Metodologie
Ultima revizuire: 25 aprilie 2026
LongevityMate transformă datele testelor de sânge, contextul opțional al dispozitivelor purtabile, obiectivele și răspunsurile legate de stilul de viață în perspective educaționale. Această pagină conturează procesul de bază pe care îl folosim pentru ca utilizatorii să înțeleagă ce alimentează fiecare raport, tablou de bord și răspuns Mate.
1. Preluarea și normalizarea datelor
Preluăm valorile biomarkerilor, unitățile și datele din rezultatele încărcate sau introduse manual. Acolo unde utilizatorii aleg să conecteze Apple Health sau Health Connect, putem folosi, de asemenea, rezumate autorizate de la dispozitive purtabile pentru un context suplimentar. Normalizăm unitățile acolo unde este posibil, astfel încât valorile să poată fi comparate constant în timp.
2. Gruparea și punctajul biomarkerilor
Biomarkerii esențiali sunt grupați în opt categorii de sănătate evaluate. Fiecare categorie folosește biomarkerii necesari pentru a debloca scorul, apoi include biomarkerii de suport atunci când sunt disponibili pentru a rafina rezultatul. Panoul de biomarkeri esențiali include, de asemenea, fiecare marker necesar pentru estimarea vârstei biologice.
Acoperirea completă a markerilor este listată pe Ghid de testare.
3. Redactarea recomandărilor asistate de AI
Componentele AI folosesc contextul tău structurat de biomarkeri, obiectivele, răspunsurile de onboarding, semnalele purtabile disponibile și istoricul progresului pentru a redacta sugestii educaționale și priorități de acțiune. Rezultatele sunt destinate să susțină discuții informate cu clinicienii, nu să le înlocuiască.
Vezi limitele și limitările cunoscute pe Limitările AI pagina.
4. Controlul utilizatorului și confidențialitatea
Users can update entries, control connected data sources, export information, and request deletion. Data handling details are documented in our Politica de confidențialitate și limitele de utilizare sunt în Termeni de serviciu.