Metodologija
Nazadnje pregledano: 25. april 2026
LongevityMate spremeni podatke krvnih preiskav, izbirni nosljivi kontekst, cilje in odgovore o življenjskem slogu v izobraževalne vpoglede. Na tej strani je opisan postopek na visoki ravni, ki ga uporabljamo, da lahko uporabniki razumejo, kaj poganja posamezno poročilo, nadzorno ploščo in odgovor Mate.
1. Vnos in normalizacija podatkov
Vrednosti biomarkerjev, enote in datume zaužijemo iz naloženih ali ročno vnesenih rezultatov. Kjer se uporabniki odločijo za povezavo Apple Health ali Health Connect, lahko za dodaten kontekst uporabimo tudi avtorizirane povzetke nosljivih naprav. Enote normaliziramo, kjer je to mogoče, tako da je mogoče vrednosti dosledno primerjati skozi čas.
2. Razvrščanje in točkovanje biomarkerjev
Osnovni biomarkerji so razvrščeni v osem ocenjenih zdravstvenih kategorij. Vsaka kategorija uporablja biomarkerje Must za odklepanje rezultata, nato pa zloži biomarkerje Support, ko so na voljo, da izboljša rezultat. Plošča Essential biomarker vključuje tudi vse markerje, potrebne za oceno biološke starosti.
Celotna pokritost markerjev je navedena na Testni vodnik.
3. Priprava priporočil s pomočjo umetne inteligence
Komponente umetne inteligence uporabljajo vaš strukturiran kontekst biomarkerjev, cilje, odgovore na vkrcanje, razpoložljive nosljive signale in zgodovino napredka za pripravo izobraževalnih predlogov in prednostnih nalog za ukrepanje. Rezultati so namenjeni podpori informiranih razprav s kliniki, ne pa da jih nadomestijo.
Oglejte si meje in znane omejitve na Omejitve AI strani.
4. Uporabniški nadzor in zasebnost
Uporabniki lahko posodobijo vnose, nadzorujejo povezane vire podatkov, izvozijo informacije in zahtevajo izbris. Podrobnosti o obdelavi podatkov so dokumentirane v našem Politika zasebnosti in meje uporabe so v Pogoji storitve.