该API请求每个值提供类别结果(“成年”或“老年”),以及个体预测年龄的值。AI算法由机器学习(ML)技术组成,可用于分类或回归任务。有关该模型的更多信息,请与我们联系。我们感谢美国疾病控制与预防中心(CDC)国家健康统计中心(NCHS)提供此数据集
营养 - 端点功能
| 对象 | 描述 |
|---|---|
DIQ010 |
[必需] If the Respondent is diabetic |
LBXGLT |
[必需] Respondent's Oral Microbiome Tests |
LBXGLU |
[必需] Respondent's Blood Glucose after fasting |
LBXIN |
[必需] Respondent's Blood Insulin Levels |
PAQ605 |
[必需] 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 |
[必需] Respondent's Gender (a 1 represents Male and 2 represents Female) |
BMXBMI |
[必需] Respondent's Body Mass Index |
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"
}
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'
列出所有变量 - 端点功能
| 对象 | 描述 |
|---|
{
"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)"
}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/6826/health+insight+and+age+estimation+api/10318/listallvars' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
此API的信息 ()
信息 - 端点功能
| 对象 | 描述 |
|---|
{
"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."
}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/6826/health+insight+and+age+estimation+api/10319/info' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| 标头 | 描述 |
|---|---|
授权
|
[必需] 应为 Bearer access_key. 订阅后,请查看上方的"您的 API 访问密钥"。 |
无长期承诺。随时升级、降级或取消。 免费试用包括最多 50 个请求。
GET营养端点根据输入的健康指标返回年龄预测和分类结果(“成人”或“老年”)GET listallvars端点提供变量及其描述的列表,而GET info端点则提供关于API功能和数据源的一般信息
GET Nutrition响应中的关键字段包括“年龄预测”,表示估计年龄,以及“价值预测”,将个体分类为“成人”或“老年人”。listallvars端点返回变量名称和描述
GET营养终端接受参数,如RIAGENDR(性别)、PAQ605(身体活动水平)、BMXBMI(身体质量指数)、LBXGLU(血糖)、DIQ010(糖尿病状态)、LBXGLT(口腔微生物组测试)和LBXIN(血胰岛素水平)。用户可以通过提供这些参数的具体值来自定义请求
获取营养端点的响应数据结构为一个包含两个主要字段的JSON对象:“年龄预测”(一个数值)和“价值预测”(一个指示'成人'或'老年人'的字符串)。这种格式便于解析和集成到应用程序中
健康洞察和年龄估计API使用的数据来自CDC的国家卫生统计中心(NCHS)这确保了数据集的可靠性和健康人口统计的代表性
该API的典型使用案例包括健康评估 人口统计分析和个性化健康推荐 研究人员和开发人员可以利用年龄分类和预测来定制健康干预或营销策略
用户可以通过将年龄预测和分类集成到健康应用中利用返回的数据,从而实现针对性的健康建议或干预。例如,健身应用可以根据预测的年龄和活动水平调整锻炼计划
通过使用先进的机器学习技术进行分类和回归任务来保持数据的准确性 对可靠数据集进行持续的模型训练和验证,例如来自CDC的数据,有助于确保预测保持准确和相关
服务级别:
100%
响应时间:
30ms
服务级别:
100%
响应时间:
480ms
服务级别:
100%
响应时间:
241ms
服务级别:
100%
响应时间:
354ms
服务级别:
100%
响应时间:
485ms
服务级别:
100%
响应时间:
412ms
服务级别:
100%
响应时间:
929ms
服务级别:
100%
响应时间:
282ms
服务级别:
100%
响应时间:
227ms
服务级别:
100%
响应时间:
840ms