Points de terminaison de l'API analyse de sang

Point de terminaison de production pour l'analyse sanguine. Envoyez une ou plusieurs images de test sanguin ou un PDF et recevez des paramètres structurés, les métadonnées du patient et du laboratoire, ainsi qu'une interprétation clinique complète dans l'une des 100 langues supportées. Consomme 1 crédit par requête.

Paramètres de requête

Exemple cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v12/18-09-2026/analyze" \
  -F "username=VOTRE_NOM_UTILISATEUR" \
  -F "password=VOTRE_MOT_DE_PASSE" \
  -F "language=fr" \
  -F "file=@analyse_sang.pdf"

Exemple Python

import requests

def analyser_test_sanguin(chemins_fichiers, nom_utilisateur, mot_de_passe, langue="fr"):
    """
    Analyser un test sanguin avec Kantesti Analyse sanguine v12.

    Args:
        chemins_fichiers: Un ou plusieurs chemins vers des images de test sanguin, ou un seul PDF
        nom_utilisateur: Nom d'utilisateur API
        mot_de_passe: Mot de passe API
        langue: Code de langue du rapport (par défaut : fr)

    Returns:
        dict: Paramètres structurés, métadonnées et interprétation clinique
    """
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v12/18-09-2026/analyze"

    handles = [open(chemin, "rb") for chemin in chemins_fichiers]
    try:
        fichiers = [("file", (chemin, handle)) for chemin, handle in zip(chemins_fichiers, handles)]
        donnees = {"username": nom_utilisateur, "password": mot_de_passe, "language": langue}
        reponse = requests.post(url, files=fichiers, data=donnees, timeout=300)
        reponse.raise_for_status()
        return reponse.json()
    finally:
        for handle in handles:
            handle.close()

# Exemple d'utilisation
if __name__ == "__main__":
    resultat = analyser_test_sanguin(
        chemins_fichiers=["analyse_sang.pdf"],
        nom_utilisateur="votre_nom_utilisateur",
        mot_de_passe="votre_mot_de_passe",
        langue="fr"
    )
    print(f"Statut: {resultat['status']}")
    for parametre in resultat["data"]["parameters"]:
        print(f"  {parametre['short_name']}: {parametre['result']} {parametre['unit']} ({parametre['evaluation']})")

Exemple de réponse

{
  "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"
}

Point de terminaison de production pour l'analyse sanguine. Consomme 1 crédit par requête.

Paramètres de requête

Exemple cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v11/01-06-2025/analyze" \
  -F "username=VOTRE_NOM_UTILISATEUR" \
  -F "password=VOTRE_MOT_DE_PASSE" \
  -F "language=fr" \
  -F "file=@analyse_sang.pdf"

Exemple Python

import requests

def analyser_test_sanguin(chemin_fichier: str, nom_utilisateur: str, mot_de_passe: str, langue: str = "fr"):
    """
    Analyse un fichier de test sanguin avec l'API Kantesti.

    Args:
        chemin_fichier: Chemin vers le PDF ou l'image du test sanguin
        nom_utilisateur: Nom d'utilisateur API
        mot_de_passe: Mot de passe API
        langue: Code de langue de réponse (par défaut: fr)

    Returns:
        dict: Réponse API avec les résultats d'analyse
    """
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v11/01-06-2025/analyze"

    with open(chemin_fichier, "rb") as f:
        fichiers = {"file": (chemin_fichier, f, "application/pdf")}
        donnees = {
            "username": nom_utilisateur,
            "password": mot_de_passe,
            "language": langue
        }

        reponse = requests.post(url, files=fichiers, data=donnees, timeout=120)
        reponse.raise_for_status()
        return reponse.json()

# Exemple d'utilisation
if __name__ == "__main__":
    resultat = analyser_test_sanguin(
        chemin_fichier="analyse_sang.pdf",
        nom_utilisateur="votre_nom_utilisateur",
        mot_de_passe="votre_mot_de_passe",
        langue="fr"
    )
    print(f"Statut: {resultat['status']}")
    print(f"Paramètres trouvés: {len(resultat['data']['parameters'])}")

Exemple C++ (libcurl)

#include <iostream>
#include <string>
#include <curl/curl.h>

// Fonction de rappel pour le traitement de la réponse
size_t CallbackEcriture(void* contenu, size_t taille, size_t nmemb, std::string* sortie) {
    sortie->append((char*)contenu, taille * nmemb);
    return taille * nmemb;
}

std::string analyserTestSanguin(const std::string& cheminFichier,
                                 const std::string& nomUtilisateur,
                                 const std::string& motDePasse,
                                 const std::string& langue = "fr") {
    CURL* curl = curl_easy_init();
    std::string reponse;

    if (curl) {
        curl_mime* formulaire = curl_mime_init(curl);
        curl_mimepart* champ;

        // Ajouter le nom d'utilisateur
        champ = curl_mime_addpart(formulaire);
        curl_mime_name(champ, "username");
        curl_mime_data(champ, nomUtilisateur.c_str(), CURL_ZERO_TERMINATED);

        // Ajouter le mot de passe
        champ = curl_mime_addpart(formulaire);
        curl_mime_name(champ, "password");
        curl_mime_data(champ, motDePasse.c_str(), CURL_ZERO_TERMINATED);

        // Ajouter la langue
        champ = curl_mime_addpart(formulaire);
        curl_mime_name(champ, "language");
        curl_mime_data(champ, langue.c_str(), CURL_ZERO_TERMINATED);

        // Ajouter le fichier
        champ = curl_mime_addpart(formulaire);
        curl_mime_name(champ, "file");
        curl_mime_filedata(champ, cheminFichier.c_str());

        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL,
            "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v11/01-06-2025/analyze");
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_MIMEPOST, formulaire);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, CallbackEcriture);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &reponse);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_TIMEOUT, 120L);

        CURLcode res = curl_easy_perform(curl);

        curl_mime_free(formulaire);
        curl_easy_cleanup(curl);
    }
    return reponse;
}

int main() {
    std::string resultat = analyserTestSanguin("analyse_sang.pdf", "utilisateur", "motdepasse");
    std::cout << resultat << std::endl;
    return 0;
}

Configuration Postman

{
  "info": {
    "name": "API Kantesti Analyse de Sang",
    "schema": "https://schema.getpostman.com/json/collection/v2.1.0/collection.json"
  },
  "item": [
    {
      "name": "Analyser test sanguin",
      "request": {
        "method": "POST",
        "header": [],
        "body": {
          "mode": "formdata",
          "formdata": [
            {"key": "username", "value": "{{api_nom_utilisateur}}", "type": "text"},
            {"key": "password", "value": "{{api_mot_de_passe}}", "type": "text"},
            {"key": "language", "value": "fr", "type": "text"},
            {"key": "file", "type": "file", "src": "/chemin/vers/analyse_sang.pdf"}
          ]
        },
        "url": {
          "raw": "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v11/01-06-2025/analyze",
          "protocol": "https",
          "host": ["app", "aibloodtestinterpret", "com"],
          "path": ["api", "v11", "01-06-2025", "analyze"]
        }
      }
    }
  ]
}

Exemple de réponse

{
  "status": "success",
  "data": {
    "metadata": {
      "patient_name": "Jan Novák",
      "lab_name": "Centre Médical BioLAB",
      "lab_city": "Paris",
      "lab_country": "France",
      "lab_date": "2025-05-11",
      "patient_age": "45",
      "patient_sex": "Masculin"
    },
    "parameters": [
      {
        "short_name": "WBC",
        "long_name": "Globules blancs",
        "category": "Hémogramme complet",
        "result": 7.2,
        "unit": "10^9/L",
        "evaluation": "normal",
        "range_min": 2.0,
        "range_max": 12.0,
        "range_normal_min": 4.0,
        "range_normal_max": 10.0,
        "short_description": "Mesure le nombre total de globules blancs dans le sang.",
        "long_description": "Les globules blancs (leucocytes) sont essentiels pour la fonction immunitaire..."
      },
      {
        "short_name": "HGB",
        "long_name": "Hémoglobine",
        "category": "Hémogramme complet",
        "result": 14.5,
        "unit": "g/dL",
        "evaluation": "normal",
        "range_min": 10.0,
        "range_max": 18.0,
        "range_normal_min": 13.5,
        "range_normal_max": 17.5,
        "short_description": "Protéine des globules rouges qui transporte l'oxygène.",
        "long_description": "L'hémoglobine est la protéine contenant du fer responsable du transport de l'oxygène..."
      }
    ],
    "interpretation": [
      {
        "title": "Évaluation globale de la santé",
        "shortcode": "overall_health_assessment",
        "subsections": [
          {
            "subtitle": "Aperçu complet",
            "shortcode": "overall_health_assessment_overview",
            "items": [
              {"item": "Le patient présente une fonction organique préservée avec des paramètres hématologiques normaux."},
              {"item": "Aucune anomalie significative détectée dans l'hémogramme complet."}
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  },
  "api_version": "v11",
  "timestamp": "2025-12-22T10:30:00Z"
}

Référence des champs de réponse

Niveau racine

Objet data.metadata

Élément du tableau data.parameters

Élément du tableau data.interpretation

Exemple de réponse complète

{
  "status": "success",
  "data": {
    "metadata": {
      "patient_name": "Anna Müller",
      "lab_name": "MedLab Diagnostics International",
      "lab_city": "Paris",
      "lab_country": "France",
      "lab_date": "2025-12-15",
      "results_date": "2025-12-16",
      "patient_age": "38",
      "patient_sex": "female"
    },
    "parameters": [
      {
        "short_name": "WBC",
        "long_name": "Numération des globules blancs",
        "category": "Hémogramme",
        "result": "6.8",
        "unit": "10^9/L",
        "evaluation": "normal",
        "range_min": "4.0",
        "range_max": "11.0",
        "range_normal_min": "4.5",
        "range_normal_max": "10.0",
        "short_description": "Mesure le nombre total de globules blancs.",
        "long_description": "Les globules blancs (leucocytes) sont des composants essentiels du système immunitaire..."
      },
      {
        "short_name": "RBC",
        "long_name": "Numération des globules rouges",
        "category": "Hémogramme",
        "result": "4.52",
        "unit": "10^12/L",
        "evaluation": "normal",
        "range_min": "3.8",
        "range_max": "5.8",
        "range_normal_min": "4.0",
        "range_normal_max": "5.5",
        "short_description": "Mesure le nombre total de globules rouges.",
        "long_description": "Les globules rouges (érythrocytes) transportent l'oxygène des poumons vers les tissus..."
      },
      {
        "short_name": "HGB",
        "long_name": "Hémoglobine",
        "category": "Hémogramme",
        "result": "13.2",
        "unit": "g/dL",
        "evaluation": "normal",
        "range_min": "11.5",
        "range_max": "16.0",
        "range_normal_min": "12.0",
        "range_normal_max": "15.5",
        "short_description": "Protéine des globules rouges qui transporte l'oxygène.",
        "long_description": "L'hémoglobine est la protéine contenant du fer dans les globules rouges responsable du transport de l'oxygène..."
      },
      {
        "short_name": "HCT",
        "long_name": "Hématocrite",
        "category": "Hémogramme",
        "result": "39.8",
        "unit": "%",
        "evaluation": "normal",
        "range_min": "35.0",
        "range_max": "47.0",
        "range_normal_min": "36.0",
        "range_normal_max": "44.0",
        "short_description": "Pourcentage du volume sanguin occupé par les globules rouges.",
        "long_description": "L'hématocrite mesure la proportion de sang constituée de globules rouges..."
      },
      {
        "short_name": "PLT",
        "long_name": "Numération plaquettaire",
        "category": "Hémogramme",
        "result": "245",
        "unit": "10^9/L",
        "evaluation": "normal",
        "range_min": "150",
        "range_max": "400",
        "range_normal_min": "150",
        "range_normal_max": "350",
        "short_description": "Mesure le nombre de plaquettes dans le sang.",
        "long_description": "Les plaquettes (thrombocytes) sont essentielles pour la coagulation sanguine et la cicatrisation..."
      },
      {
        "short_name": "GLU",
        "long_name": "Glycémie à jeun",
        "category": "Bilan métabolique",
        "result": "102",
        "unit": "mg/dL",
        "evaluation": "borderline_high",
        "range_min": "70",
        "range_max": "140",
        "range_normal_min": "70",
        "range_normal_max": "99",
        "short_description": "Mesure le taux de sucre dans le sang à jeun.",
        "long_description": "La glycémie à jeun est un indicateur clé de la façon dont le corps métabolise le sucre..."
      },
      {
        "short_name": "TC",
        "long_name": "Cholestérol total",
        "category": "Bilan lipidique",
        "result": "218",
        "unit": "mg/dL",
        "evaluation": "borderline_high",
        "range_min": "0",
        "range_max": "300",
        "range_normal_min": "0",
        "range_normal_max": "200",
        "short_description": "Mesure le cholestérol total dans le sang.",
        "long_description": "Le cholestérol total est la somme des cholestérols HDL, LDL et VLDL..."
      },
      {
        "short_name": "HDL",
        "long_name": "Cholestérol HDL",
        "category": "Bilan lipidique",
        "result": "58",
        "unit": "mg/dL",
        "evaluation": "normal",
        "range_min": "35",
        "range_max": "100",
        "range_normal_min": "50",
        "range_normal_max": "90",
        "short_description": "Mesure le niveau de 'bon' cholestérol.",
        "long_description": "Le cholestérol HDL (lipoprotéine de haute densité) aide à éliminer les autres formes de cholestérol..."
      },
      {
        "short_name": "LDL",
        "long_name": "Cholestérol LDL",
        "category": "Bilan lipidique",
        "result": "142",
        "unit": "mg/dL",
        "evaluation": "high",
        "range_min": "0",
        "range_max": "200",
        "range_normal_min": "0",
        "range_normal_max": "100",
        "short_description": "Mesure le niveau de 'mauvais' cholestérol.",
        "long_description": "Le cholestérol LDL (lipoprotéine de basse densité) peut s'accumuler dans les parois artérielles..."
      },
      {
        "short_name": "TRIG",
        "long_name": "Triglycérides",
        "category": "Bilan lipidique",
        "result": "156",
        "unit": "mg/dL",
        "evaluation": "borderline_high",
        "range_min": "0",
        "range_max": "500",
        "range_normal_min": "0",
        "range_normal_max": "150",
        "short_description": "Mesure les graisses dans le sang.",
        "long_description": "Les triglycérides sont un type de graisse dans le sang qui stocke l'excès d'énergie..."
      }
    ],
    "interpretation": [
      {
        "title": "Évaluation globale de la santé",
        "shortcode": "overall_health_assessment",
        "subsections": [
          {
            "subtitle": "Aperçu complet",
            "shortcode": "overall_health_assessment_overview",
            "items": [
              {"item": "La patiente présente des paramètres hématologiques généralement sains avec toutes les valeurs de l'hémogramme dans les normes."},
              {"item": "Les résultats de l'hémogramme complet indiquent une capacité adéquate de transport d'oxygène et une fonction immunitaire normale."},
              {"item": "Le bilan lipidique montre des domaines nécessitant une attention, notamment les niveaux de cholestérol LDL."}
            ]
          }
        ]
      },
      {
        "title": "Analyse métabolique",
        "shortcode": "metabolic_analysis",
        "subsections": [
          {
            "subtitle": "Évaluation de la glycémie",
            "shortcode": "metabolic_analysis_glucose",
            "items": [
              {"item": "La glycémie à jeun à 102 mg/dL est légèrement élevée, indiquant une zone pré-diabétique."},
              {"item": "Des modifications du mode de vie sont recommandées, notamment l'exercice régulier et la réduction de l'apport en glucides simples."},
              {"item": "Un test HbA1c de suivi est recommandé dans 3 mois pour évaluer le contrôle glycémique à long terme."}
            ]
          }
        ]
      },
      {
        "title": "Évaluation du risque cardiovasculaire",
        "shortcode": "cardiovascular_risk",
        "subsections": [
          {
            "subtitle": "Analyse du profil lipidique",
            "shortcode": "cardiovascular_risk_lipids",
            "items": [
              {"item": "Le cholestérol LDL à 142 mg/dL dépasse les niveaux optimaux et justifie une intervention."},
              {"item": "Le cholestérol HDL à 58 mg/dL offre une protection cardiovasculaire modérée."},
              {"item": "Les triglycérides légèrement élevés; envisager des modifications alimentaires pour réduire l'apport en graisses saturées."},
              {"item": "Le rapport cholestérol total/HDL de 3,76 indique un risque cardiovasculaire modéré."}
            ]
          }
        ]
      },
      {
        "title": "Recommandations",
        "shortcode": "recommendations",
        "subsections": [
          {
            "subtitle": "Modifications du mode de vie",
            "shortcode": "recommendations_lifestyle",
            "items": [
              {"item": "Augmenter l'activité physique aérobique à au moins 150 minutes par semaine."},
              {"item": "Adopter un régime de type méditerranéen riche en légumes, fruits et graisses saines."},
              {"item": "Limiter les aliments transformés, les graisses saturées et les sucres ajoutés."},
              {"item": "Envisager une consultation avec un nutritionniste pour des conseils diététiques personnalisés."}
            ]
          },
          {
            "subtitle": "Tests de suivi",
            "shortcode": "recommendations_followup",
            "items": [
              {"item": "Répéter le bilan lipidique dans 3 mois après la mise en œuvre des changements de mode de vie."},
              {"item": "Test HbA1c recommandé pour évaluer les niveaux moyens de glucose sanguin."},
              {"item": "Bilan métabolique complet annuel pour un suivi continu."}
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  },
  "api_version": "v11",
  "timestamp": "2025-12-16T14:32:18Z"
}

Point de terminaison de production avec calcul complet du score de santé et analyse des risques de maladie. Accepte la même requête que /api/v12/18-09-2026/analyze et ajoute à la réponse les champs ci-dessous. Consomme 1 crédit par requête.

Exemple cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v12/health-score/analyze" \
  -F "username=VOTRE_NOM_UTILISATEUR" \
  -F "password=VOTRE_MOT_DE_PASSE" \
  -F "language=fr" \
  -F "file=@analyse_sang.pdf"

Champs de réponse supplémentaires

{
  "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"}
  ]
}

Analyse les tendances des paramètres de tests sanguins sur plusieurs dates pour identifier des motifs et fournir des informations de santé.

Paramètres de requête

Objet analysis_options

Structure du tableau blood_tests

*Soit lab_date soit results_date est requis pour chaque test sanguin.

Structure du tableau blood_tests[].parameters

Exemple cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/analytics/trends/analyze" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "username": "VOTRE_NOM_UTILISATEUR",
    "password": "VOTRE_MOT_DE_PASSE",
    "language": "fr",
    "analysis_type": "comprehensive",
    "analysis_options": {
      "include_predictions": true,
      "include_statistics": true,
      "include_charts": true
    },
    "blood_tests": [
      {
        "lab_date": "2024-01-15",
        "parameters": [
          {"name": "Glucose à jeun", "short_name": "GLU", "value": 98, "unit": "mg/dL"},
          {"name": "Hémoglobine A1c", "short_name": "HBA1C", "value": 5.6, "unit": "%"},
          {"name": "Cholestérol total", "short_name": "CHOL", "value": 185, "unit": "mg/dL"},
          {"name": "Cholestérol LDL", "short_name": "LDL", "value": 110, "unit": "mg/dL"},
          {"name": "Cholestérol HDL", "short_name": "HDL", "value": 52, "unit": "mg/dL"}
        ]
      },
      {
        "lab_date": "2024-05-20",
        "parameters": [
          {"name": "Glucose à jeun", "short_name": "GLU", "value": 92, "unit": "mg/dL"},
          {"name": "Hémoglobine A1c", "short_name": "HBA1C", "value": 5.4, "unit": "%"},
          {"name": "Cholestérol total", "short_name": "CHOL", "value": 178, "unit": "mg/dL"},
          {"name": "Cholestérol LDL", "short_name": "LDL", "value": 102, "unit": "mg/dL"},
          {"name": "Cholestérol HDL", "short_name": "HDL", "value": 55, "unit": "mg/dL"}
        ]
      },
      {
        "lab_date": "2024-09-10",
        "parameters": [
          {"name": "Glucose à jeun", "short_name": "GLU", "value": 88, "unit": "mg/dL"},
          {"name": "Hémoglobine A1c", "short_name": "HBA1C", "value": 5.3, "unit": "%"},
          {"name": "Cholestérol total", "short_name": "CHOL", "value": 168, "unit": "mg/dL"},
          {"name": "Cholestérol LDL", "short_name": "LDL", "value": 92, "unit": "mg/dL"},
          {"name": "Cholestérol HDL", "short_name": "HDL", "value": 58, "unit": "mg/dL"}
        ]
      },
      {
        "lab_date": "2024-12-18",
        "parameters": [
          {"name": "Glucose à jeun", "short_name": "GLU", "value": 85, "unit": "mg/dL"},
          {"name": "Hémoglobine A1c", "short_name": "HBA1C", "value": 5.2, "unit": "%"},
          {"name": "Cholestérol total", "short_name": "CHOL", "value": 162, "unit": "mg/dL"},
          {"name": "Cholestérol LDL", "short_name": "LDL", "value": 85, "unit": "mg/dL"},
          {"name": "Cholestérol HDL", "short_name": "HDL", "value": 62, "unit": "mg/dL"}
        ]
      }
    ]
  }'

Exemple Python

import requests
from typing import List, Dict, Optional

def analyser_tendances(
    nom_utilisateur: str,
    mot_de_passe: str,
    tests_sanguins: List[Dict],
    langue: str = "fr",
    type_analyse: str = "comprehensive"
) -> Dict:
    """
    Analyse les tendances des tests sanguins au fil du temps.

    Args:
        nom_utilisateur: Nom d'utilisateur API
        mot_de_passe: Mot de passe API
        tests_sanguins: Liste d'objets de tests avec lab_date et parameters
        langue: Code de langue de réponse
        type_analyse: comprehensive, quick ou focused

    Returns:
        dict: Résultats de l'analyse des tendances
    """
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/analytics/trends/analyze"

    payload = {
        "username": nom_utilisateur,
        "password": mot_de_passe,
        "language": langue,
        "analysis_type": type_analyse,
        "blood_tests": tests_sanguins
    }

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

# Exemple d'utilisation
if __name__ == "__main__":
    tests_sanguins = [
        {
            "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"}
            ]
        }
    ]

    resultat = analyser_tendances(
        nom_utilisateur="votre_nom_utilisateur",
        mot_de_passe="votre_mot_de_passe",
        tests_sanguins=tests_sanguins
    )

    print(f"Tendance globale: {resultat['data']['overall_trend']}")
    for tendance in resultat['data']['parameter_trends']:
        print(f"{tendance['parameter']}: {tendance['direction']} ({tendance['change_percent']}%)")

Référence des champs de réponse

Structure de l'objet parameter_trends

Exemple de réponse

{
  "status": "success",
  "data": {
    "overall_trend": "en amélioration",
    "analysis_period": {
      "start_date": "2025-01-15",
      "end_date": "2025-12-01",
      "duration_days": 320,
      "total_tests": 3
    },
    "parameter_trends": [
      {
        "parameter": "HGB",
        "long_name": "Hémoglobine",
        "direction": "en hausse",
        "change_percent": 12.8,
        "start_value": 12.5,
        "end_value": 14.1,
        "trend_quality": "positif",
        "interpretation": "Les niveaux d'hémoglobine montrent une amélioration constante sur la période d'analyse."
      },
      {
        "parameter": "CHOL",
        "long_name": "Cholestérol total",
        "direction": "en baisse",
        "change_percent": -18.2,
        "start_value": 220,
        "end_value": 180,
        "trend_quality": "positif",
        "interpretation": "Les niveaux de cholestérol ont diminué de manière significative, indiquant une amélioration de la santé cardiovasculaire."
      }
    ],
    "insights": [
      {
        "type": "improvement",
        "title": "Amélioration de la santé cardiovasculaire",
        "description": "Vos tendances de cholestérol et de glucose indiquent des améliorations significatives de la santé cardiovasculaire.",
        "confidence": 0.92
      }
    ]
  },
  "api_version": "v1",
  "timestamp": "2025-12-22T10:30:00Z"
}

Génère des recommandations complètes de nutrition et de suppléments basées sur les paramètres de tests sanguins et le profil du patient.

Exemple Python

import requests
from typing import Dict, List, Optional

def obtenir_plan_nutrition(
    nom_utilisateur: str,
    mot_de_passe: str,
    patient: Dict,
    test_sanguin: Dict,
    objectifs_sante: Optional[List[str]] = None,
    restrictions_alimentaires: Optional[List[str]] = None,
    langue: str = "fr"
) -> Dict:
    """
    Obtient des recommandations personnalisées de nutrition et suppléments.

    Args:
        nom_utilisateur: Nom d'utilisateur API
        mot_de_passe: Mot de passe API
        patient: Démographie et informations de santé du patient
        test_sanguin: Paramètres du test sanguin
        objectifs_sante: Objectifs de santé optionnels
        restrictions_alimentaires: Restrictions alimentaires optionnelles
        langue: Langue de réponse

    Returns:
        dict: Plan nutritionnel avec suppléments
    """
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/nutrition/diet-plan/analyze"

    payload = {
        "username": nom_utilisateur,
        "password": mot_de_passe,
        "language": langue,
        "patient": patient,
        "blood_test": test_sanguin
    }

    if objectifs_sante:
        payload["health_goals"] = objectifs_sante
    if restrictions_alimentaires:
        payload["dietary_restrictions"] = restrictions_alimentaires

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

# Exemple d'utilisation
if __name__ == "__main__":
    patient = {
        "age": 45,
        "gender": "male",
        "weight": 82,
        "height": 178,
        "activity_level": "moderate",
        "medical_conditions": ["hypertension"],
        "allergies": ["shellfish"]
    }

    test_sanguin = {
        "lab_date": "2025-12-01",
        "parameters": [
            {"short_name": "VITD", "result": 18, "unit": "ng/mL"},
            {"short_name": "CHOL", "result": 210, "unit": "mg/dL"}
        ]
    }

    resultat = obtenir_plan_nutrition(
        nom_utilisateur="votre_nom_utilisateur",
        mot_de_passe="votre_mot_de_passe",
        patient=patient,
        test_sanguin=test_sanguin,
        objectifs_sante=["lower_cholesterol", "increase_energy"]
    )

    # Afficher les recommandations de suppléments
    for supp in resultat['data']['supplements']:
        print(f"{supp['name']}: {supp['dosage']} - {supp['reason']}")

Schéma de l'Objet Patient

Description détaillée de tous les champs disponibles pour l'objet patient :

Exemple de réponse

{
  "status": "success",
  "data": {
    "nutrition_plan": {
      "daily_calories": 2100,
      "macros": {
        "protein": {"grams": 105, "percentage": 20},
        "carbohydrates": {"grams": 236, "percentage": 45},
        "fats": {"grams": 82, "percentage": 35}
      },
      "meal_plan": {
        "breakfast": {
          "description": "Flocons d'avoine avec baies et noix",
          "calories": 420,
          "nutrients": ["fibres", "oméga-3", "antioxydants"]
        },
        "lunch": {
          "description": "Salade de saumon grillé avec vinaigrette à l'huile d'olive",
          "calories": 550,
          "nutrients": ["oméga-3", "protéines", "vitamine D"]
        },
        "dinner": {
          "description": "Poulet maigre avec quinoa et légumes vapeur",
          "calories": 580,
          "nutrients": ["protéines", "fer", "fibres"]
        }
      }
    },
    "supplements": [
      {
        "name": "Vitamine D3",
        "dosage": "2000 UI par jour",
        "reason": "Niveaux sanguins à 18 ng/mL indiquent une carence (optimal: 30-50 ng/mL)",
        "priority": "élevée",
        "timing": "Avec le petit-déjeuner (repas contenant des graisses)",
        "duration": "3-6 mois, puis retester"
      },
      {
        "name": "Huile de poisson Oméga-3",
        "dosage": "1000mg EPA+DHA par jour",
        "reason": "Soutient l'optimisation du cholestérol et la santé cardiovasculaire",
        "priority": "moyenne",
        "timing": "Avec les repas"
      }
    ],
    "dietary_recommendations": [
      {
        "category": "augmenter",
        "foods": ["poisson gras", "légumes verts", "noix", "huile d'olive"],
        "reason": "Soutient les niveaux de vitamine D et la santé cardiovasculaire"
      },
      {
        "category": "réduire",
        "foods": ["aliments transformés", "viande rouge", "graisses saturées"],
        "reason": "Aide à réduire le cholestérol LDL"
      }
    ]
  },
  "api_version": "v1",
  "timestamp": "2025-12-22T10:30:00Z"
}

Référence des champs de réponse

Objet nutrition_plan.educational_insights

Élément du tableau blood_marker_education

Élément du tableau food_recommendations.power_foods

Élément du tableau supplement_recommendations

Exemple cURL complet

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/nutrition/diet-plan/analyze" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "username": "votre_nom_utilisateur",
    "password": "votre_mot_de_passe",
    "language": "fr",
    "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"]
  }'

Réponse complète

{
  "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": "Vitamine D",
            "explanation": "La vitamine D est essentielle pour la santé osseuse, la fonction immunitaire et la régulation de l'humeur. Votre niveau de 18 ng/mL indique une carence qui peut affecter l'absorption du calcium et la santé générale.",
            "normal_range": "30-50 ng/mL"
          },
          {
            "marker": "Cholestérol LDL",
            "explanation": "Le cholestérol LDL, souvent appelé 'mauvais cholestérol', peut s'accumuler dans les parois artérielles. Votre niveau de 140 mg/dL est élevé et peut augmenter le risque cardiovasculaire.",
            "normal_range": "< 100 mg/dL"
          }
        ],
        "nutrition_principles": [
          "Priorisez les acides gras oméga-3 pour la santé cardiaque",
          "Augmentez les fibres solubles pour réduire le cholestérol LDL",
          "Incluez des aliments riches en vitamine D et des sources de soleil"
        ]
      }
    },
    "food_recommendations": {
      "power_foods": [
        {
          "food": "Saumon sauvage",
          "nutrients": ["Oméga-3", "Vitamine D", "Protéines"],
          "serving": "150g, 3 fois par semaine",
          "why": "Source excellente d'oméga-3 et de vitamine D naturelle pour la santé cardiaque et osseuse"
        },
        {
          "food": "Avoine complète",
          "nutrients": ["Bêta-glucane", "Fibres", "Magnésium"],
          "serving": "50g par jour au petit-déjeuner",
          "why": "Les fibres solubles de l'avoine aident à réduire l'absorption du cholestérol LDL"
        },
        {
          "food": "Huile d'olive extra vierge",
          "nutrients": ["Graisses monoinsaturées", "Polyphénols", "Vitamine E"],
          "serving": "2-3 cuillères à soupe par jour",
          "why": "Les graisses saines méditerranéennes améliorent le profil lipidique et protègent le cœur"
        },
        {
          "food": "Épinards",
          "nutrients": ["Fer", "Folate", "Vitamine K"],
          "serving": "100g par jour, crus ou cuits",
          "why": "Riche en fer et antioxydants pour l'énergie et la santé cardiovasculaire"
        }
      ]
    },
    "supplement_recommendations": [
      {
        "supplement": "Vitamine D3",
        "dosage": "2000-4000 UI par jour",
        "timing": "Avec le petit-déjeuner (repas contenant des graisses)",
        "duration": "3-6 mois, puis retester les niveaux sanguins",
        "reason": "Votre niveau de 18 ng/mL est en dessous de l'optimal de 30-50 ng/mL"
      },
      {
        "supplement": "Oméga-3 (EPA/DHA)",
        "dosage": "1000-2000mg EPA+DHA par jour",
        "timing": "Avec les repas principaux",
        "duration": "En continu pour la santé cardiaque",
        "reason": "Aide à réduire les triglycérides et améliore le ratio HDL/LDL"
      },
      {
        "supplement": "Coenzyme Q10",
        "dosage": "100mg par jour",
        "timing": "Avec le repas du matin",
        "duration": "3 mois minimum",
        "reason": "Soutient la santé cardiaque, particulièrement important avec l'hypertension"
      }
    ]
  },
  "api_version": "v1",
  "timestamp": "2025-12-22T10:30:00Z"
}

Analyse 2 à 20 tests sanguins et fournit une comparaison détaillée avec des informations générées par l'IA.

Paramètres de requête

Structure du tableau blood_tests

*Soit lab_date soit results_date est requis pour chaque test sanguin.

Exemple Python

import requests
from typing import Dict, List

def comparer_tests_sanguins(
    nom_utilisateur: str,
    mot_de_passe: str,
    tests_sanguins: List[Dict],
    langue: str = "fr"
) -> Dict:
    """
    Compare plusieurs tests sanguins pour l'analyse des tendances.

    Args:
        nom_utilisateur: Nom d'utilisateur API
        mot_de_passe: Mot de passe API
        tests_sanguins: Liste d'objets de tests (2-20 tests)
        langue: Langue de réponse

    Returns:
        dict: Résultats de comparaison avec insights
    """
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/bloodtest/comparison/analyze"

    if len(tests_sanguins) < 2:
        raise ValueError("Minimum 2 tests sanguins requis")
    if len(tests_sanguins) > 20:
        raise ValueError("Maximum 20 tests sanguins autorisés")

    payload = {
        "username": nom_utilisateur,
        "password": mot_de_passe,
        "language": langue,
        "blood_tests": tests_sanguins
    }

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

# Exemple d'utilisation
if __name__ == "__main__":
    tests = [
        {
            "lab_date": "2025-06-15",
            "parameters": [
                {"short_name": "HGB", "result": 12.8, "unit": "g/dL"},
                {"short_name": "CHOL", "result": 220, "unit": "mg/dL"}
            ]
        },
        {
            "lab_date": "2025-12-15",
            "parameters": [
                {"short_name": "HGB", "result": 14.2, "unit": "g/dL"},
                {"short_name": "CHOL", "result": 185, "unit": "mg/dL"}
            ]
        }
    ]

    resultat = comparer_tests_sanguins("votre_nom_utilisateur", "votre_mot_de_passe", tests)

    for changement in resultat['data']['significant_changes']:
        print(f"{changement['parameter']}: {changement['direction']} de {changement['change_percent']}%")

Référence des champs de réponse

Structure de l'objet parameter_analysis

Exemple de réponse

{
  "status": "success",
  "data": {
    "comparison_summary": {
      "tests_compared": 2,
      "date_range": {
        "earliest": "2025-06-15",
        "latest": "2025-12-15",
        "span_days": 183
      },
      "parameters_compared": 2,
      "overall_assessment": "en amélioration"
    },
    "parameter_comparisons": [
      {
        "parameter": "HGB",
        "long_name": "Hémoglobine",
        "values": [
          {"date": "2025-06-15", "value": 12.8, "evaluation": "bas"},
          {"date": "2025-12-15", "value": 14.2, "evaluation": "normal"}
        ],
        "change": {
          "absolute": 1.4,
          "percent": 10.94,
          "direction": "augmenté"
        },
        "interpretation": "L'hémoglobine s'est améliorée de bas à normal"
      }
    ],
    "ai_insights": [
      {
        "type": "improvement",
        "title": "Anémie résolue",
        "description": "Les niveaux d'hémoglobine se sont normalisés, suggérant un traitement réussi de l'anémie précédente.",
        "confidence": 0.94
      }
    ],
    "recommendations": [
      "Continuer la supplémentation actuelle en fer/vitamines",
      "Planifier un test sanguin de suivi dans 6 mois"
    ]
  },
  "api_version": "v1",
  "timestamp": "2025-12-22T10:30:00Z"
}

Renvoie les informations de la plateforme API, les versions disponibles et les fonctionnalités supportées. Aucune authentification requise.

Exemple de réponse

{
  "platform": "API Kantesti Analyse de Sang",
  "versions": ["v6", "v8", "v9", "v10", "v11"],
  "latest_version": "v11",
  "supported_languages": 100,
  "documentation": "https://www.kantesti.net/docs/",
  "status": "operational"
}

Point de terminaison de vérification de santé pour la surveillance. Renvoie le statut du service. Aucune authentification requise.

Exemple de réponse

{
  "status": "healthy",
  "timestamp": "2025-12-22T10:30:00Z",
  "uptime": "99.99%"
}

Vérifiez votre quota API restant. Authentification requise.

Exemple cURL

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

Exemple de réponse

{
  "status": "success",
  "quota": {
    "remaining": 847,
    "total": 1000,
    "reset_date": "2026-01-01",
    "plan": "professional"
  }
}

Générez un rapport complet d'évaluation des risques de santé familiale alimenté par l'IA. Analyse les antécédents médicaux familiaux, les profils de santé et les données de tests sanguins.

Paramètres de requête (JSON Body)

Exemple cURL

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

Exemple Python

import requests

url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/family-health/analyze"
payload = {
    "username": "VOTRE_UTILISATEUR",
    "password": "VOTRE_MOT_DE_PASSE",
    "patient_data": {"name": "Marie Dupont", "age": 42, "gender": "female"},
    "family_members": [
        {"relation": "father", "age": 70, "conditions": ["hypertension", "type2_diabetes"]},
        {"relation": "mother", "age": 67, "conditions": ["breast_cancer"]}
    ],
    "language": "fr"
}
response = requests.post(url, json=payload, timeout=120)
print(response.json())

Exemple de réponse

{
  "status": "success",
  "data": {
    "report_data": {
      "report_title": "Rapport d'Évaluation des Risques de Santé Familiale",
      "executive_summary": "Basé sur l'analyse des antécédents médicaux familiaux...",
      "hereditary_risk_analysis": {
        "high_risk": [{"condition": "Maladie cardiovasculaire", "risk_score": 75}],
        "moderate_risk": [{"condition": "Diabète de type 2", "risk_score": 60}],
        "low_risk": []
      },
      "genetic_screening_recommendations": ["Test génétique BRCA1/BRCA2", "Panel génétique cardiovasculaire"],
      "preventive_care_timeline": [
        {"age_range": "40-45", "screenings": ["Mammographie annuelle", "Test d'effort cardiaque"]}
      ]
    }
  },
  "message": "Évaluation des risques de santé familiale complétée avec succès",
  "timestamp": "2026-03-23T10:30:00Z",
  "api_version": "1.0.0"
}

Codes d'erreur Family Health API

Place chaque résultat signalé d'un bilan de laboratoire sur le corps. Consomme 1 crédit par requête réussie. Une requête qui échoue à la validation, ou dont les marqueurs signalés ne peuvent pas être placés, n'est pas facturée.

Paramètres de requête

Champs de l'objet paramètre

Exemple cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/body-map/analyze" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "username": "VOTRE_NOM_UTILISATEUR",
    "password": "VOTRE_MOT_DE_PASSE",
    "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"}
    ]
  }'

Exemple Python

import requests

def construire_carte_corporelle(parametres, nom_utilisateur, mot_de_passe, inclure_image=False):
    """
    Placer les résultats d'analyses sanguines hors plage sur le corps.

    Args:
        parametres: Liste d'objets de résultats de laboratoire
        nom_utilisateur: Nom d'utilisateur API
        mot_de_passe: Mot de passe API
        inclure_image: Demander l'illustration générée (consomme un crédit image)

    Returns:
        dict: Bloc body map avec régions, légende et URL d'illustration
    """
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/body-map/analyze"

    reponse = requests.post(url, json={
        "username": nom_utilisateur,
        "password": mot_de_passe,
        "parameters": parametres,
        "include_image": inclure_image,
    }, timeout=60)
    reponse.raise_for_status()
    return reponse.json()

# Exemple d'utilisation
if __name__ == "__main__":
    resultat = construire_carte_corporelle(
        parametres=[
            {"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"},
        ],
        nom_utilisateur="votre_nom_utilisateur",
        mot_de_passe="votre_mot_de_passe",
    )

    body_map = resultat["data"]["body_map"]
    if resultat["data"]["all_clear"]:
        print("Tout va bien — rien de signalé.")
    for region in body_map["regions"]:
        severite = "hors plage" if region["level"] == 2 else "limite"
        print(f"  {region['key']}: {severite} ({', '.join(region['markers'])})")
    print(f"Illustration: {body_map['image_url'] or body_map['fallback_url']}")

Exemple de réponse

{
  "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"
}

Référence des champs de réponse

Vérifie les données sans lancer l'analyse et indique lesquels de vos noms d'analytes le moteur reconnaît. L'authentification est requise ; aucun quota n'est consommé, et le point de terminaison continue de fonctionner sur un compte sans crédit restant.

Exemple cURL

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

Exemple de réponse

{
  "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"
}

Liste les 13 régions du corps dans l'ordre canonique, accompagnées des niveaux de sévérité. Utilisez-le pour construire vos propres traductions de légende.

Exemple cURL

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

Exemple de réponse

{
  "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
  }
}

Métadonnées de capacités : si le moteur est activé sur ce déploiement, les limites de requête, le schéma d'authentification et la liste complète des endpoints.

Exemple cURL

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

Calcule l'âge biologique du sang et les indices dérivés à partir d'un bilan de laboratoire. Consomme 1 crédit par requête réussie. Une requête qui échoue à la validation, ou dont le bilan ne permet aucun calcul, n'est pas facturée.

Paramètres de requête

Les neuf marqueurs PhenoAge

Envoyez-les sous les noms imprimés par votre laboratoire — la correspondance se fait par le nom, dans l'une des 39 langues de rapport supportées, et les unités sont converties automatiquement.

Exemple cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/blood-age/analyze" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "username": "VOTRE_NOM_UTILISATEUR",
    "password": "VOTRE_MOT_DE_PASSE",
    "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}
    ]
  }'

Exemple Python

import requests

def age_sanguin_biologique(parametres, metadonnees, nom_utilisateur, mot_de_passe):
    """
    Calculer l'âge biologique du sang à partir d'un bilan sanguin de routine.

    Args:
        parametres: Liste d'objets de résultats de laboratoire
        metadonnees: En-tête du compte rendu portant patient_age et patient_sex
        nom_utilisateur: Nom d'utilisateur API
        mot_de_passe: Mot de passe API

    Returns:
        dict: Bloc âge du sang, indices dérivés et résumé à plat
    """
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/blood-age/analyze"

    reponse = requests.post(url, json={
        "username": nom_utilisateur,
        "password": mot_de_passe,
        "parameters": parametres,
        "metadata": metadonnees,
    }, timeout=60)
    reponse.raise_for_status()
    return reponse.json()

# Exemple d'utilisation
if __name__ == "__main__":
    resultat = age_sanguin_biologique(
        parametres=[
            {"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"},
        ],
        metadonnees={"patient_age": "40", "patient_sex": "Male"},
        nom_utilisateur="votre_nom_utilisateur",
        mot_de_passe="votre_mot_de_passe",
    )

    resume = resultat["data"]["summary"]
    if resume["status"] != "ok":
        print(f"Aucun âge calculé : {resume['status']}")
    else:
        print(f"Chronologique : {resume['chronological_age']}")
        print(f"Biologique :    {resume['biological_age']} ({resume['source']})")
        print(f"Écart :         {resume['delta_years']:+} ans")

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

Exemple de réponse

{
  "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"
}

Référence des champs de réponse

Vérifie les données sans lancer l'analyse et indique lesquels des neuf marqueurs PhenoAge votre bilan fournit et si un âge chronologique a pu être lu — les deux éléments qui décident si vous obtiendrez la formule complète ou l'estimation partielle. L'authentification est requise ; aucun quota n'est consommé, et le point de terminaison continue de fonctionner sur un compte sans crédit restant.

Exemple cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/blood-age/validate" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "username": "VOTRE_NOM_UTILISATEUR",
    "password": "VOTRE_MOT_DE_PASSE",
    "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": "%"}
    ]
  }'

Exemple de réponse

{
  "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"
}

Liste les neuf entrées PhenoAge, chaque marqueur que le moteur sait lire avec son unité cible, et la tranche d'âge à laquelle la formule s'applique.

Exemple cURL

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

Exemple de réponse

{
  "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."
  }
}

Métadonnées de capacités : si le moteur est activé sur ce déploiement, les deux modes et ce que chacun coûte, les limites de requête, le schéma d'authentification et les langues supportées.

Exemple cURL

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

Interprète un test ADN et renvoie un rapport de santé génétique complet. Envoyez un fichier en multipart/form-data, ou des lignes de génotype collées en JSON. Le fichier est lu pendant que vous attendez : un fichier illisible reçoit donc immédiatement une réponse 400 et ne coûte rien. Un crédit n'est débité qu'une fois le rapport produit.

Paramètres de requête

Exemple cURL

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

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

Exemple Python

import time
import requests

BASE = "https://app.aibloodtestinterpret.com"
AUTH = ("VOTRE_NOM_UTILISATEUR", "VOTRE_MOT_DE_PASSE")


def run(path, poll=True, **kwargs):
    """POST en mode asynchrone, puis interroger /api/jobs/<id> jusqu'à ce que le rapport soit prêt."""
    resp = requests.post(f"{BASE}{path}?async=1", auth=AUTH, timeout=60, **kwargs)
    body = resp.json()
    if resp.status_code != 202:
        return body                      # une erreur, ou une réponse synchrone
    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) Interprétation de test 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"])

Exemple de réponse

{
  "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"
}

Référence des champs de réponse

Lit le fichier envoyé exactement comme /analyze et indique ce qui a été trouvé, sans appel à l'IA. L'authentification est requise ; aucun crédit n'est consommé. Utilisez-le pour vérifier un fichier avant de dépenser un crédit.

Exemple de réponse

{
  "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": []}
  }
}

Réunit un rapport ADN et une analyse de sang interprétée en un seul rapport de santé. Chaque lien entre un résultat génétique et une valeur de laboratoire est classé, puis viennent une matrice des risques, des actions prioritaires et un plan de suivi. Un crédit par requête réussie.

Paramètres de requête

Exemple Python

# 2) Rapport de santé ADN + sang (utilise run() et dna de l'exemple ci-dessus)
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"])

Exemple de réponse

{
  "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."
    }
  }
}

Référence des champs de réponse

Élabore un plan de compléments alimentaires personnalisé à partir du rapport ADN, des réponses au questionnaire et, en option, d'une analyse de sang interprétée. Le catalogue de produits et les réglages du conseiller de votre clinique sont appliqués automatiquement. Un crédit par requête réussie.

Paramètres de requête

Exemple cURL

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

Exemple Python

# 3) Plan de compléments alimentaires (utilise run(), dna et blood_test des exemples ci-dessus)
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"])

Exemple de réponse

{
  "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."
    }
  }
}

Référence des champs de réponse

Lit ou met à jour le catalogue de produits de votre clinique et les réglages du conseiller. Il s'agit du même catalogue que dans le panneau de la clinique et dans IA Nutrition : un produit ajouté à un endroit est disponible partout. L'authentification est requise ; aucun crédit n'est consommé. Envoyez catalogue, settings ou les deux ; le catalogue remplace la liste entière.

Exemple cURL

curl -X PUT "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/dna-supplements/settings" \
  -u "VOTRE_NOM_UTILISATEUR:VOTRE_MOT_DE_PASSE" \
  -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}
  }'

Extrait tout le contenu textuel des documents téléchargés en utilisant la technologie ICR de Kantesti.

Paramètres de Requête

Exemple cURL

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

Exemple Python

import requests

def icr_extract(file_path: str, username: str, password: str, language: str = "fr"):
    """
    Extraire le texte d'un document avec l'API ICR Kantesti.
    79% plus rapide et plus précis que l'OCR traditionnel.
    """
    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()

# Exemple d'utilisation
result = icr_extract("rapport_medical.pdf", "utilisateur", "mot_de_passe", "fr")
print(f"Type de document : {result['data']['document_type']}")
print(f"Pages : {result['data']['page_count']}")

Exemple de Réponse

{
  "status": "success",
  "data": {
    "document_type": "blood_test_report",
    "page_count": 1,
    "pages": [{"page_number": 1, "content": {"raw_text": "Hôpital Universitaire de Cologne - Analyse Sanguine...", "sections": [{"type": "header", "content": "Analyse Sanguine"}], "tables": [{"headers": ["Test", "Résultat", "Unité", "Plage de Référence"], "rows": [["Glucose", "92", "mg/dL", "74 - 100"], ["ALT", "22", "U/L", "< 35"]]}]}}],
    "metadata": {"detected_language": "fr", "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",
  "timestamp": "2026-02-14T10:30:00Z"
}