Endpoint dell'API Analisi del Sangue

Endpoint di produzione per l'analisi del sangue. Carica una o più immagini di esami del sangue oppure un PDF e ricevi parametri strutturati, metadati del paziente e del laboratorio e un'interpretazione clinica completa in una qualsiasi delle 100 lingue supportate. Consuma 1 credito per richiesta.

Parametri della richiesta

Esempio cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v12/18-09-2026/analyze" \
  -F "username=TUO_NOME_UTENTE" \
  -F "password=TUA_PASSWORD" \
  -F "language=it" \
  -F "file=@esame_del_sangue.pdf"

Esempio Python

import requests

def analyze_blood_test(file_paths, username, password, language="it"):
    """
    Analizza un esame del sangue con Kantesti Analisi del Sangue v12.

    Args:
        file_paths: Uno o più percorsi di immagini di esami del sangue, oppure un singolo PDF
        username: Nome utente API
        password: Password API
        language: Codice lingua del referto (predefinito: it)

    Returns:
        dict: Parametri strutturati, metadati e interpretazione clinica
    """
    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()

# Esempio di utilizzo
if __name__ == "__main__":
    result = analyze_blood_test(
        file_paths=["esame_del_sangue.pdf"],
        username="nome_utente",
        password="password",
        language="it"
    )
    print(f"Stato: {result['status']}")
    for param in result["data"]["parameters"]:
        print(f"  {param['short_name']}: {param['result']} {param['unit']} ({param['evaluation']})")

Esempio di risposta

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

Endpoint di produzione con calcolo completo del punteggio di salute e analisi dei rischi di malattia. Accetta la stessa richiesta di /api/v12/18-09-2026/analyze e aggiunge alla risposta i campi seguenti. Consuma 1 credito per richiesta.

Esempio cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v12/health-score/analyze" \
  -F "username=TUO_NOME_UTENTE" \
  -F "password=TUA_PASSWORD" \
  -F "language=it" \
  -F "file=@esame_del_sangue.pdf"

Campi di risposta aggiuntivi

{
  "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"}
  ]
}

Endpoint di produzione per l'analisi del sangue. Consuma 1 credito per richiesta.

Parametri della richiesta

Esempio cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v11/01-06-2025/analyze" \
  -F "username=TUO_NOME_UTENTE" \
  -F "password=TUA_PASSWORD" \
  -F "language=it" \
  -F "file=@esame_sangue.pdf"

Esempio Python

import requests

def analizza_esame_sangue(percorso_file: str, nome_utente: str, password: str, lingua: str = "it"):
    """
    Analizza un file di esame del sangue con l'API Kantesti.

    Args:
        percorso_file: Percorso al PDF o immagine dell'esame del sangue
        nome_utente: Nome utente API
        password: Password API
        lingua: Codice lingua risposta (default: it)

    Returns:
        dict: Risposta API con i risultati dell'analisi
    """
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v11/01-06-2025/analyze"

    with open(percorso_file, "rb") as f:
        files = {"file": (percorso_file, f, "application/pdf")}
        dati = {
            "username": nome_utente,
            "password": password,
            "language": lingua
        }

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

# Esempio di utilizzo
if __name__ == "__main__":
    risultato = analizza_esame_sangue(
        percorso_file="esame_sangue.pdf",
        nome_utente="tuo_nome_utente",
        password="tua_password",
        lingua="it"
    )
    print(f"Stato: {risultato['status']}")
    print(f"Parametri trovati: {len(risultato['data']['parameters'])}")

Riferimento campi di risposta

Livello radice

Oggetto data.metadata

Elemento array data.parameters

Elemento array data.interpretation

Esempio di risposta completa

{
  "status": "success",
  "data": {
    "metadata": {
      "patient_name": "Anna Müller",
      "lab_name": "MedLab Diagnostics International",
      "lab_city": "Roma",
      "lab_country": "Italia",
      "lab_date": "2025-12-15",
      "results_date": "2025-12-16",
      "patient_age": "38",
      "patient_sex": "female"
    },
    "parameters": [
      {
        "short_name": "WBC",
        "long_name": "Conta dei globuli bianchi",
        "category": "Emocromo completo",
        "result": "6.8",
        "unit": "10^9/L",
        "evaluation": "normal",
        "range_min": "4.0",
        "range_max": "11.0",
        "short_description": "Misura il numero totale di globuli bianchi.",
        "long_description": "I globuli bianchi (leucociti) sono componenti essenziali del sistema immunitario..."
      },
      {
        "short_name": "RBC",
        "long_name": "Conta dei globuli rossi",
        "category": "Emocromo completo",
        "result": "4.52",
        "unit": "10^12/L",
        "evaluation": "normal",
        "range_min": "3.8",
        "range_max": "5.8",
        "short_description": "Misura il numero totale di globuli rossi.",
        "long_description": "I globuli rossi (eritrociti) trasportano l'ossigeno dai polmoni ai tessuti corporei..."
      },
      {
        "short_name": "HGB",
        "long_name": "Emoglobina",
        "category": "Emocromo completo",
        "result": "13.2",
        "unit": "g/dL",
        "evaluation": "normal",
        "range_min": "11.5",
        "range_max": "16.0",
        "short_description": "Proteina nei globuli rossi che trasporta l'ossigeno.",
        "long_description": "L'emoglobina è la proteina contenente ferro nei globuli rossi responsabile del trasporto dell'ossigeno..."
      },
      {
        "short_name": "GLU",
        "long_name": "Glicemia a digiuno",
        "category": "Pannello metabolico",
        "result": "102",
        "unit": "mg/dL",
        "evaluation": "borderline_high",
        "range_min": "70",
        "range_max": "140",
        "short_description": "Misura il livello di zucchero nel sangue a digiuno.",
        "long_description": "La glicemia a digiuno è un indicatore chiave di come il corpo metabolizza lo zucchero..."
      },
      {
        "short_name": "TC",
        "long_name": "Colesterolo totale",
        "category": "Profilo lipidico",
        "result": "218",
        "unit": "mg/dL",
        "evaluation": "borderline_high",
        "range_min": "0",
        "range_max": "300",
        "short_description": "Misura il colesterolo totale nel sangue.",
        "long_description": "Il colesterolo totale è la somma del colesterolo HDL, LDL e VLDL..."
      },
      {
        "short_name": "LDL",
        "long_name": "Colesterolo LDL",
        "category": "Profilo lipidico",
        "result": "142",
        "unit": "mg/dL",
        "evaluation": "high",
        "range_min": "0",
        "range_max": "200",
        "short_description": "Misura il livello di colesterolo 'cattivo'.",
        "long_description": "Il colesterolo LDL può accumularsi nelle pareti delle arterie..."
      }
    ],
    "interpretation": [
      {
        "title": "Valutazione generale della salute",
        "shortcode": "overall_health_assessment",
        "subsections": [
          {
            "subtitle": "Panoramica completa",
            "items": [
              {"item": "La paziente presenta parametri ematologici generalmente sani con tutti i valori dell'emocromo nella norma."},
              {"item": "Il profilo lipidico mostra aree che richiedono attenzione, in particolare i livelli di colesterolo LDL."}
            ]
          }
        ]
      },
      {
        "title": "Raccomandazioni",
        "shortcode": "recommendations",
        "subsections": [
          {
            "subtitle": "Modifiche dello stile di vita",
            "items": [
              {"item": "Aumentare l'attività fisica aerobica ad almeno 150 minuti a settimana."},
              {"item": "Adottare una dieta di tipo mediterraneo ricca di verdure, frutta e grassi sani."}
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  },
  "api_version": "v11",
  "timestamp": "2025-12-16T14:32:18Z"
}

Analizza le tendenze dei parametri degli esami del sangue su più date di test per identificare pattern e fornire informazioni sulla salute.

Parametri di richiesta

Oggetto analysis_options

Struttura Array blood_tests

*È richiesto lab_date o results_date per ogni esame del sangue.

Struttura blood_tests[].parameters

Esempio cURL

curl -X POST https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/analytics/trends/analyze \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "username": "il_tuo_username",
    "password": "la_tua_password",
    "language": "it",
    "analysis_type": "comprehensive",
    "analysis_options": {
      "include_predictions": true,
      "include_statistics": true,
      "include_charts": true
    },
    "blood_tests": [
      {
        "lab_date": "2024-01-15",
        "parameters": [
          {"short_name": "GLU", "long_name": "Glucosio", "result": 105, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HbA1c", "long_name": "Emoglobina Glicata", "result": 6.2, "unit": "%"},
          {"short_name": "CHOL", "long_name": "Colesterolo Totale", "result": 220, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "LDL", "long_name": "Colesterolo LDL", "result": 145, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HDL", "long_name": "Colesterolo HDL", "result": 48, "unit": "mg/dL"}
        ]
      },
      {
        "lab_date": "2024-05-10",
        "parameters": [
          {"short_name": "GLU", "long_name": "Glucosio", "result": 98, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HbA1c", "long_name": "Emoglobina Glicata", "result": 5.9, "unit": "%"},
          {"short_name": "CHOL", "long_name": "Colesterolo Totale", "result": 205, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "LDL", "long_name": "Colesterolo LDL", "result": 130, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HDL", "long_name": "Colesterolo HDL", "result": 52, "unit": "mg/dL"}
        ]
      },
      {
        "lab_date": "2024-08-22",
        "parameters": [
          {"short_name": "GLU", "long_name": "Glucosio", "result": 92, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HbA1c", "long_name": "Emoglobina Glicata", "result": 5.6, "unit": "%"},
          {"short_name": "CHOL", "long_name": "Colesterolo Totale", "result": 195, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "LDL", "long_name": "Colesterolo LDL", "result": 118, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HDL", "long_name": "Colesterolo HDL", "result": 55, "unit": "mg/dL"}
        ]
      },
      {
        "lab_date": "2024-12-18",
        "parameters": [
          {"short_name": "GLU", "long_name": "Glucosio", "result": 88, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HbA1c", "long_name": "Emoglobina Glicata", "result": 5.4, "unit": "%"},
          {"short_name": "CHOL", "long_name": "Colesterolo Totale", "result": 185, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "LDL", "long_name": "Colesterolo LDL", "result": 105, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HDL", "long_name": "Colesterolo HDL", "result": 58, "unit": "mg/dL"}
        ]
      }
    ]
  }'

Esempio Python

import requests
from typing import List, Dict

def analizza_tendenze(nome_utente: str, password: str, esami_sangue: List[Dict], lingua: str = "it") -> Dict:
    """Analizza le tendenze degli esami del sangue nel tempo."""
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/analytics/trends/analyze"
    payload = {
        "username": nome_utente,
        "password": password,
        "language": lingua,
        "analysis_type": "comprehensive",
        "blood_tests": esami_sangue
    }
    risposta = requests.post(url, json=payload, timeout=120)
    risposta.raise_for_status()
    return risposta.json()

# Esempio
esami = [
    {"lab_date": "2025-01-15", "parameters": [{"short_name": "HGB", "result": 12.5, "unit": "g/dL"}]},
    {"lab_date": "2025-06-15", "parameters": [{"short_name": "HGB", "result": 13.2, "unit": "g/dL"}]},
    {"lab_date": "2025-12-01", "parameters": [{"short_name": "HGB", "result": 14.1, "unit": "g/dL"}]}
]
risultato = analizza_tendenze("utente", "password", esami)

Riferimento campi di risposta

Struttura oggetto parameter_trends

Esempio di risposta

{
  "status": "success",
  "data": {
    "overall_trend": "in miglioramento",
    "parameter_trends": [
      {
        "parameter": "HGB",
        "long_name": "Emoglobina",
        "direction": "in aumento",
        "change_percent": 12.8,
        "interpretation": "I livelli di emoglobina mostrano un miglioramento costante."
      }
    ]
  }
}

Esempio Python

import requests
from typing import Dict, List, Optional

def ottieni_piano_nutrizione(
    nome_utente: str,
    password: str,
    paziente: Dict,
    esame_sangue: Dict,
    lingua: str = "it"
) -> Dict:
    """Ottiene raccomandazioni personalizzate di nutrizione e integratori."""
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/nutrition/diet-plan/analyze"
    payload = {
        "username": nome_utente,
        "password": password,
        "language": lingua,
        "patient": paziente,
        "blood_test": esame_sangue
    }
    risposta = requests.post(url, json=payload, timeout=120)
    risposta.raise_for_status()
    return risposta.json()

# Esempio
paziente = {"age": 45, "gender": "male", "weight": 82, "height": 178}
esame = {"lab_date": "2025-12-01", "parameters": [{"short_name": "VITD", "result": 18, "unit": "ng/mL"}]}
risultato = ottieni_piano_nutrizione("utente", "password", paziente, esame)

Schema dell'Oggetto Paziente

Descrizione dettagliata di tutti i campi disponibili per l'oggetto paziente:

Esempio di risposta

{
  "status": "success",
  "data": {
    "supplements": [
      {
        "name": "Vitamina D3",
        "dosage": "2000 UI al giorno",
        "reason": "Livelli ematici a 18 ng/mL indicano carenza (ottimale: 30-50 ng/mL)",
        "priority": "alta"
      }
    ],
    "dietary_recommendations": [
      {"category": "aumentare", "foods": ["pesce grasso", "verdure a foglia verde"]}
    ]
  }
}

Riferimento campi di risposta

Oggetto nutrition_plan.educational_insights

Elemento array blood_marker_education

Elemento array food_recommendations.power_foods

Elemento array supplement_recommendations

Esempio cURL completo

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

Risposta completa

{
  "status": "success",
  "data": {
    "nutrition_plan": {
      "daily_calories": 2100,
      "macros": {
        "protein": {"grams": 105, "percentage": 20},
        "carbohydrates": {"grams": 236, "percentage": 45},
        "fats": {"grams": 82, "percentage": 35}
      },
      "educational_insights": {
        "blood_marker_education": [
          {
            "marker": "Vitamina D",
            "explanation": "La vitamina D è essenziale per la salute delle ossa, la funzione immunitaria e la regolazione dell'umore. Il tuo livello di 18 ng/mL indica una carenza che può influenzare l'assorbimento del calcio e la salute generale.",
            "normal_range": "30-50 ng/mL"
          },
          {
            "marker": "Colesterolo LDL",
            "explanation": "Il colesterolo LDL, spesso chiamato 'colesterolo cattivo', può accumularsi nelle pareti arteriose. Il tuo livello di 140 mg/dL è elevato e può aumentare il rischio cardiovascolare.",
            "normal_range": "< 100 mg/dL"
          }
        ],
        "nutrition_principles": [
          "Dai priorità agli acidi grassi omega-3 per la salute del cuore",
          "Aumenta le fibre solubili per ridurre il colesterolo LDL",
          "Includi alimenti ricchi di vitamina D e fonti di sole"
        ]
      }
    },
    "food_recommendations": {
      "power_foods": [
        {
          "food": "Salmone selvaggio",
          "nutrients": ["Omega-3", "Vitamina D", "Proteine"],
          "serving": "150g, 3 volte a settimana",
          "why": "Fonte eccellente di omega-3 e vitamina D naturale per la salute cardiaca e ossea"
        },
        {
          "food": "Avena integrale",
          "nutrients": ["Beta-glucano", "Fibre", "Magnesio"],
          "serving": "50g al giorno a colazione",
          "why": "Le fibre solubili dell'avena aiutano a ridurre l'assorbimento del colesterolo LDL"
        },
        {
          "food": "Olio extra vergine di oliva",
          "nutrients": ["Grassi monoinsaturi", "Polifenoli", "Vitamina E"],
          "serving": "2-3 cucchiai al giorno",
          "why": "I grassi sani mediterranei migliorano il profilo lipidico e proteggono il cuore"
        },
        {
          "food": "Spinaci",
          "nutrients": ["Ferro", "Folato", "Vitamina K"],
          "serving": "100g al giorno, crudi o cotti",
          "why": "Ricchi di ferro e antiossidanti per l'energia e la salute cardiovascolare"
        }
      ]
    },
    "supplement_recommendations": [
      {
        "supplement": "Vitamina D3",
        "dosage": "2000-4000 UI al giorno",
        "timing": "Con la colazione (pasto contenente grassi)",
        "duration": "3-6 mesi, poi ritestare i livelli ematici",
        "reason": "Il tuo livello di 18 ng/mL è sotto l'ottimale di 30-50 ng/mL"
      },
      {
        "supplement": "Omega-3 (EPA/DHA)",
        "dosage": "1000-2000mg EPA+DHA al giorno",
        "timing": "Con i pasti principali",
        "duration": "Continuativo per la salute cardiaca",
        "reason": "Aiuta a ridurre i trigliceridi e migliora il rapporto HDL/LDL"
      },
      {
        "supplement": "Coenzima Q10",
        "dosage": "100mg al giorno",
        "timing": "Con il pasto del mattino",
        "duration": "Minimo 3 mesi",
        "reason": "Supporta la salute cardiaca, particolarmente importante con l'ipertensione"
      }
    ]
  },
  "api_version": "v1",
  "timestamp": "2025-12-22T10:30:00Z"
}

Analizza 2-20 esami del sangue e fornisce un confronto dettagliato con approfondimenti narrativi generati dall'IA.

Parametri di richiesta

Struttura Array blood_tests

*È richiesto lab_date o results_date per ogni esame del sangue.

Esempio Python

import requests
from typing import Dict, List

def confronta_esami_sangue(
    nome_utente: str,
    password: str,
    esami: List[Dict],
    lingua: str = "it"
) -> Dict:
    """
    Confronta più esami del sangue con analisi narrativa basata sull'IA.

    Args:
        nome_utente: Nome utente API
        password: Password API
        esami: Lista di oggetti esami del sangue (2-20 test)
        lingua: Lingua della risposta

    Returns:
        dict: Risultati del confronto con approfondimenti narrativi IA
    """
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/bloodtest/comparison/analyze"

    if len(esami) < 2:
        raise ValueError("Minimo 2 esami del sangue richiesti")
    if len(esami) > 20:
        raise ValueError("Massimo 20 esami del sangue consentiti")

    payload = {
        "username": nome_utente,
        "password": password,
        "language": lingua,
        "blood_tests": esami
    }

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

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

    risultato = confronta_esami_sangue("tuo_nome_utente", "tua_password", test)

    print(f"Tendenza generale: {risultato['data']['comparison_summary']['overall_trend']}")
    for param in risultato['data']['parameter_analysis']:
        print(f"{param['parameter_name']}: {param['trend_assessment']}")

Riferimento campi di risposta

Struttura oggetto parameter_analysis

Esempio di risposta

{
  "api_version": "1.0.0",
  "status": "success",
  "message": "Confronto esami del sangue completato con successo",
  "timestamp": "2025-12-22T01:12:43.057537Z",
  "data": {
    "comparison_id": "CMP-F4ACEE52",
    "tests_compared": 2,
    "date_range": {
      "earliest": "2024-06-15",
      "latest": "2024-12-15",
      "span_days": 183
    },
    "comparison_summary": {
      "overall_trend": "migliorato",
      "report1_date": "2024-06-15",
      "report2_date": "2024-12-15",
      "time_interval": "183 giorni tra i report",
      "key_findings": [
        "Livelli di emoglobina ed RBC normalizzati indicano risoluzione dell'anemia",
        "Glucosio e HbA1c migliorati nell'intervallo normale suggerendo miglior controllo glicemico",
        "Profilo lipidico migliorato con colesterolo totale, LDL, HDL e trigliceridi normalizzati"
      ]
    },
    "parameter_analysis": [
      {
        "parameter_name": "Emoglobina",
        "report1_value": "12.2 g/dL",
        "report2_value": "14.5 g/dL",
        "change_type": "increased",
        "change_magnitude": "significant",
        "clinical_significance": "Miglioramento da anemia a livelli normali di emoglobina",
        "trend_assessment": "positive"
      },
      {
        "parameter_name": "Colesterolo LDL",
        "report1_value": "155 mg/dL",
        "report2_value": "98 mg/dL",
        "change_type": "decreased",
        "change_magnitude": "significant",
        "clinical_significance": "LDL vicino all'intervallo ottimale, riduce il rischio di aterosclerosi",
        "trend_assessment": "positive"
      }
    ],
    "health_assessment": {
      "overall_health_trend": "migliorato",
      "areas_of_improvement": [
        "Correzione dell'anemia",
        "Controllo glicemico",
        "Normalizzazione del profilo lipidico"
      ],
      "areas_of_concern": [],
      "positive_developments": [
        "Risoluzione dell'anemia",
        "Glucosio e HbA1c normali",
        "Miglioramento del profilo di rischio cardiovascolare"
      ]
    },
    "recommendations": {
      "immediate_actions": [
        "Continuare l'integrazione attuale per ferro e vitamina D",
        "Mantenere il controllo glicemico e lipidico con dieta ed esercizio"
      ],
      "follow_up_tests": [
        "Ripetere CBC e studi sul ferro in 3 mesi",
        "Monitorare glucosio a digiuno e HbA1c trimestralmente"
      ],
      "lifestyle_modifications": [
        "Adottare una dieta sana per il cuore a basso contenuto di grassi saturi",
        "Aumentare l'attività fisica per mantenere la salute metabolica"
      ]
    }
  }
}

Restituisce le informazioni della piattaforma API. Nessuna autenticazione richiesta.

Endpoint di verifica dello stato per il monitoraggio. Nessuna autenticazione richiesta.

Verifica la tua quota API rimanente. Autenticazione richiesta.

Esempio cURL

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

Genera un rapporto completo di valutazione dei rischi di salute familiare alimentato dall'IA.

Parametri richiesta (JSON Body)

Esempio cURL

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

Esempio Python

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

Esempio di risposta

{"status":"success","data":{"report_data":{"report_title":"Rapporto di Valutazione dei Rischi di Salute Familiare","hereditary_risk_analysis":{"high_risk":[{"condition":"Malattia cardiovascolare","risk_score":75}]},"genetic_screening_recommendations":["Test genetico BRCA1/BRCA2"]}},"timestamp":"2026-03-23T10:30:00Z","api_version":"1.0.0"}

Codici errore Family Health API

Colloca sul corpo ogni risultato segnalato di un pannello di laboratorio. Consuma 1 credito per ogni richiesta andata a buon fine. Una richiesta che non supera la validazione, o i cui marcatori segnalati non sono collocabili, non viene addebitata.

Parametri della richiesta

Campi dell'oggetto parametro

Esempio cURL

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

Esempio Python

import requests

def build_body_map(parameters, username, password, include_image=False):
    """
    Colloca sul corpo i risultati delle analisi del sangue fuori range.

    Args:
        parameters: Elenco di oggetti con i risultati di laboratorio
        username: Nome utente API
        password: Password API
        include_image: Richiede l'illustrazione renderizzata (consuma un credito immagine)

    Returns:
        dict: Blocco mappa corporea con regioni, legenda e URL delle illustrazioni
    """
    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()

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

    body_map = result["data"]["body_map"]
    if result["data"]["all_clear"]:
        print("Tutto a posto — nessuna anomalia segnalata.")
    for region in body_map["regions"]:
        severity = "fuori range" if region["level"] == 2 else "borderline"
        print(f"  {region['key']}: {severity} ({', '.join(region['markers'])})")
    print(f"Illustrazione: {body_map['image_url'] or body_map['fallback_url']}")

Esempio di risposta

{
  "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"
}

Riferimento dei campi di risposta

Verifica un payload senza eseguire l'analisi e segnala quali dei tuoi nomi di analita vengono riconosciuti dal motore. L'autenticazione è richiesta; non viene consumata alcuna quota e l'endpoint continua a funzionare anche su un account senza crediti residui.

Esempio cURL

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

Esempio di risposta

{
  "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"
}

Elenca le 13 regioni corporee in ordine canonico, insieme ai livelli di gravità. Usalo per costruire le tue traduzioni della legenda.

Esempio cURL

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

Esempio di risposta

{
  "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
  }
}

Metadati sulle funzionalità: se il motore è abilitato su questo deployment, i limiti delle richieste, lo schema di autenticazione e l'elenco completo degli endpoint.

Esempio cURL

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

Calcola l'età biologica del sangue e gli indici derivati a partire da un pannello di laboratorio. Consuma 1 credito per ogni richiesta andata a buon fine. Una richiesta che non supera la validazione, o il cui pannello non produce nulla di calcolabile, non viene addebitata.

Parametri della richiesta

I nove marcatori PhenoAge

Inviali con i nomi che il tuo laboratorio ha stampato — il riconoscimento avviene per nome, in una qualsiasi delle 39 lingue di referto supportate, e le unità vengono convertite automaticamente.

Esempio cURL

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

Esempio Python

import requests

def biological_blood_age(parameters, metadata, username, password):
    """
    Calcola l'età biologica del sangue da un pannello ematico di routine.

    Args:
        parameters: Elenco di oggetti con i risultati di laboratorio
        metadata: Intestazione del referto con patient_age e patient_sex
        username: Nome utente API
        password: Password API

    Returns:
        dict: Blocco età del sangue, indici derivati e un riepilogo sintetico
    """
    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()

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

    summary = result["data"]["summary"]
    if summary["status"] != "ok":
        print(f"Nessuna età calcolata: {summary['status']}")
    else:
        print(f"Cronologica: {summary['chronological_age']}")
        print(f"Biologica:   {summary['biological_age']} ({summary['source']})")
        print(f"Differenza:  {summary['delta_years']:+} anni")

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

Esempio di risposta

{
  "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"
}

Riferimento dei campi di risposta

Verifica un payload senza eseguire l'analisi e segnala quali dei nove marcatori PhenoAge sono presenti nel tuo pannello e se è stato possibile leggere un'età cronologica — i due elementi che determinano se otterrai la formula completa o la stima parziale. L'autenticazione è richiesta; non viene consumata alcuna quota e l'endpoint continua a funzionare anche su un account senza crediti residui.

Esempio cURL

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

Esempio di risposta

{
  "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"
}

Elenca i nove input di PhenoAge, tutti i marcatori che il motore è in grado di leggere con la relativa unità di destinazione e l'intervallo di età a cui si applica la formula.

Esempio cURL

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

Esempio di risposta

{
  "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."
  }
}

Metadati sulle funzionalità: se il motore è abilitato su questo deployment, le due modalità e il costo di ciascuna, i limiti delle richieste, lo schema di autenticazione e le lingue supportate.

Esempio cURL

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

Interpreta un test del DNA e restituisce un referto completo sulla salute genetica. Invia un file come multipart/form-data oppure righe di genotipo incollate come JSON. Il file caricato viene analizzato mentre attendi, quindi un file illeggibile riceve subito una risposta 400 e non costa nulla. Un credito viene addebitato solo dopo che il referto è stato prodotto.

Parametri della richiesta

Esempio cURL

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

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

Esempio Python

import time
import requests

BASE = "https://app.aibloodtestinterpret.com"
AUTH = ("TUO_NOME_UTENTE", "TUA_PASSWORD")


def run(path, poll=True, **kwargs):
    """POST in modalità asincrona, poi interroga /api/jobs/<id> finché il referto non è pronto."""
    resp = requests.post(f"{BASE}{path}?async=1", auth=AUTH, timeout=60, **kwargs)
    body = resp.json()
    if resp.status_code != 202:
        return body                      # un errore o una risposta sincrona
    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) Interpretazione del test DNA
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"])

Esempio di risposta

{
  "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"
}

Riferimento dei campi di risposta

Analizza il file caricato esattamente come /analyze e riporta cosa è stato trovato, senza chiamata all'IA. L'autenticazione è richiesta; non viene consumato alcun credito. Usalo per verificare un file prima di spendere un credito.

Esempio di risposta

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

Combina un referto DNA con un esame del sangue interpretato in un unico referto di salute. Ogni collegamento tra un risultato genetico e un valore di laboratorio viene classificato; seguono una matrice dei rischi, le azioni prioritarie e un piano di monitoraggio. Un credito per ogni richiesta andata a buon fine.

Parametri della richiesta

Esempio Python

# 2) Referto salute DNA + sangue (usa run() e dna dell'esempio precedente)
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"])

Esempio di risposta

{
  "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."
    }
  }
}

Riferimento dei campi di risposta

Costruisce un piano di integrazione personalizzato a partire dal referto DNA, dalle risposte al questionario e, facoltativamente, da un esame del sangue interpretato. Il catalogo prodotti e le impostazioni del consulente della tua clinica vengono applicati automaticamente. Un credito per ogni richiesta andata a buon fine.

Parametri della richiesta

Esempio cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/dna-supplements/analyze?async=1" \
  -u "TUO_NOME_UTENTE:TUA_PASSWORD" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "dna_report": { ...data.report del modulo di interpretazione DNA... },
    "answers": {"diet_type": "vegetarian", "pregnancy": "no", "sun_exposure": "low", "goals": ["energy", "immunity"]},
    "language": "en"
  }'

Esempio Python

# 3) Piano di integrazione (usa run(), dna e blood_test degli esempi precedenti)
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"])

Esempio di risposta

{
  "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."
    }
  }
}

Riferimento dei campi di risposta

Legge o aggiorna il catalogo prodotti della tua clinica e le impostazioni del consulente. È lo stesso catalogo del pannello della clinica e di IA Nutrizione, quindi un prodotto aggiunto in un punto è disponibile ovunque. L'autenticazione è richiesta; non viene consumato alcun credito. Invia catalogue, settings o entrambi; il catalogo sostituisce l'intero elenco.

Esempio cURL

curl -X PUT "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/dna-supplements/settings" \
  -u "TUO_NOME_UTENTE:TUA_PASSWORD" \
  -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": "Privilegia il nostro marchio.", "max_items": 8}
  }'

Estrae tutto il contenuto testuale dai documenti caricati utilizzando la tecnologia ICR di Kantesti.

Parametri Richiesta

Esempio cURL

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

Esempio Python

import requests

def icr_extract(file_path: str, username: str, password: str, language: str = "it"):
    """
    Estrai testo da un documento con l'API ICR Kantesti.
    79% più veloce e preciso dell'OCR tradizionale.
    """
    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()

# Esempio di utilizzo
result = icr_extract("referto_medico.pdf", "nome_utente", "password", "it")
print(f"Tipo documento: {result['data']['document_type']}")
print(f"Pagine: {result['data']['page_count']}")

Esempio di Risposta

{
  "status": "success",
  "data": {
    "document_type": "blood_test_report",
    "page_count": 1,
    "pages": [{"page_number": 1, "content": {"raw_text": "Ospedale Universitario di Colonia - Esame del Sangue...", "sections": [{"type": "header", "content": "Esame del Sangue"}], "tables": [{"headers": ["Test", "Risultato", "Unità", "Range di Riferimento"], "rows": [["Glucosio", "92", "mg/dL", "74 - 100"], ["ALT", "22", "U/L", "< 35"]]}]}}],
    "metadata": {"detected_language": "it", "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"
}