Metodologi
Last reviewed: 25 April 2026
LongevityMate mengubah data ujian darah, konteks peranti boleh pakai yang pilihan, matlamat, dan jawapan gaya hidup menjadi wawasan pendidikan. Halaman ini menerangkan proses tahap tinggi yang kami gunakan supaya pengguna dapat memahami apa yang menggerakkan setiap laporan, papan pemuka, dan respons Mate.
1. Pengambilan data dan normalisasi
Kami mengambil nilai biomarker, unit, dan tarikh dari keputusan yang dimuat naik atau dimasukkan secara manual. Di mana pengguna memilih untuk menyambungkan Apple Health atau Health Connect, kami juga boleh menggunakan ringkasan boleh pakai yang dibenarkan untuk konteks tambahan. Kami menormalkan unit di mana mungkin supaya nilai dapat dibandingkan secara konsisten dari masa ke masa.
2. Pengelompokan biomarker dan penilaian
Biomarker teras dikelompokkan ke dalam lapan kategori kesihatan yang dinilai. Setiap kategori menggunakan biomarker Must untuk membuka skor, kemudian memasukkan biomarker Sokongan apabila tersedia untuk memperhalusi hasil. Panel biomarker Penting juga merangkumi setiap penanda yang diperlukan untuk anggaran umur biologi.
Liputan penanda penuh disenaraikan di Panduan Ujian.
3. Draf cadangan dibantu AI
Komponen AI menggunakan konteks biomarker terstruktur anda, matlamat, jawapan onboarding, isyarat boleh pakai yang tersedia, dan sejarah kemajuan untuk merangka cadangan pendidikan dan keutamaan tindakan. Hasilnya bertujuan untuk menyokong perbincangan yang bermaklumat dengan klinik, bukan menggantikannya.
Lihat sempadan dan had yang diketahui pada Had AI page.
4. Kawalan pengguna dan privasi
Users can update entries, control connected data sources, export information, and request deletion. Data handling details are documented in our Dasar Privasi dan sempadan penggunaan berada di dalam Terma Perkhidmatan.