },
  "timestamp": "2026-03-23T10:30:00Z",
  "api_version": "1.0.0"
}

Códigos de error Family Health API

Sitúa en el cuerpo cada resultado señalado de una analítica de laboratorio. Consume 1 crédito por solicitud correcta. Una solicitud que no supere la validación, o cuyos marcadores señalados no se puedan situar, no se cobra.

Parámetros de solicitud

Campos del objeto parameters

Ejemplo cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/body-map/analyze" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "username": "SU_USUARIO",
    "password": "SU_CONTRASEÑA",
    "parameters": [
      {"short_name": "ALT", "long_name": "Alanine aminotransferase", "result": "65", "unit": "U/L", "range_normal_min": 7, "range_normal_max": 45, "evaluation": "high"},
      {"short_name": "AST", "long_name": "Aspartate aminotransferase", "result": "48", "unit": "U/L", "range_normal_min": 8, "range_normal_max": 40, "evaluation": "slightly_high"},
      {"short_name": "TSH", "long_name": "Thyrotropin", "result": "6.2", "unit": "mIU/L", "range_normal_min": 0.4, "range_normal_max": 4.0, "evaluation": "high"}
    ]
  }'

Ejemplo Python

import requests

def build_body_map(parameters, username, password, include_image=False):
    """
    Sitúa en el cuerpo los resultados del análisis de sangre fuera de rango.

    Args:
        parameters: Lista de objetos de resultados de laboratorio
        username: Nombre de usuario de la API
        password: Contraseña de la API
        include_image: Solicitar la ilustración renderizada (gasta crédito de imagen)

    Returns:
        dict: Bloque del mapa corporal con regiones, leyenda y URLs de ilustración
    """
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/body-map/analyze"

    response = requests.post(url, json={
        "username": username,
        "password": password,
        "parameters": parameters,
        "include_image": include_image,
    }, timeout=60)
    response.raise_for_status()
    return response.json()

# Ejemplo de uso
if __name__ == "__main__":
    result = build_body_map(
        parameters=[
            {"short_name": "ALT", "result": "65", "unit": "U/L",
             "range_normal_min": 7, "range_normal_max": 45, "evaluation": "high"},
            {"short_name": "TSH", "result": "6.2", "unit": "mIU/L",
             "range_normal_min": 0.4, "range_normal_max": 4.0, "evaluation": "high"},
        ],
        username="su_usuario",
        password="su_contrasena",
    )

    body_map = result["data"]["body_map"]
    if result["data"]["all_clear"]:
        print("Todo correcto — nada señalado.")
    for region in body_map["regions"]:
        severity = "fuera de rango" if region["level"] == 2 else "limítrofe"
        print(f"  {region['key']}: {severity} ({', '.join(region['markers'])})")
    print(f"Ilustración: {body_map['image_url'] or body_map['fallback_url']}")

Ejemplo de respuesta

{
  "status": "success",
  "api_version": "1.0.0",
  "message": "Body map generated successfully",
  "data": {
    "body_map": {
      "v": 4,
      "spec": "v4-thy2-liv2",
      "unmapped": 0,
      "image_url": "/static/body_maps/v4-thy2-liv2.webp",
      "fallback_url": "/body-map/v4-thy2-liv2.0123456789abcdef.webp",
      "regions": [
        {"key": "thyroid", "level": 2, "drawn": true, "markers": ["TSH"]},
        {"key": "liver", "level": 2, "drawn": true, "markers": ["ALT", "AST"]}
      ]
    },
    "engine_version": 4,
    "region_keys": ["brain_nerves", "thyroid", "heart_vessels", "liver", "pancreas", "adrenals", "kidneys", "gut", "reproductive", "blood", "immune", "bones", "muscles"],
    "mode": "deterministic",
    "all_clear": false
  },
  "timestamp": "2026-09-18T10:30:00Z"
}

Referencia de campos de respuesta

Comprueba una carga útil sin ejecutar el análisis e informa de cuáles de sus nombres de analitos reconoce el motor. Se requiere autenticación; no se consume cuota y el endpoint sigue funcionando en una cuenta sin créditos.

Ejemplo cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/body-map/validate" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "username": "SU_USUARIO",
    "password": "SU_CONTRASEÑA",
    "parameters": [
      {"short_name": "ALT", "result": "65", "evaluation": "high"},
      {"short_name": "Unobtainium", "result": "9", "evaluation": "high"}
    ]
  }'

Ejemplo de respuesta

{
  "status": "success",
  "api_version": "1.0.0",
  "message": "Payload is valid",
  "data": {
    "valid": true,
    "errors": [],
    "parameter_count": 2,
    "flagged_count": 2,
    "recognised": [
      {"name": "ALT", "region": "liver", "level": 2}
    ],
    "unrecognised": [
      {"name": "Unobtainium", "region": null, "level": 2}
    ]
  },
  "timestamp": "2026-09-18T10:30:00Z"
}

Enumera las 13 regiones corporales en orden canónico, junto con los niveles de gravedad. Úselo para construir sus propias traducciones de la leyenda.

Ejemplo cURL

curl "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/body-map/regions"

Ejemplo de respuesta

{
  "status": "success",
  "data": {
    "regions": [
      {"key": "brain_nerves", "code": "brn", "order": 0},
      {"key": "thyroid", "code": "thy", "order": 1},
      {"key": "heart_vessels", "code": "hrt", "order": 2},
      {"key": "liver", "code": "liv", "order": 3}
    ],
    "region_keys": ["brain_nerves", "thyroid", "heart_vessels", "liver", "pancreas", "adrenals", "kidneys", "gut", "reproductive", "blood", "immune", "bones", "muscles"],
    "levels": {
      "0": "within range — not shown",
      "1": "borderline (slightly high / slightly low)",
      "2": "out of range (high / low / abnormal)"
    },
    "count": 13
  }
}

Metadatos de capacidades: si el motor está habilitado en esta instalación, los límites de solicitud, el esquema de autenticación y la lista completa de endpoints.

Ejemplo cURL

curl "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/body-map/info"

Calcula la edad biológica de la sangre y los índices derivados a partir de una analítica de laboratorio. Consume 1 crédito por solicitud correcta. Una solicitud que no supere la validación, o cuya analítica no permita calcular nada, no se cobra.

Parámetros de solicitud

Los nueve marcadores PhenoAge

Envíelos con los nombres que haya impreso su laboratorio: la coincidencia se hace por nombre, en cualquiera de los 39 idiomas de informe soportados, y las unidades se convierten automáticamente.

Ejemplo cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/blood-age/analyze" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "username": "SU_USUARIO",
    "password": "SU_CONTRASEÑA",
    "metadata": {"patient_age": "40", "patient_sex": "Male", "lab_date": "2026-09-11"},
    "parameters": [
      {"short_name": "Albumin", "result": 4.4, "unit": "g/dL", "range_normal_min": 3.5, "range_normal_max": 5.0},
      {"short_name": "Creatinine", "result": 0.9, "unit": "mg/dL", "range_normal_min": 0.6, "range_normal_max": 1.2},
      {"short_name": "Glucose", "result": 90, "unit": "mg/dL", "range_normal_min": 70, "range_normal_max": 99},
      {"short_name": "CRP", "result": 1.0, "unit": "mg/L", "range_normal_min": 0, "range_normal_max": 5},
      {"short_name": "Lymphocytes", "result": 30, "unit": "%", "range_normal_min": 20, "range_normal_max": 40},
      {"short_name": "MCV", "result": 90, "unit": "fL", "range_normal_min": 80, "range_normal_max": 100},
      {"short_name": "RDW", "result": 13, "unit": "%", "range_normal_min": 11.5, "range_normal_max": 14.5},
      {"short_name": "ALP", "result": 70, "unit": "U/L", "range_normal_min": 40, "range_normal_max": 130},
      {"short_name": "WBC", "result": 6.0, "unit": "10^9/L", "range_normal_min": 4, "range_normal_max": 11}
    ]
  }'

Ejemplo Python

import requests

def biological_blood_age(parameters, metadata, username, password):
    """
    Calcula la edad biológica de la sangre a partir de una analítica rutinaria.

    Args:
        parameters: Lista de objetos de resultados de laboratorio
        metadata: Cabecera del informe con patient_age y patient_sex
        username: Nombre de usuario de la API
        password: Contraseña de la API

    Returns:
        dict: Bloque de edad de la sangre, índices derivados y un resumen plano
    """
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/blood-age/analyze"

    response = requests.post(url, json={
        "username": username,
        "password": password,
        "parameters": parameters,
        "metadata": metadata,
    }, timeout=60)
    response.raise_for_status()
    return response.json()

# Ejemplo de uso
if __name__ == "__main__":
    result = biological_blood_age(
        parameters=[
            {"short_name": "Albumin", "result": 4.4, "unit": "g/dL"},
            {"short_name": "Creatinine", "result": 0.9, "unit": "mg/dL"},
            {"short_name": "Glucose", "result": 90, "unit": "mg/dL"},
            {"short_name": "CRP", "result": 1.0, "unit": "mg/L"},
            {"short_name": "Lymphocytes", "result": 30, "unit": "%"},
            {"short_name": "MCV", "result": 90, "unit": "fL"},
            {"short_name": "RDW", "result": 13, "unit": "%"},
            {"short_name": "ALP", "result": 70, "unit": "U/L"},
            {"short_name": "WBC", "result": 6.0, "unit": "10^9/L"},
        ],
        metadata={"patient_age": "40", "patient_sex": "Male"},
        username="su_usuario",
        password="su_contrasena",
    )

    summary = result["data"]["summary"]
    if summary["status"] != "ok":
        print(f"No se calculó ninguna edad: {summary['status']}")
    else:
        print(f"Cronológica: {summary['chronological_age']}")
        print(f"Biológica:   {summary['biological_age']} ({summary['source']})")
        print(f"Diferencia:  {summary['delta_years']:+} años")

    for index in result["data"]["blood_age"]["indices"]:
        print(f"  {index['key']}: {index['value']} {index['unit']} [{index['band']}]")

Ejemplo de respuesta

{
  "status": "success",
  "api_version": "1.0.0",
  "message": "Biological blood age computed successfully",
  "data": {
    "blood_age": {
      "version": 1,
      "age": {
        "status": "ok",
        "source": "formula",
        "chrono": 40,
        "pheno": 35.1,
        "delta": -4.9,
        "sex": "m",
        "found": ["albumin", "creatinine", "glucose", "crp", "lymph", "mcv", "rdw", "alp", "wbc"],
        "missing": [],
        "labels": {"albumin": "Albumin", "creatinine": "Creatinine", "glucose": "Glucose"},
        "inputs": {"albumin": 44.0, "creatinine": 79.56, "glucose": 5.0}
      },
      "indices": [
        {"key": "fib4", "group": "liver", "value": 1.12, "unit": "", "band": "ok", "from": ["AST", "ALT", "PLT"]},
        {"key": "egfr", "group": "kidneys", "value": 98.0, "unit": "mL/min/1.73m2", "band": "ok", "from": ["Creatinine"]},
        {"key": "nlr", "group": "immune", "value": 1.8, "unit": "", "band": "ok", "from": ["Neutrophils", "Lymphocytes"]}
      ]
    },
    "engine_version": 1,
    "mode": "deterministic",
    "summary": {
      "status": "ok",
      "source": "formula",
      "chronological_age": 40,
      "biological_age": 35.1,
      "delta_years": -4.9,
      "sex": "m",
      "markers_found": 9,
      "markers_missing": [],
      "indices_count": 3
    }
  },
  "timestamp": "2026-09-18T10:30:00Z"
}

Referencia de campos de respuesta

Comprueba una carga útil sin ejecutar el análisis e informa de cuáles de los nueve marcadores PhenoAge aporta su analítica y de si se pudo leer una edad cronológica — las dos cosas que deciden si obtendrá la fórmula completa o la estimación parcial. Se requiere autenticación; no se consume cuota y el endpoint sigue funcionando en una cuenta sin créditos.

Ejemplo cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/blood-age/validate" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "username": "SU_USUARIO",
    "password": "SU_CONTRASEÑA",
    "metadata": {"patient_age": "40", "patient_sex": "Male"},
    "parameters": [
      {"short_name": "MCV", "result": 90, "unit": "fL"},
      {"short_name": "WBC", "result": 6.0, "unit": "10^9/L"},
      {"short_name": "Lymphocytes", "result": 30, "unit": "%"}
    ]
  }'

Ejemplo de respuesta

{
  "status": "success",
  "api_version": "1.0.0",
  "message": "Payload is valid",
  "data": {
    "valid": true,
    "errors": [],
    "parameter_count": 3,
    "looks_like_blood_panel": true,
    "chronological_age": 40,
    "sex": "m",
    "phenoage_markers_found": ["lymph", "mcv", "wbc"],
    "phenoage_markers_missing": ["albumin", "creatinine", "glucose", "crp", "rdw", "alp"],
    "expected_source": "partial",
    "recognised_markers": ["lymph_pct", "mcv", "wbc"]
  },
  "timestamp": "2026-09-18T10:30:00Z"
}

Enumera las nueve entradas de PhenoAge, todos los marcadores que el motor puede leer con su unidad de destino, y el rango de edad al que se aplica la fórmula.

Ejemplo cURL

curl "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/blood-age/biomarkers"

Ejemplo de respuesta

{
  "status": "success",
  "data": {
    "phenoage_inputs": ["albumin", "creatinine", "glucose", "crp", "lymph", "mcv", "rdw", "alp", "wbc"],
    "phenoage_age_range": {"min": 18, "max": 100},
    "markers": [
      {"key": "albumin", "target_unit": "g/l"},
      {"key": "alp", "target_unit": "u/l"},
      {"key": "alt", "target_unit": "u/l"}
    ],
    "marker_count": 33,
    "name_matching": "Markers are matched by the analyte name your laboratory printed, in any of the supported report languages. You never send these keys."
  }
}

Metadatos de capacidades: si el motor está habilitado en esta instalación, los dos modos y lo que cuesta cada uno, los límites de solicitud, el esquema de autenticación y los idiomas soportados.

Ejemplo cURL

curl "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/blood-age/info"

Interpreta un test de ADN y devuelve un informe genético de salud completo. Envíe un archivo como multipart/form-data o líneas de genotipo pegadas como JSON. El archivo se procesa mientras usted espera, de modo que un archivo ilegible se responde de inmediato con 400 y no tiene ningún coste. El crédito se cobra solo una vez generado el informe.

Parámetros de solicitud

Ejemplo cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/dna-interpretation/analyze?async=1" \
  -u "SU_USUARIO:SU_CONTRASEÑA" \
  -F "file=@genome_raw_data.txt" \
  -F "language=en" \
  -F 'patient={"age": 41, "sex": "female", "medications": "clopidogrel"}'

# 202 Accepted: {"status": "pending", "job_id": "...", "poll_url": "/api/jobs/...", ...}
curl -u "SU_USUARIO:SU_CONTRASEÑA" "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/jobs/JOB_ID"

Ejemplo Python

import time
import requests

BASE = "https://app.aibloodtestinterpret.com"
AUTH = ("SU_USUARIO", "SU_CONTRASEÑA")


def run(path, poll=True, **kwargs):
    """POST en modo asíncrono y, después, consulta /api/jobs/<id> hasta que el informe esté listo."""
    resp = requests.post(f"{BASE}{path}?async=1", auth=AUTH, timeout=60, **kwargs)
    body = resp.json()
    if resp.status_code != 202:
        return body                      # un error o una respuesta síncrona
    while True:
        time.sleep(body.get("poll_interval_ms", 3000) / 1000)
        job = requests.get(f"{BASE}{body['poll_url']}", auth=AUTH, timeout=30).json()
        if job["status"] in ("completed", "failed"):
            return job["result"]["response"]


# 1) Interpretación del test de ADN
with open("genome_raw_data.txt", "rb") as fh:
    dna = run("/api/v1/dna-interpretation/analyze",
              files={"file": fh},
              data={"language": "en", "patient": '{"age": 41, "sex": "female"}'})
report = dna["data"]["report"]
print(report["executive_summary"])
for section in report["sections"]:
    print(section["title"], "-", section["risk_level"])

Ejemplo de respuesta

{
  "status": "success",
  "api_version": "1.0.0",
  "message": "DNA test interpretation completed successfully",
  "data": {
    "analysis_id": "DNA-3F9A1C07B2",
    "module": "dna_interpretation",
    "generated_at": "2026-09-23T10:30:00Z",
    "language": "en",
    "source": {
      "kind": "raw", "format": "23andme", "build": "GRCh37",
      "total_records": 638463, "called": 631022, "no_call_rate": 0.0117,
      "inferred_sex": "female", "panel_total": 334, "panel_found": 291,
      "filename": "genome_raw_data.txt", "warnings": []
    },
    "report": {
      "report_type": "dna",
      "title": "Genetic health report",
      "executive_summary": "Array genotyping with good coverage of the clinical panel...",
      "overall_assessment": {"level": "slightly_elevated", "summary": "Mostly typical findings with a few actionable ones."},
      "data_quality": {"source": "23andMe v5 raw file", "markers_analyzed": 291, "coverage_note": "...", "limitations": "..."},
      "sections": [
        {
          "key": "nutrigenomics", "title": "Nutrient metabolism", "risk_level": "slightly_elevated",
          "summary": "Reduced folate cycle activity...",
          "findings": [
            {"gene": "MTHFR", "rsid": "rs1801133", "genotype": "AG", "phenotype": "C677T heterozygous",
             "risk_level": "slightly_elevated", "evidence": "established",
             "explanation": "About 65% of typical enzyme activity.", "recommendation": "Check homocysteine."}
          ]
        }
      ],
      "pharmacogenomics": [
        {"gene": "CYP2C19", "rsids": ["rs4244285"], "predicted_phenotype": "Intermediate metabolizer",
         "affected_drugs": ["clopidogrel", "omeprazole"], "recommendation": "Review before prescribing clopidogrel."}
      ],
      "disease_risks": [], "carrier_status": [], "nutrigenomics": [], "traits": [],
      "lifestyle_recommendations": ["..."], "recommended_tests": [{"test": "Homocysteine", "reason": "MTHFR C677T"}],
      "red_flags": [], "limitations": "Consumer arrays miss rare variants.",
      "disclaimer": "AI-generated clinical decision support for clinician review; not a diagnosis."
    }
  },
  "timestamp": "2026-09-23T10:30:00Z"
}

Referencia de campos de respuesta

Procesa el archivo cargado exactamente igual que /analyze e informa de lo encontrado, sin llamada a la IA. Se requiere autenticación; no se consume ningún crédito. Úselo para comprobar un archivo antes de gastar un crédito.

Ejemplo de respuesta

{
  "status": "success",
  "message": "Payload is valid",
  "data": {
    "valid": true,
    "language": "en",
    "source": {"kind": "raw", "format": "ancestrydna", "build": "GRCh37", "panel_total": 334, "panel_found": 287, "warnings": []}
  }
}

Combina un informe de ADN con un análisis de sangre interpretado en un único informe de salud. Cada relación entre un hallazgo genético y un valor de laboratorio se clasifica, y a continuación se presentan una matriz de riesgos, acciones prioritarias y un plan de seguimiento. Un crédito por solicitud correcta.

Parámetros de solicitud

Ejemplo Python

# 2) Informe de salud ADN + sangre (usa run() y dna del ejemplo anterior)
blood_test = {
    "parameters": [
        {"short_name": "25-OH D", "result": 18, "unit": "ng/mL", "range_normal_min": 30, "range_normal_max": 100, "evaluation": "low"},
        {"short_name": "Homocysteine", "result": 13.2, "unit": "µmol/L", "evaluation": "high"}
    ]
}
combined = run("/api/v1/dna-blood-report/analyze",
               json={"dna_report": dna, "blood_test": blood_test, "language": "en"})
for link in combined["data"]["report"]["correlations"]:
    print(link["topic"], link["concordance"], link["action"])

Ejemplo de respuesta

{
  "status": "success",
  "message": "DNA + blood health report completed successfully",
  "data": {
    "analysis_id": "DNB-8C21E40A9D",
    "module": "dna_blood_report",
    "language": "en",
    "report": {
      "report_type": "dna_blood",
      "executive_summary": "The low vitamin D level matches the GC genotype; homocysteine is borderline, in line with MTHFR C677T.",
      "overall_status": {"level": "watch", "summary": "Two gene-lab matches to act on."},
      "correlations": [
        {"topic": "Vitamin D", "genetic_finding": "GC rs2282679 GT", "lab_finding": "25-OH D 18 ng/mL",
         "concordance": "confirms", "interpretation": "Genetic tendency and lab value agree.", "action": "Supplement and recheck in 12 weeks."}
      ],
      "risk_matrix": [{"area": "Folate cycle", "genetic_risk": "slightly_elevated", "lab_status": "borderline", "combined_assessment": "Watch homocysteine."}],
      "priority_actions": [{"priority": "high", "action": "Start vitamin D3", "why": "Deficient level and GC genotype"}],
      "monitoring_plan": [{"marker": "25-OH vitamin D", "interval": "12 weeks", "reason": "Dose check"}],
      "lifestyle_plan": [], "questions_for_clinician": [], "red_flags": [],
      "limitations": "One blood test; values vary.",
      "disclaimer": "AI-generated clinical decision support for clinician review; not a diagnosis."
    }
  }
}

Referencia de campos de respuesta

Elabora un plan de suplementos personalizado a partir del informe de ADN, las respuestas del cuestionario y, opcionalmente, un análisis de sangre interpretado. El catálogo de productos de su clínica y la configuración del asesor se aplican automáticamente. Un crédito por solicitud correcta.

Parámetros de solicitud

Ejemplo cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/dna-supplements/analyze?async=1" \
  -u "SU_USUARIO:SU_CONTRASEÑA" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "dna_report": { ...data.report de la interpretación de ADN... },
    "answers": {"diet_type": "vegetarian", "pregnancy": "no", "sun_exposure": "low", "goals": ["energy", "immunity"]},
    "language": "en"
  }'

Ejemplo Python

# 3) Plan de suplementos (usa run(), dna y blood_test de los ejemplos anteriores)
plan = run("/api/v1/dna-supplements/analyze",
           json={"dna_report": dna, "blood_test": blood_test,
                 "answers": {"diet_type": "vegetarian", "pregnancy": "no"},
                 "language": "en"})
for item in plan["data"]["report"]["recommendations"]:
    print(item["name"], item["dose"], item["timing"], "-", item["source"])

Ejemplo de respuesta

{
  "status": "success",
  "message": "Supplement plan completed successfully",
  "data": {
    "analysis_id": "SUP-51B7D2E6F0",
    "module": "dna_supplements",
    "language": "en",
    "catalogue": {"mode": "prefer", "products": 24},
    "report": {
      "report_type": "supplement",
      "summary": "Plan built from GC and MTHFR findings, a low vitamin D level and a vegetarian diet.",
      "recommendations": [
        {"name": "Vitamin D3 + K2", "source": "clinic_library", "product": "Vitamin D3 + K2 (Clinic Brand)",
         "form": "softgel", "dose": "2000 IU", "timing": "with lunch", "duration": "12 weeks", "priority": "high",
         "rationale": {"genetic": "GC rs2282679 GT", "lab": "25-OH D 18 ng/mL", "questionnaire": "little sun"},
         "evidence": "established", "cautions": ["Recheck calcium"], "interactions": ["Thiazide diuretics"],
         "retest": "25-OH D in 12 weeks"}
      ],
      "avoid_or_caution": [{"name": "High-dose vitamin A", "reason": "Pregnancy planning"}],
      "uncovered_needs": [],
      "dietary_sources": [{"nutrient": "Folate", "foods": ["lentils", "spinach"]}],
      "retest_plan": [{"marker": "25-OH vitamin D", "when": "12 weeks", "why": "Dose check"}],
      "clinician_review_required": ["Thiazide co-medication"],
      "disclaimer": "AI-generated clinical decision support for clinician review; not a diagnosis."
    }
  }
}

Referencia de campos de respuesta

Consulta o actualiza el catálogo de productos de su clínica y la configuración del asesor. Es el mismo catálogo que se usa en el panel de la clínica y en IA Nutricional, de modo que un producto añadido en un lugar está disponible en todos. Se requiere autenticación; no se consume ningún crédito. Envíe catalogue, settings o ambos; el catálogo sustituye a la lista completa.

Ejemplo cURL

curl -X PUT "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/dna-supplements/settings" \
  -u "SU_USUARIO:SU_CONTRASEÑA" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "catalogue": [
      {"name": "Vitamin D3 + K2", "brand": "Clinic Brand", "form": "softgel", "dosage": "2000 IU / 75 µg", "category": "vitamin"},
      {"name": "Omega-3 EPA/DHA", "brand": "Clinic Brand", "form": "softgel", "dosage": "1000 mg", "category": "omega"}
    ],
    "settings": {"mode": "prefer", "instructions": "Prefer our own brand.", "max_items": 8}
  }'

Extrae todo el contenido textual de los documentos cargados utilizando la tecnología ICR de Kantesti.

Parámetros de Solicitud

Ejemplo cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/icr/v1/extract" \
  -F "username=SU_USUARIO" \
  -F "password=SU_CONTRASEÑA" \
  -F "language=es" \
  -F "[email protected]"

Ejemplo Python

import requests

def icr_extract(file_path: str, username: str, password: str, language: str = "es"):
    """
    Extraer texto de un documento con la API ICR Kantesti.
    79% más rápido y preciso que OCR tradicional.
    """
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/icr/v1/extract"
    with open(file_path, "rb") as f:
        files = {"file": (file_path, f)}
        data = {"username": username, "password": password, "language": language}
        response = requests.post(url, files=files, data=data, timeout=120)
        response.raise_for_status()
        return response.json()

# Ejemplo de uso
result = icr_extract("informe_medico.pdf", "usuario", "contraseña", "es")
print(f"Tipo de documento: {result['data']['document_type']}")
print(f"Páginas: {result['data']['page_count']}")

Ejemplo de Respuesta

{
  "status": "success",
  "data": {
    "document_type": "blood_test_report",
    "page_count": 1,
    "pages": [{"page_number": 1, "content": {"raw_text": "Hospital Universitario de Colonia - Hemograma...", "sections": [{"type": "header", "content": "Hemograma"}], "tables": [{"headers": ["Prueba", "Resultado", "Unidad", "Rango de Referencia"], "rows": [["Glucosa", "92", "mg/dL", "74 - 100"], ["ALT", "22", "U/L", "< 35"]]}]}}],
    "metadata": {"detected_language": "es", "confidence": "high"},
    "icr_metadata": {"engine": "kantesti-icr", "version": "1.0.0", "images_processed": 1, "timestamp": "2026-02-14T10:30:00Z"}
  },
  "credit_cost": 0.5,
  "api_version": "icr-v1"
}