核心功能
Gevety Health Assistant 是一款面向健康优化爱好者的个人健康管理工具，通过 API 连接用户的 Gevety 账户，整合多维度健康数据：
- 生物标志物追踪：支持 30+ 项血液指标查询（如 hs-CRP、空腹血糖、LDL/HDL、维生素 D 等），提供历史趋势与循证最优范围对比
- 健康跨度评分：0-100 分综合评分及六大健康维度（代谢、心血管、炎症、激素、营养、肝肾）独立评估
- 可穿戴设备整合：同步 Garmin、Oura、Whoop 等设备的睡眠、HRV、步数、恢复度等日常指标
- 生物年龄计算：基于 PhenoAge 等验证算法，对比生物学年龄与实际年龄
- 90天健康协议：AI 生成的优先级优化方案，包含 TOP5 关注指标与关键行动建议
- 智能机会识别：量化每项指标优化对预期健康寿命年的增益
显著优势
数据整合深度：少见地将实验室数据（血液检测）、可穿戴实时数据、补充剂记录、活动追踪统一于单一评分体系。
循证导向：所有参考范围基于研究文献而非仅实验室标准，区分"正常"与"最优"区间。
可操作性强：不仅展示数据，更提供「机会分数」和「预期增益年数」帮助用户决策优先级。
隐私架构：数据存储于用户端 API token 模式，非云端托管个人健康档案。
局限性与风险
数据门槛：核心功能依赖用户主动上传血液检测报告，无检测则无生物年龄、机会分析等关键功能。
算法黑箱：健康跨度评分权重、机会分数计算逻辑未完全公开，用户难以独立验证模型假设。
医疗边界模糊：虽标注"不诊断"，但涉及「CRITICAL 需立即就医」等标签可能引发焦虑，用户可能误将优化建议替代医疗咨询。
第三方依赖：可穿戴数据质量取决于设备厂商，不同品牌间数据可比性存疑。
适用人群
- 生物黑客（Biohacker）与健康优化实践者
- 已建立定期血液检测习惯的功能医学关注者
- 可穿戴设备深度用户，追求数据驱动的健康决策
- 对衰老生物学感兴趣、希望量化干预效果的人群
常规风险提示
- 生物年龄算法（PhenoAge 等）基于特定队列研究，对亚洲人群、特殊生理状态的适用性需审慎
- 补充剂追踪功能可能强化「越多越好」误区，缺乏药物相互作用警示
- 高频率自我监测可能诱发健康焦虑（orthorexia 倾向）
- API token 若泄露，健康数据存在暴露风险