Módszertan
Utolsó átnézve: 2026. április 25.
A LongevityMate a vérvizsgálati adatokat, az opcionális viselhető kontextust, a célokat és az életmódbeli válaszokat oktatási betekintésekké alakítja. Ez az oldal a magas szintű folyamatot vázolja fel, amelyet használunk, hogy a felhasználók megértsék, mi mozgatja minden jelentést, irányítópultot és Mate választ.
1. Adatbevitel és normalizálás
A biomarker értékeket, egységeket és dátumokat az feltöltött vagy manuálisan bevitt eredményekből nyerjük. Amennyiben a felhasználók választják az Apple Health vagy a Health Connect összekapcsolását, engedélyezett viselhető összefoglalókat is használhatunk extra kontextusért. Normalizáljuk az egységeket, ahol lehetséges, hogy az értékek következetesen összehasonlíthatók legyenek az idő múlásával.
2. Biomarker csoportosítás és pontozás
A kulcsfontosságú biomarkerek nyolc értékelt egészségügyi kategóriába vannak csoportosítva. Minden kategória Must biomarkereket használ a pontszám feloldásához, majd a rendelkezésre álló Support biomarkereket is figyelembe veszi a végeredmény finomítása érdekében. Az alapvető biomarker panel minden jelzőt tartalmaz, amely a biológiai kor becsléséhez szükséges.
A teljes marker lefedettség a következőn található Teszt Útmutató.
3. AI-támogatott ajánlás kidolgozása
Az AI komponensek a struktúrált biomarker kontextusodat, céljaidat, onboarding válaszaidat, elérhető viselhető jeleket és előrehaladási történetedet használják oktatási javaslatok és cselekvési prioritások megfogalmazására. Az eredmények célja, hogy támogassák a tájékozott megbeszéléseket az orvosokkal, nem pedig helyettesítsék őket.
Nézze meg a határokat és a jól ismert korlátokat a AI Korlátozások oldal.
4. Felhasználói vezérlés és adatvédelem
Users can update entries, control connected data sources, export information, and request deletion. Data handling details are documented in our Adatvédelmi irányelvek és a használati határok a Szolgáltatási feltételek.