လန်ဒန်၊ ၂၀၂၆ ခုနှစ် စက်တင်ဘာလ ၂၉ ရက် — UK တွင် မှတ်ပုံတင်ထားသော ကျန်းမာရေးနည်းပညာကုမ္ပဏီ Kantesti Ltd သည် ၂၀၂၆ ခုနှစ် စက်တင်ဘာလ ၂၉ ရက်နေ့တွင် လန်ဒန်မြို့၌ Body Map နှင့် Biological Blood Age တို့ကို ကြေညာခဲ့ပြီး ၎င်း၏ ကိုယ်ပိုင်ဓာတ်ခွဲခန်းရလဒ်များ၊ မိတ်ဖက်ဆေးခန်းများနှင့် developer များအတွက် ကိုက်ညီသော developer API များလည်း ပါဝင်ပါသည်။.

ကြေညာချက်သည် အစီရင်ခံစာများနှင့် API များတွင် တပ်ဆင်ပြီးနောက် ဖြစ်သည်။

အများပြည်သူသို့ ကြေညာချက်သည် အစီရင်ခံစာ အင်္ဂါရပ်များ နှင့် ၎င်းတို့၏ သီးခြား API များ ဖြန့်ချိပြီးနောက် ဖြစ်သည်။ Body Map သည် စက်တင်ဘာလ ၁၄ ရက် ၂၀၂၆ မှစ၍ အစီရင်ခံစာများတွင် ပေါ်လာခဲ့ပြီး၊ သွေးအသက် ခန့်မှန်းချက်နှင့် ဝှက်ထားသော အညွှန်းများသည် စက်တင်ဘာလ ၁၅ ရက် ၂၀၂၆ တွင် နောက်မှလိုက်ပါသည်။.

API နှစ်ခုသည် ၂၀၂၆ ခုနှစ် စက်တင်ဘာလ ၁၈ ရက်နေ့တွင် Blood Test Analysis v12 နှင့်အတူ ထုတ်လုပ်ခဲ့ပါသည်။ အစီရင်ခံစာ အင်္ဂါရပ်များသည် ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်ရလဒ်များကို ဖတ်ရှုနေသူများနှင့် မိတ်ဖက်ဆေးခန်းများအတွက် အကျိုးပြုပြီး၊ API များသည် သက်ဆိုင်ရာ ပုံဖော်ခြင်းနှင့် တွက်ချက်မှု လုပ်ဆောင်ချက်များကို developer များထံ ရရှိနိုင်စေပါသည်။.

အပိုထပ်များသည် ဓာတ်ခွဲခန်းအချက်အလက်များကို ခန္ဓာကိုယ်ဒေသအလိုက် စီစဉ်ပေးပြီး ပြက္ခဒိန်အသက်ဘေးတွင် ခန့်မှန်းအသက်ကို တင်ဆက်ပေးပါသည်။ ပုံသည် အလံပြထားသော တန်ဖိုးများကို ၎င်းတို့၏ ပုံမှန်သက်ဆိုင်ရာ အအဂ်ါ သို့မဟုတ် ခန္ဓာကိုယ်စနစ်များဖြင့် အုပ်စုဖွဲ့ပေးပြီး၊ အသက် တင်ဆက်မှုသည် ခန့်မှန်းချက်ကို ပုံဖော်ပေးသည့် marker များကို ဖော်ထုတ်ပေးပြီး ဓာတ်ခွဲခန်း အစီရင်ခံစာ အများစုတွင် မပါဝင်သည့် တွက်ချက်ထားသော အညွှန်းများကို ပေါင်းထည့်ပေးပါသည်။.

“လူများသည် ဓာတ်ခွဲခန်း အစီရင်ခံစာကို နံပါတ်စာရင်းတစ်ခုအဖြစ် ဖတ်ကြသည်၊ သို့သော် ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ ကျန်းမာရေးကို ခန္ဓာကိုယ်နှင့် တစ်သက်တာအဖြစ် စဉ်းစားကြသည်။ Body Map သည် အလံပြထားသော ရလဒ်တစ်ခုစီသည် မည်သည့်နေရာသို့ ညွှန်ပြသည်ကို ပြသပေးသည်၊ Biological Blood Age သည် အဆိုပါအုပ်စုတစ်ခုလုံး၏ တန်ဖိုးကို ဖော်ပြပေးသည်၊ နှင့် ဝှက်ထားထားသော အညွှန်းများသည် ပုံနှိပ်ထားသော အရာများမှ မပြောဘဲကျန်ရှိနေသော အရာများကို ထုတ်ဖော်ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ရောဂါရှာဖွေရေးမဟုတ်ကြောင်း အလွန်ရှင်းလင်းစွာဖြင့် လူများနားလည်နိုင်သော နည်းလမ်းဖြင့် စီစဉ်ထားသော အစီရင်ခံစာ တစ်ခုတည်းပင် ဖြစ်ပါသည်။”

Body Map သည် အလံပြထားသော ရလဒ်များကို 13 ဒေသများတစ်လျှောက်တွင် အုပ်စုဖွဲ့ပေးသည်။

Body Map သည် တန်ဖိုးတစ်ခုစီကို လူနာ၏ ဓာတ်ခွဲခန်း အစီရင်ခံစာတွင် ပုံနှိပ်ထားသော ကိုးကားချက်နှင့် ၎င်း၏ ယူနစ်အပါအဝင် နှိုင်းယှဉ်ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ထိုအကွာအဝေးပြင်ပရှိ တန်ဖိုးများကို လူ့ပုံသဏ္ဍာန်ပေါ်တွင် တင်ထားပြီး ၎င်း marker နှင့် ပုံမှန်သက်ဆိုင်သော အအဂ်ါ သို့မဟုတ် စနစ်ကို တံဆိပ်တပ်ပေးကာ ဓာတ်ခွဲခန်း အမှာစာစာရင်းများကို ခန္ဓာကိုယ်ဒေသ အမြင်အဖြစ် ပြောင်းလဲပေးပါသည်။.

အတူပါသော ဒဏ္ဍာရီသည် marker များကို ဒေသအလိုက် အုပ်စုဖွဲ့ပေးပြီး marker ၏ အမည်၊ ရလဒ်နှင့် ယူနစ်ကို ဓာတ်ခွဲခန်းမှ ပုံနှိပ်ခဲ့သည့်အတိုင်း အတိအကျ ထိန်းသိမ်းထားပါသည်။ ၎င်းသည် အဆင့် 1 တွင် အနည်းငယ် မြင့်သည် သို့မဟုတ် နိမ့်သည်ဟု ခွဲခြားထားသော အနားသတ်တန်ဖိုးများကို အဆင့် 2 တွင် မြင့်သည်၊ နိမ့်သည် သို့မဟုတ် ပုံမှန်မဟုတ်သော တန်ဖိုးများမှ ခွဲခြားထားပြီး၊ အကွာအဝေးအတွင်းရှိ တန်ဖိုးများသည် အဆင့် 0 ဖြစ်ပြီး ပုံတွင် မပေါ်ပါ။.

ဒေသများတွင် ဦးနှောက်နှင့် အာရုံကြောများ၊ သိုင်းရွိုက်၊ နှလုံးနှင့် သွေးကြောများ၊ အသည်း၊ ပန်ကရိယနှင့် သွေးတွင်းသကြားဓာတ်၊ အဒရီနယ်ဂလင်းများ၊ ကျောက်ကပ်နှင့် လျှပ်စစ်ဓာတ်များ၊ အူနှင့် အစာခြေခြင်း၊ မျိုးပွားမှုစနစ်၊ သွေး၊ ကိုယ်ခံအားစနစ်၊ အရိုးနှင့် သတ္တုဓာတ်များ၊ နှင့် ကြွက်သားများ ပါဝင်သည်။ မီးမောင်းထိုးပြထားသော ဒေသများသည် ဒေသတစ်ခုနှင့် marker ၏ ဆက်စပ်မှုကို ညွှန်ပြသည်၊ ရောဂါရှာဖွေရေး သို့မဟုတ် ထိုအအဂ်ါတွင် ရောဂါရှိကြောင်း အထောက်အထား မဟုတ်ပါ။.

သွေးအသက်: အစီရင်ခံစာ ခန့်မှန်းချက်နှင့် API တွက်ချက်မှုများ

အစီရင်ခံစာများတွင် Kantesti AI အင်ဂျင်သည် ပ The panel ၏ တန်ဖိုးအားလုံးနှင့် လူနာမှ ထည့်သွင်းထားသော အသက်ကို အသုံးပြု၍ သွေးအသက်ကို ခန့်မှန်းပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ပြက္ခဒိန်အသက်ဘေးတွင် ခန့်မှန်းချက်ကို တင်ဆက်ပေးသည်၊ ပ The contributing marker များကို အမည်ပေးသည် နှင့် ရိုးရှင်းသောဘာသာစကားဖြင့် ရှင်းလင်းချက်ပေးသည်၊ marker များ နည်းပါးသော ပ The panels များသည် ပို၍ ခန့်မှန်းခြေ နံပါတ်ကို ထုတ်လုပ်သည်။.

API သည် ပ The published Levine PhenoAge formula ကို ပုံမှန်အားဖြင့် အသုံးပြုပြီး၊ အသက် 18 မှ 100 အထိ ပြက္ခဒိန်အသက်နှင့် albumin, creatinine, glucose, CRP, lymphocytes, MCV, RDW, ALP နှင့် WBC တို့၏ ပုံမှန် marker များကို အသုံးပြုပါသည်။ ၎င်း၏ deterministic calculation သည် population-median imputation ကို အသုံးပြုသည်၊ network call မပြုလုပ်၊ အပိုကုန်ကျစရိတ်မရှိ နှင့် identical input အတွက် identical output ကို ထုတ်လုပ်သည်။.

ai_assist, ai_estimate သို့မဟုတ် ai_note မှတဆင့် AI အကူအညီကို ရွေးချယ်နိုင်သည်၊ သို့သော် model သည် ကိုး marker ရှိသော PhenoAge တွက်ချက်မှုကို ဘယ်တော့မှ မကျော်လွှားပါ။ Derived indices များသည် ပ The published formulas ကို အသုံးပြုပြီး non-HDL cholesterol, total/HDL cholesterol ratio, estimated average glucose, TG/HDL ratio, atherogenic index of plasma, remnant cholesterol နှင့် eGFR (CKD-EPI 2021) တို့ကို ထည့်သွင်းနိုင်သည်။.

Developer endpoint များသည် ပ The mapping နှင့် calculation outputs ကို ပြန်လည်ပေးပို့သည်။

v1 Body Map endpoint, POST /api/v1/body-map/analyze သည် ဘာသာစကား-ကင်းမဲ့သော ဒဏ္ဍာရီ နှင့် illustration URL ကို ပြန်လည်ပေးပို့သည်။ ဒဏ္ဍာရီတွင် ဒေသ key များ နှင့် ဓာတ်ခွဲခန်း-ပုံနှိပ်ထားသော analyte အမည်များ ပါဝင်ပြီး၊ illustration တွင် စာသားမပါဝင်သောကြောင့် မတူညီသော ဘာသာစကားများဖြင့် interface များတွင် ပေါင်းစပ်ခွင့်ပြုထားပြီး၊ illustration အတွက် call သည် 30 စက္ကန့်အထိ စောင့်ဆိုင်းသည်။.

v1 သွေးအသက် endpoint၊ POST /api/v1/blood-age/analyze သည် အသက်တွက်ချက်မှုနှင့် panel တစ်ခုလျှင် 18 ခုအထိရရှိနိုင်သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အညွှန်းကိန်းများကို ပြန်လည်ပေးသည်။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု endpoint တစ်ခုစီသည် သွေးစစ်အချက် 500 ခုအထိလက်ခံနိုင်ပြီး ခရက်ဒစ် 1 ခုကုန်ကျသည်၊ အခမဲ့ POST /api/v1/{body-map,blood-age}/sandbox နှင့် POST /api/v1/{body-map,blood-age}/validate endpoint များရှိသည်။.

တောင်းဆိုမှုများသည် JSON body၊ form body သို့မဟုတ် HTTP Basic တွင်ပေးအပ်ထားသော API အသုံးပြုသူအမည်နှင့် စကားဝှက်ဖြင့် အထောက်အထားစစ်ဆေးသည်၊ နှင့် အထောက်အထားများကို ခေါ်ဆိုမှုတိုင်းတွင် စစ်ဆေးပါသည်။ စာတမ်းများသည် ဘာသာစကား 12 မျိုးဖြင့် kantesti.net/docs တွင်ပေါ်လာသည်၊ Kantesti API များသည် ပလက်ဖောင်း၏ 39 အင်တာဖေ့စ်ဘာသာစကားများနှင့်မတူဘဲ ဘာသာစကား 100 မျိုးကိုထောက်ကူသည်။.

ပညာရေးဆိုင်ရာ ကာကွယ်ရေးများသည် ဝင်ရောက်ခွင့်နှင့် ဥပမာများဖြင့် လိုက်ပါလာသည်။

Kantesti သည် ဓာတ်ခွဲခန်းတန်ဖိုးများအပေါ်အခြေခံ၍ AI- အကူအညီဖြင့် ပညာရေးဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို ပေးဆောင်သည်၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကိရိယာမဟုတ်ပါ၊ နှင့် CE- သို့မဟုတ် UKCA- အမှတ်အသားမရှိပါ။ ၎င်းသည် ရောဂါကို မဖော်ထုတ်၊ မကုသ၊ မစစ်ဆေး၊ မခန့်မှန်း သို့မဟုတ် မစောင့်ကြည့်၊ လိုင်စင်ရ ဆရာဝန်ကို အစားမထိုး၊ နှင့် တွေ့ရှိချက်များကို အမြဲတမ်း ဆရာဝန်နှင့် တိုင်ပင်သင့်ကြောင်း အကြံပြုသည်။.

အရင်း PDF သည် အသက် 43 နှစ်၏ ပြက္ခဒိန်အသက်ဘေးတွင် အသက် 53 နှစ်၏ သွေးအသက်ဥပမာကို အသုံးပြုထားသည်၊ +10 နှစ်ကို ပြသသည်၊ အစစ်အမှန်လူနာ၏ ရလဒ်များအစား။ ၎င်း၏ဥပမာသည် HbA1c 6.4 %၊ LDL ကိုလက်စထရော 3.31 mmol/l နှင့် မဂ္ဂနီဆီယမ် 0.64 mmol/l တို့ကို ပံ့ပိုးပေးသည်ဟု ဖော်ပြသည်၊ နှင့် HbA1c နှင့် LDL ကိုလက်စထရောကို ဆရာဝန်ထံ အပ်နှံရန် ညွှန်ကြားသည်။.

Julian Emirhan Bulut၊ တည်ထောင်သူနှင့် ဒါရိုက်တာ၊ Kantesti Ltd သည် အစီရင်ခံစာကို ခန္ဓာကိုယ်နှင့် တစ်သက်ပတ်လုံးကို စီစဉ်ပေးရန် ရည်ရွယ်ချက်ကို ဖော်ပြခဲ့ပြီး ၎င်းသည် ရောဂါရှာဖွေမှုမဟုတ်ကြောင်း ရှင်းလင်းစေခဲ့သည်။ အင်္ဂါရပ်နှစ်ခုလုံးကို Kantesti အစီရင်ခံစာများတွင် ရရှိနိုင်သည်၊ ပလက်ဖောင်းများနှင့် developer များသည် [email protected] မှတဆင့် API ဝင်ရောက်ခွင့်၊ onboarding နှင့်စျေးနှုန်းကို တောင်းဆိုနိုင်ပါသည်။.

မူရင်းစာရွက်စာတမ်း

ተደጋግሞ የሚጠየቁ ጥያቄዎች

Body Map တွင် အဘယ်အရာကို ပြသထားသနည်း၊ ထင်ရှားပေါ်လွင်နေသော ကိုယ်တွင်းအင်္ဂါအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုသည် ရောဂါကို ဖော်ပြနေခြင်းဟုတ်သည်ကို သိပါသလား။

Body Map သည် လူနာ၏ကိုယ်ပိုင်ဓာတ်ခွဲခန်းအစီရင်ခံစာတွင် ပုံနှိပ်ထားသော ကိုးကားချက်အကွာအဝေးပြင်ပရှိ တန်ဖိုးများကို ပြသသည်၊ ခန္ဓာကိုယ်ဒေသ 13 ခုကို စုစည်းထားသည်။ ၎င်း၏ဒဏ္ဍာရီသည် ဓာတ်ခွဲခန်းအမည်များ၊ ရလဒ်များနှင့် ယူနစ်များကို ထိန်းသိမ်းထားသည်။ မီးမောင်းထိုးပြခြင်းသည် အထိမ်းအမှတ်နှင့် ပုံမှန်အားဖြင့် ဆက်စပ်နေသော အင်္ဂါ သို့မဟုတ် စနစ်ကို ညွှန်ပြသည်၊ ရောဂါရှာဖွေမှုမဟုတ်ပါ။ အကွာအဝေးအတွင်းရှိ တန်ဖိုးများကို မဆွဲပါ၊ နှင့် တွေ့ရှိချက်များကို ဆရာဝန်နှင့် တိုင်ပင်သင့်သည်။.

အစီရင်ခံစာမှ ခန့်မှန်းချက်သည် သွေးအသက် API နှင့် တူညီသောနည်းလမ်းကို အသုံးပြုပါသလား။

အစီရင်ခံစာ၏ AI အင်ဂျင်သည် panel တွင်ရှိသော မည်သည့်တန်ဖိုးနှင့် လူနာထည့်သွင်းထားသော အသက်မှ သွေးအသက်ကို ခန့်မှန်းသည်၊ မည်သည့်အထိမ်းအမှတ်များက ၎င်းကို ပုံဖော်သည်ကို ရှင်းပြသည်။ API သည် ကိုးခုမြောက် ပုံမှန်အထိမ်းအမှတ်များနှင့် ပြက္ခဒိန်အသက်အပေါ်အခြေခံ၍ Levine PhenoAge ကို ပုံမှန်အတိုင်း အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ဖြစ်သည်၊ နှင့် အလိုအလျောက် AI အကူအညီသည် ကိုးခုမြောက် အထိမ်းအမှတ် တွက်ချက်မှုကို မည်သည့်အခါမှ မကျော်လွှားပါ။.

အင်္ဂါရပ်များကို မည်သည့်အချိန်တွင် ရရှိနိုင်ခဲ့သနည်း၊ developer များက မည်သို့ ရယူနိုင်မည်နည်း။

Body Map ကို ဝင်ရောက်ပြီး Kantesti သည် ၂၀၂၆ ခုနှစ် စက်တင်ဘာလ ၁၄ ရက်နေ့တွင် အစီရင်ခံစာများ တင်သွင်းမည် ဖြစ်ပြီး၊ သွေးအသက်အရွယ် အင်္ဂါရပ်နှင့် ဝှက်ထားသော အညွှန်းကိန်းများကို ၂၀၂၆ ခုနှစ် စက်တင်ဘာလ ၁၅ ရက်နေ့တွင် တင်သွင်းမည် ဖြစ်သည်။ API နှစ်ခုလုံးကို စက်တင်ဘာလ ၁၈ ရက် ၂၀၂၆ တွင် Blood Test Analysis v12 နှင့်အတူ စတင်မည် ဖြစ်သည်။ မိတ်ဖက်များနှင့် developer များသည် [email protected] တွင် အသုံးပြုခွင့်၊ စတင်ခြင်းနှင့် ဈေးနှုန်းကို တောင်းခံနိုင်ပြီး၊ စာရွက်စာတမ်းများကို kantesti.net/docs တွင် ဘာသာစကား ၁၂ မျိုးဖြင့် ရရှိနိုင်ပါသည်။.

API ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများအတွက် ကုန်ကျစရိတ်မည်မျှရှိပြီး တောင်းဆိုမှု ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။

ခန္ဓာကိုယ်ပုံ (Body Map) တစ်ခု သို့မဟုတ် သွေးအသက် (blood age) ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတစ်ခုသည် credit ၁ ခု ကုန်ကျပြီး တောင်းဆိုမှုတစ်ခုလျှင် parameters ၅၀၀ အထိ လက်ခံပါသည်။ Sandbox နှင့် validation endpoint များသည် အခမဲ့ဖြစ်သည်။ Body Map ခေါ်ဆိုမှုသည် ၎င်း၏ပုံဖော်ရန် စက္ကန့် ၃၀ အထိ စောင့်ဆိုင်းရသည်။ သွေးအသက် API သည် 18 အထိ ဆင်းသက်လာသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အညွှန်းများကို ပေးပို့ပြီး ၎င်း၏ default deterministic calculation သည် အပိုကုန်ကျစရိတ်မရှိပါ။.

###

တည်းဖြတ်သူများအတွက် မှတ်ချက်များ

1. Kantesti Ltd ကို အင်္ဂလန်နှင့် ဝေလပြည်တွင် မှတ်ပုံတင်ထားသည်၊ ကုမ္ပဏီများ House No. 17090423၊ 4 Raven Road, Unit 1c3-1100, London E18 1HB, United Kingdom တွင် တည်ရှိသည်။ မီဒီယာ ဆက်သွယ်ရန်- [email protected]၊ ဝဘ်ဆိုက်- www.kantesti.net။ အရင်းအမြစ်စာရွက်စာတမ်းကို September 29, 2026 တွင် ရက်စွဲတပ်ထားပြီး ချက်ချင်းထုတ်ပြန်ရန် မှတ်သားထားသည်။.
2. Kantesti Ltd သည် ဓာတ်ခွဲခန်းရလဒ်များကို လူပေါင်း 2 သန်းကျော်အတွက် ရှင်းလင်းသော၊ AI- အကူအညီဖြင့် ရှင်းလင်းချက်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည်။ ၎င်း၏ပလက်ဖောင်းသည် PDF များ သို့မဟုတ် ဓာတ်ပုံများအဖြစ် အပ်လုဒ်လုပ်ထားသော သွေးစစ်ဆေးမှုများကို ဘာသာစကား 100 ကျော်ဖြင့် အနက်ဖွင့်သည် နှင့် ခန္ဓာကိုယ်မြေပုံ၊ ဇီဝသွေးအသက်၊ Kantesti Voice၊ နှိုင်းယှဉ်ခြင်းနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ အာဟာရအစီအစဉ်များနှင့် တစ်ဦးချင်းနှင့် ဆေးခန်းများအတွက် DNA- အခြေခံကျန်းမာရေးအစီရင်ခံစာများ ပါဝင်သည်။ ပလက်ဖောင်းသည် developer များကိုလည်း ဝန်ဆောင်မှုပေးသည် နှင့် အင်တာဖေ့စ်ဘာသာစကား 39 မျိုးရှိသည်။.
3. API အခြေခံ URL သည် https://app.aibloodtestinterpret.com ဖြစ်သည်။ GET /api/v1/body-map/regions သည် ဒေသ 13 ခုနှင့် အဆင့် 3 ဆင့်ကို ပြန်လည်ပေးသည်၊ GET /api/v1/blood-age/biomarkers သည် အထိမ်းအမှတ် 37 ခုကို ပြန်လည်ပေးသည်။ ဒေသသော့များမှာ brain_nerves၊ thyroid၊ heart_vessels၊ liver၊ pancreas၊ adrenals၊ kidneys၊ gut၊ reproductive၊ blood၊ immune၊ bones နှင့် muscles ဖြစ်သည်။ အရင်းအမြစ်သည် Aging (Albany NY), 2018 တွင် PhenoAge ဖော်မြူလာ ထုတ်ဝေမှုကို ကိုးကားထားသည်။.
4. ဥပမာမြေပုံသည် LDL ကိုလက်စထရော 3.31 mmol/l ကို နှလုံးနှင့် သွေးကြောများတွင်၊ Glycated Hemoglobin 6.4 % ကို ပန်ကရိယနှင့် သွေးတွင်းသကြားဓာတ်တွင်၊ Serum Potassium 3.7 mmol/l ကို ကျောက်ကပ်နှင့် လျှပ်စစ်ဓာတ်များတွင်၊ နှင့် Serum Magnesium 0.64 mmol/l ကို အရိုးနှင့် သတ္တုဓာတ်များတွင် ထားရှိသည်။ လေးခုလုံးကို နယ်နိမိတ်ချင်းထိနေသည်၊ အဆင့် 1 ဟု တံဆိပ်တပ်ထားသည်။ ဤဥပမာများသည် လမ်းညွှန်မှုအတွက်သာဖြစ်သည် နှင့် အစစ်အမှန်လူနာရလဒ်များမဟုတ်ပါ။.
5. PDF ၏ 7 ခုမြောက် ဥပမာဝှက်ထားသော အညွှန်းကိန်းများမှာ- နယ်နိမိတ်ချင်းထိနေသော non-HDL ကိုလက်စထရော 3.69 mmol/L၊ TC − HDL အဖြစ် တွက်ချက်သည်၊ နယ်နိမိတ်ချင်းထိနေသော total/HDL ကိုလက်စထရောအချိုး 3.56၊ TC ÷ HDL အဖြစ် တွက်ချက်သည်၊ နယ်နိမိတ်ချင်းထိနေသော ခန့်မှန်းထားသော ပျမ်းမျှဂလူးကို့စ် 137 mg/dL · 7.6 mmol/L၊ 28.7 × HbA1c − 46.7 အဖြစ် တွက်ချက်သည်၊ အကွာအဝေးအတွင်း TG/HDL အချိုး 1.34၊ mg/dL တွင်ရှိသော TG ÷ HDL အဖြစ် တွက်ချက်သည်၊ အကွာအဝေးအတွင်း atherogenic index of plasma −0.23၊ mmol/L တန်ဖိုးများဖြင့် log10(TG ÷ HDL) အဖြစ် တွက်ချက်သည်၊ အကွာအဝေးအတွင်း remnant cholesterol 0.38 mmol/L၊ TC − HDL − LDL အဖြစ် တွက်ချက်သည်၊ နှင့် အကွာအဝေးအတွင်း eGFR (CKD-EPI 2021) 124 mL/min/1.73 m²၊ creatinine၊ အသက်နှင့် လိင်မှ တွက်ချက်သည်။.
6. အရင်းအမြစ်သည် non-HDL ကိုလက်စထရောကို atherogenic အမှုန်များဖြင့် သယ်ဆောင်သော ကိုလက်စထရောအဖြစ်၊ total/HDL အချိုးကို နှလုံးသွေးကြောဆိုင်ရာ ပရိုဖိုင်အတွက် Castelli index အဖြစ်၊ နှင့် ခန့်မှန်းထားသော ပျမ်းမျှဂလူးကို့စ်ကို သုံးလခန့်အတွင်း ပျမ်းမျှသွေးတွင်းသကြားဓာတ်အဖြစ် ဖော်ပြသည်။ ၎င်းသည် TG/HDL အချိုးကို small dense LDL နှင့် insulin resistance နှင့် ဆက်စပ်နေသော၊ မြင့်မားသော atherogenic index of plasma ကို ပိုမို atherogenic ပရိုဖိုင်ကို ညွှန်ပြသည်၊ remnant ကိုလက်စထရောကို triglyceride-rich အမှုန်များတွင် ကိုလက်စထရောအဖြစ်၊ နှင့် eGFR ကို ခန့်မှန်းထားသော ကျောက်ကပ် စစ်ထုတ်မှုအဖြစ် ဖော်ပြသည်။ Non-HDL၊ total/HDL၊ atherogenic index နှင့် remnant ကိုလက်စထရောတို့ကို နှလုံးနှင့် သွေးကြောများ၊ ပန်ကရိယနှင့် သွေးတွင်းသကြားဓာတ်နှင့် ခန့်မှန်းထားသော ပျမ်းမျှဂလူးကို့စ်၊ နှင့် ကျောက်ကပ်နှင့် လျှပ်စစ်ဓာတ်များနှင့် eGFR တို့နှင့် ဆက်စပ်နေပါသည်။ ဤဖော်ပြချက်များသည် တွက်ချက်ထားသော အညွှန်းကိန်းများကို ရှင်းပြသည် နှင့် ရောဂါရှာဖွေရေးစွမ်းရည်ကို မတည်ထောင်ပါ။.
7. ထုတ်ပြန်မှုကို လိုက်ပါလာသော ရုပ်ပုံများသည် ဖတ်ရှုနိုင်သော စာသား၊ နံပါတ်များ သို့မဟုတ် ဓာတ်ခွဲခန်းအစီရင်ခံစာများ မပါဝင်သင့်ပါ။.

Kantesti အကြောင်း

Kantesti Ltd သည် UK တွင် မှတ်ပုံတင်ထားသော ကျန်းမာရေးနည်းပညာကုမ္ပဏီ (ကုမ္ပဏီများ House အမှတ်စဉ် 17090423) ဖြစ်ပြီး ဓာတ်ခွဲခန်းရလဒ်များကို အသုံးပြုသူ သန်း 2 ကျော်အတွက် ရှင်းလင်းသော၊ AI-အကူအညီဖြင့် ရှင်းလင်းချက်များအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသည်။ ၎င်း၏ ပလက်ဖောင်းသည် PDF သို့မဟုတ် ဓာတ်ပုံများအဖြစ် အပ်လုဒ်လုပ်ထားသော သွေးစစ်မှုများကို ဘာသာစကား 100 ကျော်ဖြင့် အနက်ဖွင့်ဆိုပြီး ဇီဝသွေးအသက်၊ ခန္ဓာကိုယ်ပုံ၊ နှိုင်းယှဉ်ခြင်းနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ အာဟာရအစီအစဉ်များ၊ DNA အခြေခံ ကျန်းမာရေးအစီရင်ခံစာများနှင့် Kantesti အသံ စသည့် ကိရိယာများကို ပုဂ္ဂိုလ်များနှင့် ဆေးခန်းများအတွက် ထည့်သည်။.

Kantesti Ltd · Companies House No. 17090423 · 4 Raven Road, Unit 1c3-1100, London E18 1HB, United Kingdom

မီဒီယာ ဆက်သွယ်ရန်

Kantesti Ltd — သတင်းခန်း
[email protected]
+44 7508 364740
www.kantesti.net

မီဒီယာ ပစ္စည်းများ

• 1536×1024 · ↓
• 1536×1024 · ↓
• 1536×1024 · ↓
• 1536×1024 · ↓