נקודות הקצה של ה-API לבדיקות דם

נקודת קצה ייצור לניתוח בדיקות דם. העלה תמונה אחת או יותר של בדיקת דם או קובץ PDF וקבל פרמטרים מובנים, מטא-נתונים של המטופל והמעבדה ופרשנות קלינית מלאה בכל אחת מ-100 השפות הנתמכות. צורכת קרדיט אחד לכל בקשה.

פרמטרי בקשה

דוגמת cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v12/18-09-2026/analyze" \
  -F "username=שם_משתמש" \
  -F "password=סיסמה" \
  -F "language=he" \
  -F "file=@blood_test.pdf"

דוגמת Python

import requests

def analyze_blood_test(file_paths, username, password, language="he"):
    """
    ניתוח בדיקת דם באמצעות Kantesti Blood Test Analysis v12.

    Args:
        file_paths: נתיב אחד או יותר לתמונות בדיקת דם, או קובץ PDF יחיד
        username: שם משתמש API
        password: סיסמת API
        language: קוד שפת הדוח (ברירת מחדל: he)

    Returns:
        dict: פרמטרים מובנים, מטא-נתונים ופרשנות קלינית
    """
    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()

result = analyze_blood_test(
    file_paths=["blood_test.pdf"],
    username="your_username",
    password="your_password",
    language="he"
)
for param in result["data"]["parameters"]:
    print(f"{param['short_name']}: {param['result']} {param['unit']} ({param['evaluation']})")

דוגמת תגובה

{
  "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"
}

נקודת קצה ייצור לניתוח דם. צורכת קרדיט אחד לכל בקשה.

פרמטרי בקשה

דוגמה cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v11/01-06-2025/analyze" \
  -F "username=שם_משתמש" \
  -F "password=סיסמה" \
  -F "language=he" \
  -F "file=@blood_test.pdf"

דוגמה Python

import requests

def analyze_blood_test(file_path: str, username: str, password: str, language: str = "he"):
    """
    נתח קובץ בדיקת דם עם Kantesti API.

    Args:
        file_path: נתיב ל-PDF או תמונת בדיקת הדם
        username: שם משתמש API
        password: סיסמת API
        language: קוד שפת תגובה (ברירת מחדל: he)

    Returns:
        dict: תגובת API עם תוצאות ניתוח
    """
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v11/01-06-2025/analyze"

    with open(file_path, "rb") as f:
        files = {"file": (file_path, f, "application/pdf")}
        data = {
            "username": username,
            "password": password,
            "language": language
        }

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

# דוגמה לשימוש
if __name__ == "__main__":
    result = analyze_blood_test(
        file_path="blood_test.pdf",
        username="your_username",
        password="your_password",
        language="he"
    )
    print(f"סטטוס: {result['status']}")
    print(f"פרמטרים שנמצאו: {len(result['data']['parameters'])}")

דוגמה לתגובה

{
  "status": "success",
  "data": {
    "metadata": {
      "patient_name": "Jan Novák",
      "lab_name": "מרכז רפואי BioLAB",
      "lab_city": "תל אביב",
      "lab_country": "ישראל",
      "lab_date": "2025-05-11",
      "patient_age": "45",
      "patient_sex": "זכר"
    },
    "parameters": [
      {
        "short_name": "WBC",
        "long_name": "תאי דם לבנים",
        "category": "ספירת דם מלאה",
        "result": 7.2,
        "unit": "10^9/L",
        "evaluation": "תקין",
        "range_min": 2.0,
        "range_max": 12.0,
        "range_normal_min": 4.0,
        "range_normal_max": 10.0,
        "short_description": "מודד את המספר הכולל של תאי דם לבנים בדם.",
        "long_description": "תאי דם לבנים (לויקוציטים) חיוניים לתפקוד מערכת החיסון..."
      }
    ],
    "interpretation": [
      {
        "title": "הערכת בריאות כללית",
        "shortcode": "overall_health_assessment",
        "subsections": [...]
      }
    ]
  },
  "api_version": "v11",
  "timestamp": "2025-12-22T10:30:00Z"
}

הפניית שדות תגובה

רמה שורשית

אובייקט data.metadata

אלמנט מערך data.parameters

אלמנט מערך data.interpretation

נקודת קצה ייצור עם חישוב מקיף של ציון בריאות וניתוח סיכוני מחלות. מקבלת את אותה בקשה כמו /api/v12/18-09-2026/analyze ומוסיפה לתגובה את השדות שלהלן. צורכת קרדיט אחד לכל בקשה.

דוגמת cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v12/health-score/analyze" \
  -F "username=שם_משתמש" \
  -F "password=סיסמה" \
  -F "language=he" \
  -F "file=@blood_test.pdf"

שדות תגובה נוספים

{
  "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"}
  ]
}

מייצר המלצות מקיפות לתזונה ותוספים על סמך פרמטרי בדיקת דם ופרופיל המטופל.

סכמת אובייקט מטופל

תיאור מפורט של כל השדות הזמינים עבור אובייקט המטופל:

הפניית שדות תגובה

אובייקט nutrition_plan.educational_insights

אלמנט מערך blood_marker_education

אלמנט מערך food_recommendations.power_foods

אלמנט מערך supplement_recommendations

דוגמת cURL מלאה

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

תגובה מלאה

{
  "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": "ויטמין D",
            "explanation": "ויטמין D חיוני לבריאות העצמות, תפקוד מערכת החיסון וויסות מצב הרוח. הרמה שלך של 18 ng/mL מצביעה על מחסור שעלול להשפיע על ספיגת סידן ועל הבריאות הכללית.",
            "normal_range": "30-50 ng/mL"
          },
          {
            "marker": "כולסטרול LDL",
            "explanation": "כולסטרול LDL, המכונה לעתים 'כולסטרול רע', יכול להצטבר בדפנות העורקים. הרמה שלך של 140 מ\"ג/דל גבוהה ועלולה להגביר את הסיכון הקרדיווסקולרי.",
            "normal_range": "< 100 mg/dL"
          }
        ],
        "nutrition_principles": [
          "תעדוף חומצות שומן אומגה-3 לבריאות הלב",
          "הגדל סיבים מסיסים להורדת כולסטרול LDL",
          "שלב מזונות עשירים בויטמין D וחשיפה לשמש"
        ]
      }
    },
    "food_recommendations": {
      "power_foods": [
        {
          "food": "סלמון בר",
          "nutrients": ["אומגה-3", "ויטמין D", "חלבון"],
          "serving": "150 גרם, 3 פעמים בשבוע",
          "why": "מקור מצוין לאומגה-3 ולויטמין D טבעי לבריאות הלב והעצמות"
        },
        {
          "food": "שיבולת שועל מלאה",
          "nutrients": ["בטא-גלוקן", "סיבים", "מגנזיום"],
          "serving": "50 גרם ביום בארוחת הבוקר",
          "why": "סיבים מסיסים בשיבולת שועל עוזרים להפחית את ספיגת כולסטרול LDL"
        },
        {
          "food": "שמן זית כתית מעולה",
          "nutrients": ["שומנים חד-בלתי רוויים", "פוליפנולים", "ויטמין E"],
          "serving": "2-3 כפות ביום",
          "why": "שומנים בריאים ים-תיכוניים משפרים את פרופיל השומנים ומגנים על הלב"
        },
        {
          "food": "תרד",
          "nutrients": ["ברזל", "חומצה פולית", "ויטמין K"],
          "serving": "100 גרם ביום, נא או מבושל",
          "why": "עשיר בברזל ונוגדי חמצון לאנרגיה ולבריאות קרדיווסקולרית"
        }
      ]
    },
    "supplement_recommendations": [
      {
        "supplement": "ויטמין D3",
        "dosage": "2000-4000 יח\"ב ביום",
        "timing": "עם ארוחת הבוקר (ארוחה עם שומנים)",
        "duration": "3-6 חודשים, לאחר מכן בדיקה מחדש",
        "reason": "הרמה שלך של 18 ng/mL נמוכה מהאופטימום של 30-50 ng/mL"
      },
      {
        "supplement": "אומגה-3 (EPA/DHA)",
        "dosage": "1000-2000 מ\"ג EPA+DHA ביום",
        "timing": "עם הארוחות העיקריות",
        "duration": "באופן מתמשך לבריאות הלב",
        "reason": "עוזר להוריד טריגליצרידים ולשפר את יחס HDL/LDL"
      },
      {
        "supplement": "קו-אנזים Q10",
        "dosage": "100 מ\"ג ביום",
        "timing": "עם ארוחת הבוקר",
        "duration": "מינימום 3 חודשים",
        "reason": "תומך בבריאות הלב, חשוב במיוחד עם לחץ דם גבוה"
      }
    ]
  },
  "api_version": "v1",
  "timestamp": "2025-12-22T10:30:00Z"
}

נתח עד 50 בדיקות דם כדי לזהות מגמות, דפוסים וחריגות בפרמטרי בריאות לאורך זמן.

פרמטרי בקשה

אובייקט analysis_options

תצורת אפשרויות הניתוח האופציונלית מאפשרת לך לשלוט על איזה רכיבי ניתוח נכללים בתגובה:

מבנה מערך blood_tests

כל אלמנט במערך blood_tests חייב להיות אובייקט בפורמט הבא:

מבנה blood_tests[].parameters

כל פרמטר במערך parameters חייב להכיל את השדות הבאים:

דוגמה cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/analytics/trends/analyze" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "username": "שם_המשתמש_שלך",
    "password": "הסיסמה_שלך",
    "language": "he",
    "analysis_type": "comprehensive",
    "analysis_options": {
      "include_predictions": true,
      "include_statistics": true,
      "include_charts": true
    },
    "blood_tests": [
      {
        "date": "2025-01-15",
        "parameters": [
          {"short_name": "Glucose", "result": 145, "unit": "mg/dL", "range_min": 70, "range_max": 100},
          {"short_name": "HbA1c", "result": 7.2, "unit": "%", "range_min": 4.0, "range_max": 6.0},
          {"short_name": "CHOL", "result": 240, "unit": "mg/dL", "range_min": 0, "range_max": 200},
          {"short_name": "LDL", "result": 160, "unit": "mg/dL", "range_min": 0, "range_max": 100},
          {"short_name": "HDL", "result": 38, "unit": "mg/dL", "range_min": 40, "range_max": 60}
        ]
      },
      {
        "date": "2025-04-20",
        "parameters": [
          {"short_name": "Glucose", "result": 125, "unit": "mg/dL", "range_min": 70, "range_max": 100},
          {"short_name": "HbA1c", "result": 6.5, "unit": "%", "range_min": 4.0, "range_max": 6.0},
          {"short_name": "CHOL", "result": 220, "unit": "mg/dL", "range_min": 0, "range_max": 200},
          {"short_name": "LDL", "result": 140, "unit": "mg/dL", "range_min": 0, "range_max": 100},
          {"short_name": "HDL", "result": 42, "unit": "mg/dL", "range_min": 40, "range_max": 60}
        ]
      },
      {
        "date": "2025-07-18",
        "parameters": [
          {"short_name": "Glucose", "result": 110, "unit": "mg/dL", "range_min": 70, "range_max": 100},
          {"short_name": "HbA1c", "result": 6.0, "unit": "%", "range_min": 4.0, "range_max": 6.0},
          {"short_name": "CHOL", "result": 200, "unit": "mg/dL", "range_min": 0, "range_max": 200},
          {"short_name": "LDL", "result": 120, "unit": "mg/dL", "range_min": 0, "range_max": 100},
          {"short_name": "HDL", "result": 48, "unit": "mg/dL", "range_min": 40, "range_max": 60}
        ]
      },
      {
        "date": "2025-12-10",
        "parameters": [
          {"short_name": "Glucose", "result": 95, "unit": "mg/dL", "range_min": 70, "range_max": 100},
          {"short_name": "HbA1c", "result": 5.4, "unit": "%", "range_min": 4.0, "range_max": 6.0},
          {"short_name": "CHOL", "result": 180, "unit": "mg/dL", "range_min": 0, "range_max": 200},
          {"short_name": "LDL", "result": 95, "unit": "mg/dL", "range_min": 0, "range_max": 100},
          {"short_name": "HDL", "result": 52, "unit": "mg/dL", "range_min": 40, "range_max": 60}
        ]
      }
    ]
  }'

הפניית שדות תגובה

רמה שורשית

אובייקט data.trend_analysis

אלמנט מערך data.trend_analysis.trends

אובייקט data.insights

צור השוואה נרטיבית מונעת AI בין מספר בדיקות דם, תוך הדגשת שינויים מרכזיים והשלכות בריאותיות.

פרמטרי בקשה

מבנה מערך blood_tests

כל אלמנט במערך blood_tests חייב להיות אובייקט בפורמט הבא:

מבנה אלמנט parameters

דוגמה cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/bloodtest/comparison/analyze" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "username": "שם_המשתמש_שלך",
    "password": "הסיסמה_שלך",
    "language": "he",
    "blood_tests": [
      {
        "date": "2025-06-01",
        "label": "לפני טיפול",
        "parameters": [
          {"short_name": "CHOL", "result": 240, "unit": "mg/dL", "range_min": 0, "range_max": 200},
          {"short_name": "LDL", "result": 160, "unit": "mg/dL", "range_min": 0, "range_max": 100},
          {"short_name": "HDL", "result": 38, "unit": "mg/dL", "range_min": 40, "range_max": 60}
        ]
      },
      {
        "date": "2025-09-15",
        "label": "אחרי 3 חודשים",
        "parameters": [
          {"short_name": "CHOL", "result": 195, "unit": "mg/dL", "range_min": 0, "range_max": 200},
          {"short_name": "LDL", "result": 115, "unit": "mg/dL", "range_min": 0, "range_max": 100},
          {"short_name": "HDL", "result": 45, "unit": "mg/dL", "range_min": 40, "range_max": 60}
        ]
      }
    ]
  }'

הפניית שדות תגובה

רמה שורשית

אובייקט data.comparison

אלמנט מערך data.comparison.changes

אובייקט data.narrative

מחזיר מידע על פלטפורמת ה-API, גרסאות זמינות ותכונות נתמכות. אין צורך באימות.

דוגמה לתגובה

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

נקודת קצה לבדיקת תקינות לצורך ניטור. מחזירה סטטוס שירות. אין צורך באימות.

דוגמה לתגובה

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

בדוק את מכסת ה-API הנותרת שלך. נדרש אימות.

דוגמה cURL

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

דוגמה לתגובה

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

הפקת דוח מקיף להערכת סיכוני בריאות משפחתית מונע בינה מלאכותית.

פרמטרי בקשה (JSON Body)

דוגמת cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/family-health/analyze" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"username":"שם_משתמש","password":"סיסמה","patient_data":{"name":"שרה כהן","age":42,"gender":"female"},"family_members":[{"relation":"father","age":70,"conditions":["hypertension"]}],"language":"he"}'

דוגמת Python

import requests
url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/family-health/analyze"
payload = {"username":"שם_משתמש","password":"סיסמה","patient_data":{"name":"שרה כהן","age":42,"gender":"female"},"family_members":[{"relation":"father","age":70,"conditions":["hypertension"]}],"language":"he"}
response = requests.post(url, json=payload, timeout=120)
print(response.json())

דוגמת תגובה

{"status":"success","data":{"report_data":{"report_title":"דוח הערכת סיכוני בריאות משפחתית","hereditary_risk_analysis":{"high_risk":[{"condition":"מחלת לב וכלי דם","risk_score":75}]},"genetic_screening_recommendations":["בדיקה גנטית BRCA1/BRCA2"]}},"timestamp":"2026-03-23T10:30:00Z","api_version":"1.0.0"}

קודי שגיאה של Family Health API

ממפה כל תוצאה מסומנת בפאנל המעבדה על הגוף. צורך קרדיט אחד לכל בקשה מוצלחת. בקשה שנכשלת באימות, או שסמניה המסומנים אינם ניתנים למיקום, אינה מחויבת.

פרמטרי בקשה

שדות אובייקט parameters

דוגמת cURL

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

דוגמת Python

import requests

def build_body_map(parameters, username, password, include_image=False):
    """
    מיפוי תוצאות בדיקת דם החורגות מהטווח על הגוף.

    Args:
        parameters: רשימת אובייקטים של תוצאות מעבדה
        username: שם משתמש API
        password: סיסמת API
        include_image: בקשת האיור המעובד (צורך קרדיט תמונה)

    Returns:
        dict: בלוק מפת הגוף עם אזורים, מקרא וכתובות איור
    """
    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()

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="your_username",
    password="your_password",
)

body_map = result["data"]["body_map"]
for region in body_map["regions"]:
    print(f"{region['key']}: level {region['level']} ({', '.join(region['markers'])})")

דוגמת תגובה

{
  "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"
}

מדריך שדות התגובה

בודק מטען מבלי להריץ את הניתוח, ומדווח אילו משמות הבדיקות שלך המנוע מזהה. נדרש אימות; לא נצרכת מכסה, ונקודת הקצה ממשיכה לעבוד גם בחשבון ללא קרדיטים.

דוגמת cURL

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

דוגמת תגובה

{
  "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"
}

מפרטת את 13 אזורי הגוף בסדר הקנוני, יחד עם רמות החומרה. השתמש בה כדי לבנות את תרגומי המקרא שלך.

דוגמת cURL

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

דוגמת תגובה

{
  "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",
      "1": "borderline",
      "2": "out of range"
    },
    "count": 13
  }
}

מטא-נתוני יכולות: האם המנוע מופעל בפריסה הזו, מגבלות הבקשה, שיטת האימות ורשימת נקודות הקצה המלאה.

דוגמת cURL

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

מחשב גיל דם ביולוגי ואת המדדים הנגזרים מפאנל בדיקות מעבדה. צורך קרדיט אחד לכל בקשה מוצלחת. בקשה שנכשלת באימות, או שהפאנל שלה אינו מניב דבר הניתן לחישוב, אינה מחויבת.

פרמטרי בקשה

תשעת סמני PhenoAge

שלח אותם בשמות שהמעבדה שלך הדפיסה — ההתאמה היא לפי שם, בכל אחת מ-39 שפות הדוחות הנתמכות, והיחידות מומרות אוטומטית.

דוגמת cURL

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

דוגמת Python

import requests

def biological_blood_age(parameters, metadata, username, password):
    """
    חישוב גיל דם ביולוגי מפאנל בדיקות דם שגרתי.

    Args:
        parameters: רשימת אובייקטים של תוצאות מעבדה
        metadata: כותרת הדוח הנושאת patient_age ו-patient_sex
        username: שם משתמש API
        password: סיסמת API

    Returns:
        dict: בלוק גיל הדם, המדדים הנגזרים וסיכום שטוח
    """
    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()

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="your_username",
    password="your_password",
)

summary = result["data"]["summary"]
print(f"chronological: {summary['chronological_age']}")
print(f"biological:    {summary['biological_age']} ({summary['source']})")

דוגמת תגובה

{
  "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"
}

מדריך שדות התגובה

בודק מטען מבלי להריץ את הניתוח, ומדווח אילו מתשעת סמני PhenoAge הפאנל שלך מספק והאם ניתן היה לקרוא גיל כרונולוגי — שני הדברים שקובעים אם תקבל את הנוסחה המלאה או את האומדן החלקי. נדרש אימות; לא נצרכת מכסה, ונקודת הקצה ממשיכה לעבוד גם בחשבון ללא קרדיטים.

דוגמת cURL

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

דוגמת תגובה

{
  "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"
}

מפרטת את תשעת קלטי PhenoAge, כל סמן שהמנוע יכול לקרוא עם יחידת היעד שלו, ואת טווח הגילאים שהנוסחה חלה עליו.

דוגמת cURL

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

דוגמת תגובה

{
  "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
  }
}

מטא-נתוני יכולות: האם המנוע מופעל בפריסה הזו, שני המצבים ומה עולה כל אחד מהם, מגבלות הבקשה, שיטת האימות והשפות הנתמכות.

דוגמת cURL

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

מפענח בדיקת DNA אחת ומחזיר דוח בריאות גנטי מקיף. שלח קובץ כ-multipart/form-data, או שורות גנוטיפ מודבקות כ-JSON. הקובץ נקרא ומנותח עוד במהלך הבקשה, כך שקובץ שאינו קריא נענה מיד ב-400 ואינו עולה דבר. קרדיט אחד מחויב רק לאחר שהדוח הופק.

פרמטרי בקשה

דוגמת cURL

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

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

דוגמת Python

import time
import requests

BASE = "https://app.aibloodtestinterpret.com"
AUTH = ("YOUR_USERNAME", "YOUR_PASSWORD")


def run(path, poll=True, **kwargs):
    """POST במצב אסינכרוני, ולאחר מכן תשאול /api/jobs/<id> עד שהדוח מוכן."""
    resp = requests.post(f"{BASE}{path}?async=1", auth=AUTH, timeout=60, **kwargs)
    body = resp.json()
    if resp.status_code != 202:
        return body                      # שגיאה, או תשובה סינכרונית
    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) פענוח בדיקת DNA
with open("genome_raw_data.txt", "rb") as fh:
    dna = run("/api/v1/dna-interpretation/analyze",
              files={"file": fh},
              data={"language": "he", "patient": '{"age": 41, "sex": "female"}'})
report = dna["data"]["report"]
print(report["executive_summary"])
for section in report["sections"]:
    print(section["title"], "-", section["risk_level"])

דוגמת תגובה

{
  "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"
}

מדריך שדות התגובה

מנתחת את הקובץ שהועלה בדיוק כמו /analyze ומדווחת מה נמצא, ללא קריאת AI. נדרש אימות; לא נצרך קרדיט. השתמש בה כדי לבדוק קובץ לפני שאתה מוציא עליו קרדיט.

דוגמת תגובה

{
  "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": []}
  }
}

משלב דוח DNA עם בדיקת דם מפוענחת לדוח בריאות אחד. כל קשר בין ממצא גנטי לערך מעבדה מסווג, ולאחר מכן מוצגות מטריצת סיכונים, פעולות לפי סדר עדיפות ותוכנית מעקב. קרדיט אחד לכל בקשה מוצלחת.

פרמטרי בקשה

דוגמת Python

# 2) דוח בריאות DNA + דם (משתמש ב-run() וב-dna מהדוגמה שלמעלה)
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": "he"})
for link in combined["data"]["report"]["correlations"]:
    print(link["topic"], link["concordance"], link["action"])

דוגמת תגובה

{
  "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."
    }
  }
}

מדריך שדות התגובה

בונה תוכנית תוספי תזונה מותאמת אישית מדוח ה-DNA, מתשובות השאלון ובאופן אופציונלי מבדיקת דם מפוענחת. קטלוג המוצרים והגדרות היועץ של המרפאה שלך מוחלים אוטומטית. קרדיט אחד לכל בקשה מוצלחת.

פרמטרי בקשה

דוגמת cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/dna-supplements/analyze?async=1" \
  -u "שם_משתמש:סיסמה" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "dna_report": { ...data.report מתוך פענוח ה-DNA... },
    "answers": {"diet_type": "vegetarian", "pregnancy": "no", "sun_exposure": "low", "goals": ["energy", "immunity"]},
    "language": "he"
  }'

דוגמת Python

# 3) תוכנית תוספי תזונה (משתמש ב-run(), ב-dna וב-blood_test מהדוגמאות שלמעלה)
plan = run("/api/v1/dna-supplements/analyze",
           json={"dna_report": dna, "blood_test": blood_test,
                 "answers": {"diet_type": "vegetarian", "pregnancy": "no"},
                 "language": "he"})
for item in plan["data"]["report"]["recommendations"]:
    print(item["name"], item["dose"], item["timing"], "-", item["source"])

דוגמת תגובה

{
  "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."
    }
  }
}

מדריך שדות התגובה

קוראת או מעדכנת את קטלוג המוצרים של המרפאה שלך ואת הגדרות היועץ. זהו אותו קטלוג המשמש בפאנל המרפאה וב-AI תזונה, כך שמוצר שנוסף במקום אחד זמין בכל מקום. נדרש אימות; לא נצרך קרדיט. שלח catalogue, settings או את שניהם; הקטלוג מחליף את הרשימה כולה.

דוגמת cURL

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

מחלץ את כל תוכן הטקסט ממסמכים שהועלו באמצעות טכנולוגיית ICR של Kantesti.

פרמטרי בקשה

דוגמת cURL

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

דוגמת Python

import requests

def icr_extract(file_path: str, username: str, password: str, language: str = "he"):
    """
    חילוץ טקסט ממסמך באמצעות ממשק ICR של Kantesti.
    מהיר ב-79% ומדויק יותר מ-OCR מסורתי.
    """
    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()

result = icr_extract("דוח_רפואי.pdf", "משתמש", "סיסמה", "he")
print(f"סוג מסמך: {result['data']['document_type']}")
print(f"עמודים: {result['data']['page_count']}")

דוגמת תגובה

{
  "status": "success",
  "data": {
    "document_type": "blood_test_report",
    "page_count": 1,
    "pages": [{"page_number": 1, "content": {"raw_text": "בית חולים אוניברסיטאי קלן - בדיקת דם...", "sections": [{"type": "header", "content": "בדיקת דם"}], "tables": [{"headers": ["בדיקה", "תוצאה", "יחידה", "טווח התייחסות"], "rows": [["גלוקוז", "92", "mg/dL", "74 - 100"], ["ALT", "22", "U/L", "< 35"]]}]}}],
    "metadata": {"detected_language": "he", "confidence": "high"},
    "icr_metadata": {"engine": "kantesti-icr", "version": "1.0.0"}
  },
  "credit_cost": 0.5,
  "api_version": "icr-v1"
}