Metodologia

Última revisão: 25 de abril de 2026

O LongevityMate transforma dados de exames de sangue, contexto de dispositivos vestíveis opcionais, metas e respostas sobre estilo de vida em insights educacionais. Esta página descreve o processo de alto nível que usamos para que os usuários possam entender o que alimenta cada relatório, painel e resposta do Mate.

1. Coleta e normalização de dados

Ingerimos valores de biomarcadores, unidades e datas de resultados enviados ou inseridos manualmente. Onde os usuários optam por conectar Apple Health ou Health Connect, também podemos usar resumos autorizados de dispositivos vestíveis para contexto extra. Normalizamos as unidades sempre que possível para que os valores possam ser comparados de forma consistente ao longo do tempo.

2. Biomarker grouping and scoring

Os biomarcadores principais são agrupados em oito categorias de saúde pontuadas. Cada categoria usa biomarcadores essenciais para desbloquear a pontuação e, em seguida, incorpora biomarcadores de suporte quando disponíveis para refinar o resultado. O painel de biomarcadores essenciais também inclui todos os marcadores necessários para a estimativa da idade biológica.

A cobertura completa dos marcadores está listada no Guia de Testes.

3. Redação de recomendações assistidas por IA

Os componentes de IA usam seu contexto de biomarcadores estruturados, metas, respostas de integração, sinais vestíveis disponíveis e histórico de progresso para elaborar sugestões educacionais e prioridades de ação. Os resultados são destinados a apoiar discussões informadas com clínicos, não a substituí-las.

Veja os limites e limitações conhecidas no Limitações da IA página.

4. Controles do usuário e privacidade

Users can update entries, control connected data sources, export information, and request deletion. Data handling details are documented in our Política de Privacidade e os limites de uso estão no Termos de Serviço.