Análisis de salud y estimación de edad API

La API de Análisis de Salud y Estimación de Edad analiza valores de entrada para clasificar a los individuos como 'Adulto' o 'Mayor' y predice su edad aproximada. Utilizando técnicas avanzadas de Aprendizaje Automático tanto para tareas de clasificación como de regresión, esta API ofrece valiosos conocimientos sobre la demografía por edad. Para obtener más detalles sobre el modelo subyacente, no dude en ponerse en contacto con nosotros.
Usa esta API desde tu agente de IA vía MCP
Funciona con OpenClaw, Claude Code/Desktop, Cursor, Windsurf, Cline y cualquier cliente de IA compatible con MCP.
Docs y configuración
Crea un skill envolviendo este MCP: https://mcp.zylalabs.com/mcp?apikey=YOUR_ZYLA_API_KEY

Esta API solicita valores por persona que proporcionan el resultado de la clase ('Adulto' o 'Mayor'), y también un valor para la Edad predicha del individuo. El algoritmo de IA consiste en técnicas de ML (Aprendizaje Automático), ya sea para tareas de Clasificación o de Regresión. Por favor, contáctenos para más información sobre el modelo. Agradecemos al Centro Nacional de Estadísticas de Salud (NCHS) de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) por proporcionar este Conjunto de Datos.

Documentación de la API

Endpoints


EJEMPLO DE USO DEL endpoint "/nutrition" para los parámetros de entrada requeridos:


                                                                            
GET https://pr140-testing.zylalabs.com/api/6826/health+insight+and+age+estimation+api/10317/nutrition
                                                                            
                                                                        

Nutrición - Características del Endpoint

Objeto Descripción
DIQ010 [Requerido] If the Respondent is diabetic
LBXGLT [Requerido] Respondent's Oral Microbiome Tests
LBXGLU [Requerido] Respondent's Blood Glucose after fasting
LBXIN [Requerido] Respondent's Blood Insulin Levels
PAQ605 [Requerido] If the respondent engages in moderate or vigorous-intensity sports, fitness, or recreational activities in the typical week (a 1 represents that the respondent takes part in weekly moderate or vigorous-intensity physical activity and a 2 represents that they do not)
RIAGENDR [Requerido] Respondent's Gender (a 1 represents Male and 2 represents Female)
BMXBMI [Requerido] Respondent's Body Mass Index
Probar Endpoint

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API

       
                                                                                                        
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        EXAMPLE CALL:
    
/nutrition?RIAGENDR=1&PAQ605=2&BMXBMI=38.9&LBXGLU=89&DIQ010=2&LBXGLT=113&LBXIN=17.47

    RES:
        {
          "Age Prediction": "34.516617",
          "Value Prediction": "Adult"
        }
                                                                                                                                                                                                                    
                                                                                                    

Nutrición - CÓDIGOS DE EJEMPLO


curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/6826/health+insight+and+age+estimation+api/10317/nutrition?DIQ010=Required&LBXGLT=Required&LBXGLU=Required&LBXIN=Required&PAQ605=Required&RIAGENDR=Required&BMXBMI=Required' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 


    

Enumera todas las variables y sus posibles valores.



                                                                            
GET https://pr140-testing.zylalabs.com/api/6826/health+insight+and+age+estimation+api/10318/listallvars
                                                                            
                                                                        

listar_todas_las_variables - Características del Endpoint

Objeto Descripción
Probar Endpoint

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API

       
                                                                                                        
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        {
  "BMXBMI": "Respondent's Body Mass Index",
  "DIQ010": "If the Respondent is diabetic",
  "LBXGLT": "Respondent's Oral Microbiome Tests",
  "LBXGLU": "Respondent's Blood Glucose after fasting",
  "LBXIN": "Respondent's Blood Insulin Levels",
  "PAQ605": "If the respondent engages in moderate or vigorous-intensity sports, fitness, or recreational activities in the typical week (a 1 represents that the respondent takes part in weekly moderate or vigorous-intensity physical activity and a 2 represents that they do not)",
  "RIAGENDR": "Respondent's Gender (a 1 represents Male and 2 represents Female)"
}
                                                                                                                                                                                                                    
                                                                                                    

Listar_todas_las_variables - CÓDIGOS DE EJEMPLO


curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/6826/health+insight+and+age+estimation+api/10318/listallvars' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 


    

Información para esta API ()



                                                                            
GET https://pr140-testing.zylalabs.com/api/6826/health+insight+and+age+estimation+api/10319/info
                                                                            
                                                                        

info - Características del Endpoint

Objeto Descripción
Probar Endpoint

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API

       
                                                                                                        
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        {
  "API Info:": "This API requests per values provide class result ('Adult' or 'Senior'), and also a value for individual predicted Age. The AI algorithm consists of ML (Machine Learning) techniques either for Classification or Regression tasks. Please contact us for more information about the model. We acknowledge the National Center for Health Statistics (NCHS) at the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) for providing this Dataset."
}
                                                                                                                                                                                                                    
                                                                                                    

Info - CÓDIGOS DE EJEMPLO


curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/6826/health+insight+and+age+estimation+api/10319/info' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 


    

Clave de Acceso a la API y Autenticación

Después de registrarte, a cada desarrollador se le asigna una clave de acceso a la API personal, una combinación única de letras y dígitos proporcionada para acceder a nuestro endpoint de la API. Para autenticarte con el Análisis de salud y estimación de edad API simplemente incluye tu token de portador en el encabezado de Autorización.
Encabezados
Encabezado Descripción
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Análisis de salud y estimación de edad API FAQs

El endpoint GET Nutrition devuelve una predicción de edad y un resultado de clasificación ('Adulto' o 'Senior') basado en métricas de salud de entrada. El endpoint GET listallvars proporciona una lista de variables y sus descripciones, mientras que el endpoint GET info ofrece información general sobre la funcionalidad de la API y las fuentes de datos.

Los campos clave en la respuesta de GET Nutrition incluyen "Predicción de Edad", que indica la edad estimada, y "Predicción de Valor", que clasifica al individuo como 'Adulto' o 'Anciano'. El endpoint listallvars devuelve nombres de variables y descripciones.

El punto final de nutrición GET acepta parámetros como RIAGENDR (género), PAQ605 (nivel de actividad física), BMXBMI (Índice de Masa Corporal), LBXGLU (glucosa en sangre), DIQ010 (estado de diabetes), LBXGLT (pruebas del microbioma oral) y LBXIN (niveles de insulina en sangre). Los usuarios pueden personalizar las solicitudes proporcionando valores específicos para estos parámetros.

Los datos de respuesta del endpoint GET Nutrition están estructurados como un objeto JSON que contiene dos campos principales: "Predicción de Edad" (un valor numérico) y "Predicción de Valor" (una cadena que indica 'Adulto' o 'Senior'). Este formato permite un fácil análisis e integración en aplicaciones.

Los datos utilizados por la API de Insight de Salud y Estimación de Edad provienen del Centro Nacional de Estadísticas de Salud (NCHS) de los CDC. Esto garantiza que el conjunto de datos sea confiable y representativo de la demografía de salud.

Los casos de uso típicos para esta API incluyen evaluaciones de salud, análisis demográficos y recomendaciones de salud personalizadas. Los investigadores y desarrolladores pueden aprovechar la clasificación y predicción de edad para adaptar intervenciones de salud o estrategias de marketing.

Los usuarios pueden utilizar los datos devueltos integrando la predicción de edad y clasificación en aplicaciones de salud, lo que permite consejos o intervenciones de salud específicos. Por ejemplo, una aplicación de fitness podría ajustar los planes de entrenamiento según la edad y el nivel de actividad predichos.

La precisión de los datos se mantiene mediante el uso de técnicas avanzadas de aprendizaje automático para tareas de clasificación y regresión. El entrenamiento continuo del modelo y la validación contra conjuntos de datos confiables, como los de los CDC, ayudan a garantizar que las predicciones sigan siendo precisas y relevantes.

General FAQs

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