Methodik

Letzte Überprüfung: 25. April 2026

LongevityMate verwandelt Daten aus Blutuntersuchungen, optionale tragbare Kontexte, Ziele und Lebensstilantworten in lehrreiche Einblicke. Diese Seite skizziert den übergeordneten Prozess, den wir verwenden, damit die Nutzer verstehen, was jeden Bericht, jedes Dashboard und jede Mate-Antwort antreibt.

1. Dateneingabe und Normalisierung

Wir erfassen Biomarkerwerte, Einheiten und Daten aus hochgeladenen oder manuell eingegebenen Ergebnissen. Wenn Benutzer Apple Health oder Health Connect verbinden, können wir auch autorisierte tragbare Zusammenfassungen für zusätzlichen Kontext verwenden. Wir normalisieren Einheiten, wo möglich, damit Werte über die Zeit konsistent verglichen werden können.

2. Biomarker-Gruppierung und -Bewertung

Kernbiomarker sind in acht bewertete Gesundheitskategorien gruppiert. Jede Kategorie verwendet Must-Biomarker, um die Punktzahl freizuschalten, und fügt dann Support-Biomarker hinzu, wenn sie verfügbar sind, um das Ergebnis zu verfeinern. Das essentielle Biomarker-Panel umfasst auch jeden Marker, der für die Schätzung des biologischen Alters benötigt wird.

Die vollständige Markerabdeckung ist auf dem Test-Guide.

3. KI-unterstützte Empfehlungserstellung

AI-Komponenten verwenden Ihren strukturierten Biomarker-Kontext, Ziele, Onboarding-Antworten, verfügbare tragbare Signale und Fortschrittsverlauf, um Bildungsvorschläge und Aktionsprioritäten zu entwerfen. Die Ergebnisse sollen informierte Diskussionen mit Kliniken unterstützen, nicht sie ersetzen.

Siehe Grenzen und bekannte Einschränkungen auf der KI-Grenzen Seite.

4. Benutzerkontrollen und Datenschutz

Benutzer können Einträge aktualisieren, verbundene Datenquellen steuern, Informationen exportieren und die Löschung anfordern. Einzelheiten zur Datenverarbeitung sind in unserem dokumentiert. Datenschutzrichtlinie und Nutzungseinschränkungen sind in den Nutzungsbedingungen.