Методологія
Останній перегляд: 25 квітня 2026 р.
LongevityMate перетворює дані аналізу крові, додатковий контекст переносних пристроїв, цілі та відповіді про спосіб життя в освітню інформацію. На цій сторінці описано процес високого рівня, який ми використовуємо, щоб користувачі могли зрозуміти, на що впливає кожен звіт, інформаційна панель і відповідь Mate.
1. Збір і нормалізація даних
Ми отримуємо значення біомаркерів, одиниці вимірювання та дати із завантажених або введених вручну результатів. Якщо користувачі вибирають підключення Apple Health або Health Connect, ми також можемо використовувати авторизовані підсумки носимих пристроїв для додаткового контексту. Ми нормалізуємо одиниці, де це можливо, щоб значення можна було послідовно порівнювати з часом.
2. Групування та оцінка біомаркерів
Основні біомаркери згруповані у вісім категорій здоров’я. Кожна категорія використовує біомаркери Must, щоб розблокувати оцінку, а потім згортає біомаркери підтримки, коли вони доступні, щоб уточнити результат. Основна панель біомаркерів також містить усі маркери, необхідні для оцінки біологічного віку.
Повне покриття маркера вказано на Тестовий посібник.
3. Складання рекомендацій за допомогою ШІ
Компоненти штучного інтелекту використовують ваш структурований контекст біомаркерів, цілі, відповіді на підготовку, доступні сигнали переносного пристрою та історію прогресу, щоб скласти освітні пропозиції та пріоритети дій. Результати призначені для підтримки інформованих дискусій з клініцистами, а не замінюють їх.
Перегляньте межі та відомі обмеження на Обмеження AI сторінку.
4. Елементи керування користувача та конфіденційність
Користувачі можуть оновлювати записи, контролювати підключені джерела даних, експортувати інформацію та запитувати видалення. Деталі обробки даних задокументовано в нашому Політика конфіденційності і межі використання знаходяться в Умови обслуговування.