Esta API solicita por valor fornece um resultado de classe ('Positivo' ou 'Negativo') para o risco de diagnóstico de Diabetes previsto individualmente. O algoritmo de IA consiste em técnicas de ML (Machine Learning) para a tarefa de Classificação. Por favor, entre em contato conosco para mais informações sobre o modelo. Aqui citamos trabalhos anteriores e reconhecemos os pesquisadores envolvidos por fornecer este Conjunto de Dados. Citação: 'Predição do Risco de Diabetes em Estágio Inicial [Conjunto de Dados]. (2020). Repositório de Aprendizado de Máquina UCI.'
diabetes - Recursos do endpoint
| Objeto | Descrição |
|---|---|
Obesity |
[Obrigatório] "Yes" or "No" |
weakness |
[Obrigatório] "Yes" or "No" |
VB |
[Obrigatório] "Yes" or "No" (visual blurring) |
SWL |
[Obrigatório] "Yes" or "No" (sudden weight loss) |
Polyuria |
[Obrigatório] "Yes" or "No" |
Polyphagia |
[Obrigatório] "Yes" or "No" |
Polydipsia |
[Obrigatório] "Yes" or "No" |
PP |
[Obrigatório] "Yes" or "No" (partial paresis) |
Age |
[Obrigatório] 20-... |
MS |
[Obrigatório] "Yes" or "No" (muscle stiffness) |
Itching |
[Obrigatório] "Yes" or "No" |
Irritability |
[Obrigatório] "Yes" or "No" |
Gender |
[Obrigatório] "Male" or "Female" |
GT |
[Obrigatório] "Yes" or "No" (genital thrush) |
DH |
[Obrigatório] "Yes" or "No" (delayed healing) |
Alopecia |
[Obrigatório] "Yes" or "No" |
EXAMPLE CALL:
/diabetes?Age=45&Gender=Male&Polyuria=No&Polydipsia=No&SWL=Yes&weakness=Yes&Polyphagia=Yes>=Yes&VB=No&Itching=Yes&Irritability=No&DH=Yes&PP=No&MS=No&Alopecia=No&Obesity=No
RES:
{
"value": "['Positive']"
}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/6825/diabetes+risk+assessment+api+using+ai+and+ml/10314/diabetes?Obesity=Required&weakness=Required&VB=Required&SWL=Required&Polyuria=Required&Polyphagia=Required&Polydipsia=Required&PP=Required&Age=Required&MS=Required&Itching=Required&Irritability=Required&Gender=Required>=Required&DH=Required&Alopecia=Required' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
Liste todas as variáveis e possíveis valores.
listar todas as variáveis - Recursos do endpoint
| Objeto | Descrição |
|---|
{
"Age": "20-...",
"Alopecia": "1.Yes, 2.No.",
"DH": "delayed healing (1.Yes, 2.No.)",
"GT": "Genital thrush (1.Yes, 2.No.)",
"Gender": "1. Male, 2.Female",
"Irritability": "1.Yes, 2.No.",
"Itching": "1.Yes, 2.No.",
"MS": "muscle stiffness (1.Yes, 2.No.)",
"Obesity": "1.Yes, 2.No.",
"PP": "partial paresis (1.Yes, 2.No.)",
"Polydipsia": "1.Yes, 2.No.",
"Polyphagia": "1.Yes, 2.No.",
"Polyuria": "1.Yes, 2.No.",
"SWL": "sudden weight loss (1.Yes, 2.No.)",
"VB": "visual blurring (1.Yes, 2.No.)",
"weakness": "1.Yes, 2.No."
}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/6825/diabetes+risk+assessment+api+using+ai+and+ml/10315/listallvars' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
Este ponto de extremidade da API fornece informações sobre esta API
{
"API Info:": "This API requests per values provides a class result ('Positive' or 'Negative') for the individual predicted Diabetes Diagnose Risk. The AI algorithm consists of ML (Machine Learning) techniques for the Classification task. Please contact us for more information about the model. We here cite previous work and acknowledge the involved researchers for providing this Dataset. Citation: 'Early Stage Diabetes Risk Prediction [Dataset]. (2020). UCI Machine Learning Repository.'"
}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/6825/diabetes+risk+assessment+api+using+ai+and+ml/10316/info' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| Cabeçalho | Descrição |
|---|---|
Authorization
|
[Obrigatório] Deve ser Bearer access_key. Veja "Sua chave de acesso à API" acima quando você estiver inscrito. |
Sem compromisso de longo prazo. Faça upgrade, downgrade ou cancele a qualquer momento. O teste gratuito inclui até 50 requisições.
O endpoint `GET diabetes` retorna uma classificação do risco de diabetes como 'Positivo' ou 'Negativo' com base nas métricas de saúde fornecidas O endpoint `GET listallvars` retorna uma lista de variáveis e seus possíveis valores enquanto o endpoint `GET info` fornece informações gerais sobre a API e sua funcionalidade
O campo chave na resposta `GET diabetes` é "value" que indica a classificação de risco de diabetes Na resposta `GET listallvars` cada variável (por exemplo Idade Gênero) é uma chave com seus possíveis valores listados como descrições
O endpoint `GET diabetes` aceita parâmetros como Idade, Gênero, Poliúria, Polidipsia, SWL, fraqueza, Polifagia, GT, VB, Coceira, Irritabilidade, DH, PP, MS, Alopecia e Obesidade, permitindo que os usuários personalizem sua avaliação de risco com base em métricas de saúde individuais
Os dados de resposta do endpoint `GET diabetes` estão organizados como um objeto JSON contendo uma única chave, "value", que contém a classificação de risco. A resposta `GET listallvars` é estruturada como um objeto JSON com nomes de variáveis como chaves e suas descrições como valores
Os dados utilizados na API de Avaliação de Risco de Diabetes são originários do conjunto de dados "Predição de Risco de Diabetes em Estágio Inicial" disponível no Repositório de Aprendizado de Máquina da UCI. A API reconhece as contribuições dos pesquisadores que forneceram este conjunto de dados
Casos de uso típicos para esta API incluem aplicações de saúde avaliando o risco de diabetes para pacientes estudos de pesquisa analisando a prevalência de diabetes e programas de bem-estar com o objetivo de fornecer recomendações de saúde personalizadas com base em fatores de risco individuais
Os usuários podem utilizar os dados retornados interpretando a classificação de risco do endpoint `GET diabetes` para informar decisões de saúde. As descrições das variáveis do `GET listallvars` podem ajudar os usuários a entender os parâmetros de entrada necessários para avaliações precisas
A precisão dos dados é mantida através do uso de algoritmos avançados de IA e aprendizado de máquina que analisam métricas de saúde O modelo subjacente é baseado em um conjunto de dados bem estabelecido e os usuários podem contatar o provedor da API para mais detalhes sobre a validação do modelo e métricas de desempenho
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
939ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
1.083ms
Nível de serviço:
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224ms
Nível de serviço:
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100%
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Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
0ms
Nível de serviço:
100%
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Nível de serviço:
100%
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Nível de serviço:
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326ms
Nível de serviço:
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Tempo de resposta:
38ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
48ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
288ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
314ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
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Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
46ms
Nível de serviço:
100%
Tempo de resposta:
7.243ms