पद्धति

1. डेटा इनटेक और सामान्यीकरण

हम अपलोड किए गए या मैन्युअल रूप से दर्ज किए गए परिणामों से बायोमार्कर मान, इकाइयाँ, और तिथियाँ लेते हैं। जहां उपयोगकर्ता Apple Health या Health Connect को जोड़ने का विकल्प चुनते हैं, हम अतिरिक्त संदर्भ के लिए अधिकृत पहनने योग्य सारांश का भी उपयोग कर सकते हैं। हम संभवतः इकाइयों को सामान्यीकृत करते हैं ताकि मानों की तुलना समय के साथ लगातार की जा सके।

2. बायोमार्कर समूह और स्कोरिंग

मुख्य बायोमार्कर को आठ स्कोर किए गए स्वास्थ्य श्रेणियों में समूहित किया गया है। प्रत्येक श्रेणी स्कोर को अनलॉक करने के लिए आवश्यक बायोमार्कर का उपयोग करती है, फिर उपलब्ध होने पर परिणाम को परिष्कृत करने के लिए समर्थन बायोमार्कर को जोड़ती है। आवश्यक बायोमार्कर पैनल में जैविक आयु का अनुमान लगाने के लिए आवश्यक सभी मार्कर भी शामिल हैं।

पूर्ण मार्कर कवरेज सूचीबद्ध है परीक्षा गाइड.

3. AI-सहायता प्राप्त अनुशंसा ड्राफ्टिंग

AI घटक आपके संरचित बायोमार्कर संदर्भ, लक्ष्यों, ऑनबोर्डिंग उत्तरों, उपलब्ध पहनने योग्य संकेतों, और प्रगति इतिहास का उपयोग करके शैक्षिक सुझाव और क्रियावली प्राथमिकताएँ तैयार करते हैं। आउटपुट का उद्देश्य चिकित्सकों के साथ सूचित चर्चाओं का समर्थन करना है, न कि उन्हें प्रतिस्थापित करना।

सीमाओं और ज्ञात सीमाओं को देखें AI सीमाएं पृष्ठ।

4. उपयोगकर्ता नियंत्रण और गोपनीयता

उपयोगकर्ता प्रविष्टियों को अपडेट कर सकते हैं, जुड़े डेटा स्रोतों को नियंत्रित कर सकते हैं, जानकारी निर्यात कर सकते हैं, और हटाने का अनुरोध कर सकते हैं। डेटा हैंडलिंग विवरण हमारे में दस्तावेजित हैं गोपनीयता नीति और उपयोग सीमाएँ हैं सेवा की शर्तें.