Về LongevityMate

Một cách rõ ràng hơn để sử dụng dữ liệu sức khỏe mà bạn đã có

Tìm hiểu những gì LongevityMate được xây dựng để làm, cách duy trì các tuyên bố sản phẩm và ranh giới giáo dục cũng như y tế của nó.

LongevityMate là một ứng dụng web và di động cho giáo dục về tuổi thọ dựa trên biomarker. Nó kết hợp các kết quả xét nghiệm máu hiện có, ngữ cảnh thiết bị đeo tùy chọn, mục tiêu và lịch sử tiến trình vào một hệ thống tổ chức.

Các chi tiết thực tiễn

Điều này có nghĩa là gì trong thực tế

Vấn đề sản phẩm

Thông tin sức khỏe thường nằm rải rác trên các tài liệu PDF của phòng thí nghiệm, ứng dụng thiết bị đeo và các cuộc trò chuyện một lần. LongevityMate được thiết kế để làm cho lịch sử, mối quan hệ và các câu hỏi tiếp theo dễ nhìn thấy hơn.

Cách tiếp cận sản phẩm

Người dùng có thể nhập kết quả xét nghiệm từ các phòng thí nghiệm hỗ trợ, theo dõi các chỉ số sinh học, thêm ngữ cảnh thiết bị đeo tương thích tùy chọn, nhận báo cáo cá nhân hóa và hỏi Mate các câu hỏi theo dõi dựa trên dữ liệu tài khoản được ủy quyền.

Ranh giới tin cậy

LongevityMate không chẩn đoán hoặc thay thế một chuyên gia chăm sóc sức khỏe đủ điều kiện. Các tuyên bố về tính năng công khai gắn liền với kho khả năng hiện tại, trong khi các hướng dẫn sức khỏe nên liên kết với các nguồn có thẩm quyền và nêu rõ sự không chắc chắn.

Lukas Dvorsky, Nhà sáng lập LongevityMate

Lukas phụ trách giám sát biên tập thư viện giáo dục công khai của LongevityMate: xác định những câu hỏi mỗi hướng dẫn phải trả lời, kiểm tra để đảm bảo các tuyên bố phù hợp với bằng chứng được trích dẫn và duy trì tính chính xác của phần giải thích sản phẩm. Đây là vai trò kinh doanh và biên tập, không phải bằng cấp y khoa. LongevityMate không mô tả Lukas là bác sĩ hoặc chuyên gia lâm sàng, cũng không tuyên bố một trang đã được chuyên gia y tế thẩm định khi thực tế chưa được thẩm định.

Nguồn và các trang kiểm soát

Sử dụng các liên kết này để xác minh thông tin sản phẩm, chính sách và nhà cung cấp bên ngoài.

Bắt đầu với dữ liệu sức khỏe bạn đã có

Xây dựng một lịch sử có cấu trúc, xem bối cảnh rộng hơn và chuẩn bị các câu hỏi tốt hơn mà không coi đầu ra của AI như một chẩn đoán.