Metodologia

Ostatnio przeglądane: 25 kwietnia 2026

LongevityMate przekształca dane z badań krwi, opcjonalny kontekst noszenia, cele i odpowiedzi dotyczące stylu życia w edukacyjne spostrzeżenia. Ta strona przedstawia ogólny proces, który stosujemy, aby użytkownicy mogli zrozumieć, co napędza każdy raport, pulpit nawigacyjny i odpowiedź Mate.

1. Przyjmowanie danych i normalizacja

Przyjmujemy wartości biomarkerów, jednostki i daty z przesłanych lub ręcznie wprowadzonych wyników. Gdy użytkownicy zdecydują się połączyć Apple Health lub Health Connect, możemy również wykorzystać autoryzowane podsumowania urządzeń noszonych dla dodatkowego kontekstu. Normalizujemy jednostki tam, gdzie to możliwe, aby wartości mogły być porównywane konsekwentnie w czasie.

2. Grupowanie i ocenianie biomarkerów

Podstawowe biomarkery są grupowane w osiem ocenianych kategorii zdrowotnych. Każda kategoria wykorzystuje biomarkery Must do odblokowania wyniku, a następnie włącza biomarkery Support, gdy są dostępne, aby doprecyzować wynik. Panel biomarkerów podstawowych zawiera również każdy marker potrzebny do oszacowania wieku biologicznego.

Pełne pokrycie markerów jest wymienione na Przewodnik testowy.

3. Tworzenie rekomendacji wspomaganych przez AI

Komponenty AI wykorzystują twoje zorganizowane konteksty biomarkerów, cele, odpowiedzi z onboardingu, dostępne sygnały z urządzeń noszonych i historię postępów do opracowania sugestii edukacyjnych i priorytetów działań. Wyniki mają na celu wspieranie świadomych dyskusji z klinicystami, a nie ich zastępowanie.

Zobacz ograniczenia i znane ograniczenia na Ograniczenia AI strona.

4. Kontrola użytkownika i prywatność

Użytkownicy mogą aktualizować wpisy, kontrolować połączone źródła danych, eksportować informacje i żądać usunięcia. Szczegóły dotyczące przetwarzania danych są udokumentowane w naszym Polityka prywatności a granice użytkowania są w Warunki korzystania z usług.