Solutions et intégration

Démarrez rapidement avec nos exemples de code et nos plans d’intégration. Chaque guide de démarrage rapide montre comment vous connecter à l'API Annie Insights et passer votre premier appel réussi.

Démarrages rapides disponibles

Langue	Cas d'utilisation	Heure du premier appel
Python	Science des données, services backend, notebooks Jupyter	~3 minutes
C# / .NET	Applications de bureau, services ASP.NET, intégration Windows	~5 minutes
JavaScript	Backends Node.js, fonctions sans serveur	~3 minutes

Architecture d'intégration

Tous les démarrages rapides suivent le même modèle :

1. Définissez votre clé API comme variable d'environnement
2. Préparez la demande avec PatientID, TimeStamp et ImageName
3. Appelez le point de terminaison via HTTP POST (ou GET pour TLE)
4. Traitez la réponse — extrayez les résultats et téléchargez les images de sortie

astuce

Effectuez toujours des appels d'API depuis votre serveur backend, jamais depuis le code côté client. Cela protège votre clé API de toute exposition.

Modèles d'intégration courants

Traitement par lots

Traitez plusieurs images en séquence en tenant compte des limites de débit :

import time

images = ["image1.jpg", "image2.jpg", "image3.jpg"]
results = []

for img in images:
    result = call_api(img)  # Your API call function
    results.append(result)
    time.sleep(6)  # Respect 10 req/min sandbox limit

Intégration de style Webhook

Pour un traitement en temps réel dans votre flux de travail clinique :

1. L'utilisateur télécharge une image dentaire sur votre application
2. Votre backend envoie l'URL de l'image à l'API Annie Insights
3. L'API traite et renvoie les résultats en environ 2 à 5 secondes
4. Votre application affiche les résultats de l'IA au clinicien