方法論
最後審核： 2026年4月25日
LongevityMate 將血液檢查數據、可選的可穿戴設備上下文、目標和生活方式答案轉化為教育見解。此頁面概述了我們使用的高層次過程，以便用戶了解每個報告、儀表板和 Mate 回應的來源。
1. 數據攝取和標準化
我們從上傳或手動輸入的結果中獲取生物標記值、單位和日期。當用戶選擇連接 Apple Health 或 Health Connect 時，我們也可以使用授權的可穿戴設備摘要以獲取額外的上下文。我們會在可能的情況下標準化單位，以便能夠一致地比較數值。
2. 生物標記分組和計分
核心生物標記分為八個計分健康類別。每個類別使用必需生物標記來解鎖分數，然後在可用時折疊支持生物標記以細化結果。基本生物標記面板還包括所有估算生物年齡所需的標記。
完整的標記覆蓋範圍列在 測試指南.
3. AI 輔助推薦草擬
AI 組件使用您的結構化生物標記上下文、目標、入門回答、可用的可穿戴信號和進度歷史來草擬教育建議和行動優先級。輸出旨在支持與臨床醫生的知情討論，而不是取代它們。
查看邊界和已知限制 AI 限制 頁面。
4. 用戶控制和隱私
用戶可以更新條目、控制連接的數據來源、導出信息並請求刪除。數據處理詳細信息記錄在我們的 隱私政策 和使用邊界在 服務條款.