Kuidas Longev AI õpib: reeglid, andmed ja kontrollitud prognoos
Longev AI tuumaks on arusaadavad kliinilised reeglid külalise enda baastaseme põhjal. Lisaks kogub platvorm seoseid «mõju → reaktsioon» ning mõõdab läbipaistvalt oma prognoosi viga.
Kellele see leht on mõeldud. Tehnilisele auditile, arstile ja investorile — kõigile, kes küsivad: «kas see on masinõpe või ranged reeglid?» Vastus on aus ja portaalist endast kontrollitav.
Tuumaks on reeglid, ja see on teadlik valik. Iga soovitus tuleneb konkreetsest lävest ja on selgitatav ühe lausega; tasulisi protseduure muudab ainult arst. Meditsiinilises otsustusprotsessis ei allkirjasta keegi musta kasti.
Isikupärastamine külalise enda baastaseme järgi. Hoiatusi ei arvutata rahvastiku keskmise normi, vaid külalise enda peatumise keskmise järgi: puhkeoleku pulss 62 ei tähenda midagi, kui pole teada, et terve nädala oli see 54.
Kaks andmestikku. Otsuste logi — «külalise näitajad → mida arst tegi»; tulemuste logi — «eile tehtud protseduurid ja koormus → mida kell hommikul mõõtis». Mõlemad on ülesehituselt anonüümsed ja eksporditavad JSONL-ridade kujul.
Prognoos on kontrolli all. Platvorm ennustab homset puhkeoleku pulssi, HRV-d, Body Battery näitu ja unehinnet kolme mudeliga ning kuvab iga mudeli keskmise vea tabelina, mitte pelga lubadusena.
Piir. Wellness & Lifestyle Intelligence — elustiili tugi, mitte meditsiiniseade; viimane sõna jääb alati arstile. Uuendatud 25.08.2026.
Reeglid, mitte must kast — ja miks
Longev AI töötab deterministliku mootorina: sama öö samade lävendite juures annab täpselt sama lehe. See ei ole piirang, mida platvorm häbeneks tunnistada, vaid kolmel põhjusel langetatud insenertehniline otsus.
Esimene põhjus on arsti allkiri. Hommikune leht allkirjastatakse ning iga selle rida peab vastama küsimusele «miks»: «puhkeoleku pulss 68 võrreldes teie keskmisega 61 — soovitame asendada raske protseduuri». Soovitust, mida ei saa numbriga selgitada, mootor ei kuva.
Teine põhjus on regulatiivne raamistik. Süsteem, mis muudab meditsiinilisi määramisi läbipaistmatu mudeli põhjal omapead, liigub meditsiiniseadme ja Euroopa tehisintellekti määruse (EU AI Act) kõrge riskiga süsteemide suunas. Platvorm jääb teadlikult elustiili toeks: pakub välja, selgitab ja ootab arsti otsust (õiguslik raamistik).
Kolmas põhjus on külmkäivitus. Ilma andmeteta õppiv mudel on reeglitest kehvem: eile liitunud hotellis pole tal millegi pealt õppida. Reeglid töötavad alates esimesest külalisest ning andmeid tulevaste mudelite jaoks hakkab platvorm koguma juba esimesest hommikust — sellest lähemalt allpool.
Külalise enda baastase rahvastiku normi asemel
Peaaegu iga mootori lävend võrdleb külalist tema endaga. Baastasemeks on tema enda peatumise keskmine: ebatäielikud saabumispäevad jäävad sealt ausalt välja, ning seni, kuni mõõdetud päevi on alla kahe, ei tõsteta isikliku baasi hoiatusi üldse — võrdlus üheainsa ööga oleks nagu mündivise, mis on kirja pandud järeldusena. Arst võib seda kaitset tõsta kuni 5 päevani.
Südame löögisageduse varieeruvusel (HRV — kui ebaühtlased on südamelöökide vahelised pausid) on teinegi tõeallikas: külalise enda koridor, mida Garmini sees olev Firstbeati algoritm õpib umbes kolm nädalat. Kui kell, mis tunneb külalist kauem kui meie kahepäevane baastase, teatab «allpool koridori», ei saa valmisoleku komponent tulla roheline — kella otsus kaalub meie aritmeetika üles, ja täpselt ühes suunas.
Samadest numbritest pannakse kokku päeva valmisolek — üks arv 0-st 100-ni, mis on Oura sõrmuse Readinessi ja WHOOPi käevõru Recovery vaste, kuid Garmini andmete põhjal ja hotelli arsti seatud reeglite järgi: Body Battery annab 30 punkti, HRV ja uni kumbki 25, puhkeoleku pulss ja eilne koormus kumbki 10 punkti. Komponenti, mille kohta andmed puuduvad, ei asendata «haigla keskmisega» — see jääb välja, kaalud normeeritakse ümber ning kui andmeid on alla poole kogukaalust, ei anta hinnangut üldse välja.
Arsti hommikune leht: valmisolek 49 punkti 100-st koos komponentide lahtikirjutusega — iga rida kannab oma arvu, oma baastaset ja oma põhjust×
Mootori kihid
Kiht
Mida teeb
Kus on lahti seletatud
Sisend
Garmini kella ja kaalu 25 näitajat, küsimustik, arsti määramised, toitumispäevik
Hotelli haldussüsteem (PMS) saab liidestada Garmin Health API ning võtta vastu pulssi ja und. Kuid sellel puuduvad kaks asja, millest moodustub treeningandmestik: arsti määratud protseduurid ja toitumispäevik. Seetõttu kogub platvorm kahte andmekogumit ning mõlemad eksisteerivad vaid seal, kus biomeetria, ettekirjutused ja toitumine toimivad ühes süsteemis.
Otsuste logi — «külastaja näitajad → mida arst tegi». Iga arsti tegevus armatuurlaual salvestatakse koos külastaja selle hetke anonüümse hetketõmmisega: vanus, sugu, peatumise päev, öised näitajad, isiklikud keskmised, märguanded. Juba täna toimib see soovitajana: arst näeb, mida sarnaste näitajate puhul varem tehti.
Tulemuste logi — «mõju → vastus». Igal mõõdetud hommikul salvestab platvorm ise andmepaari: eelmise päeva protseduurid ja koormuse (sealhulgas õhtusöögi pärast kella 20:00 ja joogikuuri klaasid) kõrvuti sellega, mida kell hommikul mõõtis — puhkeoleku pulss ja HRV võrreldes isikliku baastasemega, uni, Body Battery, valmisolek, märguanded.
Anonüümsus ja kustutamine. Kirjetes pole nime ega sünniaega; terviseandmete nõusoleku tagasivõtmisel kustuvad ka külastaja andmepaarid — andmestik on seeläbi ausam, mitte vaesem. Väljavõtte saab administraatoripaneelist JSONL-ridadena.
Vaatlus, mitte põhjuslikkus. Kogunenud andmepaaride põhjal näitab paneel keskmisi «teguriga / ilma»: soojusprotseduurid eelmisel päeval, raske protseduur, baastasemest 50% suurem koormus, hiline õhtusöök. Võrdlust kuvatakse alles alates 5 paarist kummalgi poolel ja see on märgitud vaatluseks: ühel hommikul on liiga palju põhjuseid, et pidada keskmiste erinevust otseseks põhjuseks.
Prognoosi kontroll: lubaduste asemel viga
Väidet «platvorm muutub täpsemaks» on auditil õigus näha arvuna. Selleks on administraatoripaneelis prognoosi kontroll: kogu kogunenud ajaloo põhjal prognoosib platvorm tagantjärele igat hommikut — puhkeoleku pulssi, HRV-d, Body Battery taset ja unehinnet — ning arvutab keskmise absoluutvea (MAE): mitme ühiku võrra prognoos keskmiselt eksib.
Seda arvutatakse walk-forward-meetodil — «ainult edasi liikudes»: hommikune prognoos koostatakse rangelt eelnevate päevade põhjal ning isegi koormuskoefitsient õpib juurde ainult nendest paaridest, mis olid selleks hetkeks juba toimunud. Tulevikku piiluda ja vastust sobitada on siin ülesehituse tõttu võimatu.
Mudel
Kuidas prognoosib
Miks tabelis
«Nagu eile»
homme on sama näitaja mis täna
naiivne latt: mudel, mis seda ei ületa, ei vääri mudeli nime
«Isiklik baastase»
külastaja peatumise keskmine — sama, mida trükib hommikune leht
näitab pelgalt isikupärastamise väärtust
«Baastase + koormus»
isiklik baastase eelmise päeva ülekoormuse korrektsiooniga; koefitsient lülitub sisse pärast 8 kogunenud paari
esimene treenitav element — ja selle panus on eraldi näha
Tabel suudab teadlikult näidata ka ebamugavat: lühikese ajaloo puhul edestab naiivne «nagu eile» sageli korrektsioone — ja see on õige tulemus, mitte viga. Tulevaste mudelite latt on seatud selles samas tabelis: mudel jõuab tootesse siis, kui see ületab hotelli andmetel kindlalt naiivse mudeli, mitte siis, kui see kõlab hästi.
Teekaart
Praegu. Reeglid külalise individuaalse baastaseme peal; otsuste ja tulemuste logid täienevad iseseisvalt; prognoosiviga mõõdetakse ühe nupuvajutusega.
Edaspidi. Tulemuste logil põhinevad ennustusmudelid – kui andmepaare koguneb piisavalt, et ületada kindlalt ülaltoodud tabeli lihtne baastase. Seni ei kasutata esitlusel mingeid «nutikaid» sõnu.
Alati. Automaatne määramine toimib vaid mustandina, mille arst allkirjastab: nii töötab juba hommikune teatis ja nii hakkab toimima ka otsuste logil põhinev soovituste süsteem.
Küsimused ja vastused
Kas see on masinõpe või jäigad reeglid? Tuumaks on selgitatavad reeglid külalise individuaalse baastaseme peal. Õppivad elemendid on juba olemas – koormustegur prognoosis ja sarnaste juhtumite otsing otsuste logis –, samas kui täismudelid lisanduvad tulemuste logi põhjal ja nende kvaliteeti mõõdetakse juba praegu vigade tabeliga.
Miks mitte närvivõrk? Sest lehe allkirjastab arst ning selgitatavus on kliiniline nõue, mitte maitseasi; EL-i tehisintellekti määrus (EU AI Act) suhtub läbipaistmatutesse tervisesoovitustesse palju rangemalt kui reeglitesse; ja kuna ilma andmeteta mudelid on reeglitest kehvemad, andmeid aga platvorm alles kogub.
Mis takistab tavalisel PMS-il seda kopeerida? Garmin Health API annab küll biomeetria, kuid mitte arsti määratud protseduure ega toitumismärkmeid. Paar «mõju → reaktsioon» tekib ainult seal, kus kõik kolm andmevoogu asuvad ühes süsteemis – ja see andmestik jääb hotellile.
Kus seda kõike näha saab? Armatuurlaual: Seaded → Assistent – mõlema logi kaardid, tegurite vaatlused, prognoosi kontrollnupp ja JSONL-eksport (administraatori kuva).
Kas platvorm väidab põhjuslikkust? Ei. Keskmised näitajad «teguriga / ilma» on märgitud vaatlustena; põhjuslikud järeldused nõuavad andmemahte ja uuringudisaini, mida ühel hotellil pole – ning aus leht ütleb seda otse välja.
