Brevet FR3134646A1 — publié le 20231020

L’invention concerne les systèmes mis en œuvre par ordinateur, méthodes et supports lisibles par ordinateur, pour l’analyse et la gestion des données de santé. Selon un aspect, un système mis en œuvre par ordinateur est fourni qui comprend au moins un processeur adapté pour calculer un âge biologique pour un individu. L’au moins un processeur est adapté pour recevoir une pluralité d’attributs associés à une pluralité d’individus, recevoir un premier ensemble d’attributs associés à un premier individu et appliquer un t modèle prédictif à la pluralité d’attributs et au premier ensemble d’attributs pour estimer un deuxième ensemble d’attributs associés au premier individu . Le processeur d’au moins un est également adapté pour calculer un âge biologique pour le premier individu en utilisant le premier ensemble d’attributs et le deuxième ensemble d’attributs, et pour fournir des recommandations pour ajuster l’âge biologique du premier individu. D’autres aspects, caractéristiques et modes de réalisation sont divulgués ici. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 1 Système informatisé de calcul de l’âge biologique d’un individu La présente divulgation concerne généralement le domaine des systèmes et méthodes informatiques d'analyse et de gestion des données de santé. Plus précisément, et sans limitation, cette divulgation concerne les systèmes, les méthodes et les supports lisibles par ordinateur avec des instructions exécutables par un processeur pour l'analyse informatique des données de santé et la détermination de l'âge biologique d'un utilisateur. La divulgation concerne également l'analyse systématique et l’identification de marqueurs de données hautement prioritaires pour un utilisateur, ainsi que de systèmes et de méthodes permettant de générer et de fournir des recommandations personnalisées en matière de santé. Les systèmes et méthodes décrits dans le présent document peuvent être utilisés dans diverses applications, notamment pour surveiller, gérer, intervenir et améliorer les composantes liées à la santé d'un utilisateur, telles que la santé métabolique, la santé cardiovasculaire, la santé musculaire, la santé immunitaire et la santé psychologique, entre autres. Les systèmes modernes d'analyse de la nécessitent souvent des ensembles ou jeux de données utilisateur spécifiques et/ou étendus pour leur fonctionnement. Ces ensembles de données peuvent être utilisés par les systèmes existants pour, par exemple, calculer les attributs liés à la santé d'un utilisateur, déterminer les domaines d'intérêt ou d’amélioration et fournir des recommandations. Cependant, les ensembles de données requis peuvent ne pas toujours être facilement accessibles et/ou nécessiter des tests spécifiques, y compris des tests sanguins ou génétiques. Autre inconvénient, lorsqu'un nouvel utilisateur s'inscrit ou s'inscrit à un système d'analyse de santé, il ne sait pas ou ne souhaite pas partager ses renseignements personnels de santé. Les systèmes et méthodes existants ne tiennent souvent pas compte de telles circonstances et peuvent être incapables de fonctionner en cas de données utilisateur ou de paramètres de santé prescrits manquants. En outre, les systèmes et méthodes existants ne peuvent souvent pas être personnalisés, ce qui peut conduire à des recommandations ou à des conseils qui ne répondent pas aux besoins ou aux objectifs de santé de l'utilisateur particulier. Par conséquent, il est nécessaire d'améliorer les systèmes et applications d'analyse et de gestion des données sanitaires mis en œuvre par ordinateur. Par exemple, il est nécessaire de disposer de systèmes et de méthodes informatiques plus souples. Il est également nécessaire de disposer de systèmes et de méthodes capables de traiter et mettre en œuvre leurs principales opérations, même s'il y a des données utilisateur manquantes ou incomplètes. En outre, des solutions sont nécessaires pour fournir une analyse informatique plus intelligente et personnalisée des données d'un utilisateur afin de fournir une estimation des attributs liés à la santé d'un individu avec un haut degré de précision. Des systèmes et des méthodes améliorés sont également nécessaires pour fournir des recommandations personnalisées, basées sur les données disponibles et / ou les objectifs liés à la santé d'un utilisateur. Les modes de réalisation de la présente divulgation apportent des améliorations et peuvent remédier à un ou plusieurs des inconvénients susmentionnés des solutions existantes. Un système composé d'un ou de plusieurs ordinateurs ou processeurs peut être configuré pour effectuer des opérations ou des actions particulières grâce à l'installation d'un logiciel, d'un microprogramme, d'un matériel ou d'une combinaison de ceux-ci sur le système qui, en fonctionnement, provoque ou provoque l'exécution des actions par le système. Un aspect général comprend un système informatisé de calcul de l'âge biologique d'un individu. Le système mis en œuvre par ordinateur peut comprendre au moins un processeur configuré pour recevoir une pluralité d'attributs associés à une pluralité d'individus; recevoir un premier ensemble d'attributs associés à un premier individu, appliquer au moins un modèle prédictif à la pluralité d'attributs et au premier ensemble d'attributs pour estimer un deuxième ensemble d'attributs associés au premier individu, et calculer un âge biologique pour le premier individu en utilisant le premier ensemble d'attributs et le deuxième ensemble d'attributs. D'autres modes de réalisation de cet aspect comprennent les procédés correspondants mis en œuvre par ordinateur exécutés par des systèmes informatiques, des appareils et des programmes informatiques enregistrés sur un ou plusieurs dispositifs de stockage informatique. Les implémentations peuvent inclure une ou plusieurs des fonctionnalités suivantes. Au moins un processeur peut être configuré pour appliquer au moins un modèle prédictif à la pluralité d'attributs associés à la pluralité d'individus afin de générer une pluralité d'attributs artificiels. Au moins un processeur peut être configuré pour générer une pluralité correspondante d'attributs artificiels dans un seuil prédéterminé du premier ensemble d'attributs associés au premier individu. Au moins un processeur peut être configuré pour générer le deuxième ensemble d'attributs associés au premier individu en utilisant au moins une partie de la pluralité correspondante d'attributs artificiels. Au moins un processeur peut être configuré pour calculer un âge biologique de groupe en utilisant au moins une partie de la pluralité correspondante d'attributs artificiels. Au moins un processeur peut être configuré pour calculer l'âge biologique du premier individu en utilisant l'âge biologique du groupe. Au moins un processeur peut être configuré pour calculer un intervalle de confiance associé à l'âge biologique et à l'âge biologique du groupe. Le premier ensemble d'attributs peut inclure un ou plusieurs attributs parmi l'âge, le sexe, la taille, du poids, le tour de taille, le tour de bras et l'origine ethnique. Au moins un processeur peut être configuré pour : recevoir une directive représentant une valeur pour un attribut dans la pluralité d’attributs ; calculer un score pour l'attribut à l'aide de la directive; et calculer l'âge biologique à l'aide du score. Au moins un processeur peut être configuré pour calculer l'âge biologique en calculant un score relatif à un âge chronologique du premier individu. Au moins un processeur peut être configuré pour : calculer un score de confiance pour le deuxième ensemble d'attributs estimé ; et classer l'âge biologique calculé en fonction du score de confiance. Au moins un processeur est en outre configuré pour : recevoir au moins un attribut hypothétique pour le premier individu ; et recalculer l'âge biologique en utilisant au moins un attribut hypothétique. Au moins un modèle prédictif peut inclure un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique. Au moins un modèle prédictif peut inclure un ou plusieurs modèles de score et/ou modèles génératifs. Au moins un modèle prédictif peut inclure un ou plusieurs modèles d'analyse de composantes principales. Au moins un modèle prédictif peut inclure un ou plusieurs réseaux Bayesien. D'autres modes de réalisation de ces aspects comprennent les procédés correspondants mis en œuvre par ordinateur exécutés par des systèmes, appareils et programmes informatiques enregistrés sur un ou plusieurs dispositifs de stockage informatique. Un autre aspect général comprend un système informatisé pour fournir des recommandations sanitaires. Le système mis en œuvre par ordinateur peut comprendre au moins un processeur configuré pour recevoir un premier ensemble d'attributs associés à un premier individu; estimer, à l'aide d'au moins un modèle prédictif, un deuxième ensemble d'attributs associés au premier individu; appliquer le premier ensemble d'attributs et le deuxième ensemble d'attributs à au moins un arbre de décision; générer, avec au moins un arbre de décision, une pluralité de classifications pour au moins certains des attributs du premier ensemble d'attributs et du deuxième ensemble d'attributs ; et fournir, en fonction de la pluralité des classifications, une recommandation de santé pour que la première personne modifie au moins un des attributs du premier ensemble d'attributs et du deuxième ensemble d'attributs. D'autres modes de réalisation de cet aspect comprennent les procédés correspondants mis en œuvre par ordinateur exécutés par des systèmes informatiques, des appareils et des programmes informatiques enregistrés sur un ou plusieurs dispositifs de stockage informatique. Les implémentations peuvent inclure une ou plusieurs des fonctionnalités suivantes. Le système dans lequel le au moins un processeur peut être configuré pour hiérarchiser au moins un des attributs du premier ensemble d'attributs et du deuxième ensemble d'attributs. Le au moins un processeur peut être configuré pour fournir la recommandation de santé afin d'améliorer au moins un attribut priorisé dans le premier ensemble d'attributs et le deuxième ensemble d'attributs. Le au moins un arbre de décision peut être basé sur au moins une des catégories de santé métabolique, de santé cardiovasculaire, de santé musculaire, de santé immunitaire, de santé psychologique et/ou d'autres catégories liées à la santé, comme indiqué dans le présent document. Le au moins un arbre de décision peut inclure un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique. Le ou les modèles d'apprentissage automatique peuvent être formés selon que le respect de la recommandation de santé modifie au moins un des attributs du premier ensemble d'attributs et du deuxième ensemble d'attributs. Le au moins un modèle prédictif peut inclure un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique. Le au moins un modèle prédictif peut inclure un ou plusieurs modèles de score et/ou modèles génératifs. Le au moins un modèle prédictif peut inclure un ou plusieurs modèles d'analyse de composantes principales. Le au moins un modèle prédictif peut inclure un ou plusieurs réseaux Bayesien. Le premier ensemble d'attributs et le deuxième ensemble d'attributs peuvent inclure un ou plusieurs attributs parmi l'âge, le sexe, le poids, la taille, le tour de bras, le tour de taille, la pression artérielle systolique, la pression artérielle diastolique, la pression artérielle totale, le cholestérol des lipoprotéines de haute densité (HDL), le cholestérol des lipoprotéines de basse densité (LDL), le cholestérol total, les niveaux de LDL oxydés (oxLDL), les niveaux de triglycérides, les niveaux de glycémie plasmatique à jeun (FPG), les niveaux de glucose sur deux heures, les niveaux d'acides gras non estérifiés (NEFA), la pression artérielle, la force musculaire modérée, la force musculaire vigoureuse, la distance de marche par unité de temps, le pourcentage de graisse corporelle, la force de squat, la force de pompe, la force de pompes du genou, la force de planche, les tests d'équilibre, le score de batterie de performance physique courte (SPPB), les habitudes de sommeil, le taux maximal d'oxygène (VO2), les habitudes d'activité physique, la fréquence cardiaque au repos, les maladies affectant la santé, les antécédents familiaux de maladies, la grossesse, les schémas d'allaitement, les complications de grossesse, les pratiques contraceptives, le stress perçu, les marqueurs immunitaires, les niveaux de vitamines, les marqueurs allergènes et les marqueurs du microbiome. On comprendra que les attributs ci-dessus ne sont que des exemples et que les attributs peuvent se rapporter à toute combinaison d'attributs d'une ou de plusieurs catégories, y compris la santé métabolique, la santé cardiovasculaire, la gestion du poids, la santé musculaire, la santé immunitaire et l'inflammation, la gestion du poids, la mobilité et la santé des articulations, la santé du foie, la santé mentale et émotionnelle et la performance, la gestion du stress, la santé gastro-intestinale, la vision, l'apparence, le sommeil, le biorythme, la santé des hommes, la santé des femmes, la santé et la fonction sexuelles, l'apport en nutriments, les mesures de la qualité de vie et/ou d'autres attributs liés à la santé. En outre, les modes de réalisation de ces aspects et d’autres comprennent les méthodes correspondantes mises en œuvre par ordinateur exécutées par des systèmes, appareils et programmes informatiques enregistrés sur un ou plusieurs dispositifs de stockage informatique. Un aspect encore plus général comprend un système informatisé pour fournir des recommandations de santé personnalisées. Le système mis en œuvre par ordinateur peut comprendre au moins un processeur configuré pour recevoir une pluralité d'attributs associés à une pluralité d'individus, la pluralité d'attributs étant associée à une pluralité de poids d'échantillon; recevoir un ensemble d'attributs associés à un premier individu; générer, à l'aide de la pluralité de poids d'échantillon, une pluralité de poids personnalisés associés à l'ensemble d'attributs associés au premier individu; générer, en utilisant la pluralité de poids personnalisés, un ordre de priorité pour l'ensemble des attributs associés au premier individu; et fournir, en fonction de l'ordre de priorité, une recommandation de santé personnalisée pour la première personne afin d'améliorer un attribut de priorité élevée à partir de l'ensemble des attributs associés à la première personne. D'autres modes de réalisation de cet aspect comprennent les procédés correspondants mis en œuvre par ordinateur exécutés par des systèmes informatiques, des appareils et des programmes informatiques enregistrés sur un ou plusieurs dispositifs de stockage informatique. Les implémentations peuvent inclure une ou plusieurs des fonctionnalités suivantes. Le système dans lequel le au moins un processeur peut être configuré pour calculer un âge biologique à l'aide de l'ensemble des attributs associés au premier individu et de la pluralité de poids personnalisés. Le au moins un processeur peut être configuré pour : estimer un ensemble d'attributs associés au premier individu; et calculer l'âge biologique en utilisant l'ensemble estimé d'attributs. Le au moins un processeur peut être configuré pour générer l'ensemble estimé d'attributs à l'aide d'un modèle prédictif. Le au moins un modèle prédictif peut inclure un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique. Le au moins un modèle prédictif peut inclure un ou plusieurs modèles de score et/ou modèles génératifs. Le au moins un modèle prédictif peut inclure un ou plusieurs modèles d'analyse de composantes principales. Le au moins un modèle prédictif peut inclure un ou plusieurs réseaux Bayesien. Le au moins un processeur peut être configuré pour calculer la pluralité des scores de confiance pour l'ensemble estimé d'attributs. Le au moins un processeur peut être configuré pour : calculer un score moyen en utilisant la pluralité des scores de confiance et la pluralité des poids personnalisés; et calculer l'âge biologique en utilisant le score moyen. L'ensemble estimé d'attributs peut inclure un ou plusieurs attributs liés à la santé métabolique, à la santé cardiovasculaire, à la gestion du poids, à la santé musculaire, à la santé immunitaire et à l'inflammation, à la gestion du poids, à la mobilité et à la santé articulaire, à la santé du foie, à la santé mentale et émotionnelle et à la performance, à la gestion du stress, à la santé gastro-intestinale, à la vision, à l'apparence, au sommeil, au biorythme, à la santé des hommes, à la santé des femmes, à la santé et au fonctionnement sexuels, l'apport en nutriments, les mesures de la qualité de vie et/ou d'autres attributs liés à la santé. À titre d'exemple, l'ensemble estimé d'attributs peut inclure un ou plusieurs attributs parmi l'âge, le sexe, le poids, la taille, le tour de bras, le tour de taille, la pression artérielle systolique, la pression artérielle diastolique, la pression artérielle totale, le cholestérol à lipoprotéines de haute densité (HDL), le cholestérol à lipoprotéines de basse densité (LDL), le cholestérol total, les niveaux de triglycérides, les niveaux de glycémie à jeun (FPG), la pression artérielle, la force musculaire modérée, la force musculaire vigoureuse, la distance de marche par unité de temps, le pourcentage de graisse corporelle, la force accroupie, la force de pompe, la force de planche, les habitudes de sommeil, le taux maximal d'oxygène (VO2) et les habitudes d'activité physique. D'autres modes de réalisation de ces aspects comprennent les méthodes correspondantes mises en œuvre par ordinateur exécutées par des systèmes informatiques, des appareils et des programmes informatiques enregistrés sur un ou plusieurs dispositifs de stockage informatique. Les modes de réalisation de la présente divulgation comprennent également les méthodes mises en œuvre par ordinateur et les supports lisibles par ordinateur avec des instructions exécutées par au moins un processeur pour fournir des étapes et des caractéristiques correspondant aux systèmes susmentionnés et aux éléments, opérations et aspects de ceux-ci. Le résumé ci-dessus et la description détaillée qui suit sont fournis à titre d'illustration et ne limitent pas la présente divulgation, les exemples de réalisation ou les revendications présentées dans le présent document. L’invention vise à résoudre un ou plusieurs de ces inconvénients. L’invention porte ainsi sur un système informatisé de calcul de l'âge biologique d'un individu, le système comprenant au moins un processeur configuré pour: recevoir une pluralité d'attributs associés à une pluralité d'individus; recevoir un premier ensemble d'attributs associés à un premier individu; appliquer au moins un modèle prédictif à la pluralité d'attributs et au premier ensemble d'attributs pour estimer un deuxième ensemble d'attributs associés au premier individu; et calculer un âge biologique pour le premier individu en utilisant le premier ensemble d'attributs et le deuxième ensemble d'attributs. L’invention porte également sur les variantes suivantes. L’homme du métier comprendra que chacune des caractéristiques des variantes suivantes peut être combinée indépendamment aux caractéristiques ci-dessus, sans pour autant constituer une généralisation intermédiaire. Selon une variante, au moins un processeur est en outre configuré pour appliquer au moins un modèle prédictif à la pluralité d'attributs associés à la pluralité d'individus afin de générer une pluralité d'attributs artificiels. Selon une autre variante, au moins un processeur est en outre configuré pour générer une pluralité correspondante d'attributs artificiels dans un seuil prédéterminé du premier ensemble d'attributs associés au premier individu. Selon encore une variante, au moins un processeur est en outre configuré pour générer le deuxième ensemble d'attributs associés au premier individu en utilisant au moins une partie de la pluralité correspondante d'attributs artificiels. Selon encore une autre variante, au moins un processeur est en outre configuré pour calculer un âge biologique de groupe en utilisant au moins une partie de la pluralité correspondante d'attributs artificiels. Selon une variante, au moins un processeur est en outre configuré pour calculer l'âge biologique du premier individu en utilisant l'âge biologique du groupe. Selon encore une variante, au moins un processeur est en outre configuré pour calculer un intervalle de confiance associé à l'âge biologique et à l'âge biologique du groupe, dans lequel l'âge biologique du groupe est une valeur moyenne comprise entre une valeur supérieure et une valeur inférieure de l'intervalle de confiance. Selon une autre variante, le premier ensemble d'attributs comprend un ou plusieurs des éléments suivants : santé métabolique, santé cardiovasculaire, santé musculaire, santé immunitaire et inflammatoire, gestion du poids, mobilité et santé articulaire, santé hépatique, santé mentale et émotionnelle et performance, gestion du stress, santé gastro-intestinale, vision, apparence, sommeil, biorythme, santé masculine, santé féminine, la santé et la fonction sexuelles, l'apport nutritionnel, les mesures de la qualité de vie ou d'autres attributs liés à la santé. Selon encore une variante, le premier ensemble d'attributs comprend un ou plusieurs attributs parmi de l'âge, du sexe, du poids, de la taille, du tour de bras, du tour de taille, de la pression artérielle systolique, de la pression artérielle diastolique, de la pression artérielle totale, du cholestérol des lipoprotéines de haute densité (HDL), du cholestérol des lipoprotéines de basse densité (LDL), du cholestérol total, des niveaux de LDL oxydés (oxLDL ), niveaux de triglycérides, niveaux de glucose plasmatique à jeun (FPG), niveaux de glucose sur deux heures, niveaux d'acides gras non estérifiés (NEFA), pression artérielle, force musculaire modérée, force musculaire vigoureuse, distance de marche par unité de temps, pourcentage de graisse corporelle, force de squat, force de pompe, force de pompe du genou, force de planche, tests d'équilibre, score SPPB (Short Physical Performance Battery), habitudes de sommeil, taux maximal d'oxygène (VO2), habitudes d'activité physique, fréquence cardiaque au repos, maladies de santé, antécédents familiaux de maladies de santé, grossesse, habitudes d'allaitement, complications de grossesse, pratiques contraceptives, stress perçu, marqueurs immunitaires, niveaux de vitamines, marqueurs allergènes et marqueurs du microbiome. Selon encore une autre variante, le premier ensemble d'attributs est déterminé au moins en partie à partir d'une ou plusieurs réponses affirmatives ou négatives à une ou plusieurs questions liées à la santé. Selon une variante, au moins un processeur est en outre configuré pour : recevoir une ligne directrice représentant une valeur pour un attribut dans la pluralité d'attributs; calculer un score pour l'attribut à l'aide de la ligne directrice; et calculer l'âge biologique à l'aide du score. Selon encore une variante, au moins un processeur est en outre configuré pour calculer l'âge biologique en calculant un score relatif à un âge chronologique du premier individu. Selon une variante, au moins un processeur est en outre configuré pour : recevoir une sélection d'un groupe d'individus ayant un ou plusieurs attributs de groupe ; calculer un score pour un attribut des premier et deuxième ensembles d'attributs à l'aide d'un ou de plusieurs attributs de groupe; et calculer l'âge biologique à l'aide du score. Selon encore une variante, au moins un processeur est en outre configuré pour : calculer un score de confiance pour le deuxième ensemble d'attributs estimés; et calculer l'âge biologique calculé en fonction du score de confiance. Selon encore une autre variante, au moins un processeur est en outre configuré pour : recevoir au moins un attribut hypothétique pour le premier individu; et recalculer l'âge biologique en utilisant au moins un attribut hypothétique. Selon une variante, au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique, de mode générateurs, ou de modèles de score. Selon encore une variante, au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs réseaux bayésiens. Selon une autre variante, au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs modèles d'analyse en composantes principales. Selon encore une autre variante, au moins un processeur est en outre configuré pour : hiérarchiser au moins un attribut dans le premier ou le deuxième ensemble d'attributs; et Afficher sur une machine utilisateur au moins un attribut prioritaire. Selon une variante, au moins un processeur est en outre configuré pour : appliquer au moins un modèle prédictif au premier et au deuxième ensemble d'attributs associés au premier individu pour estimer un troisième ensemble d'attributs associés à un temps futur; et calculer un âge biologique futur pour le premier individu en utilisant le troisième ensemble d'attributs. Selon encore une variante, au moins un processeur est en outre configuré pour : recevoir au moins un attribut futur hypothétique pour le premier individu; et Recalculer l'âge biologique futur en utilisant au moins un attribut futur hypothétique. Selon une autre variante, au moins un processeur est en outre configuré pour : recevoir au moins un attribut mis à jour pour le premier ensemble d'attributs associés au premier individu; et calculer un âge biologique mis à jour pour le premier individu en fonction d'au moins un attribut mis à jour. Selon encore une variante, pour calculer l'âge biologique mis à jour, au moins un processeur est en outre configuré pour : appliquer au moins un modèle prédictif à la pluralité d'attributs et au premier ensemble d'attributs avec au moins un attribut mis à jour pour estimer un deuxième ensemble d'attributs mis à jour associé au premier individu; et calculer l'âge biologique mis à jour pour le premier individu en utilisant le premier ensemble d'attributs avec au moins un attribut mis à jour et le deuxième ensemble d'attributs mis à jour. Selon encore une autre variante, au moins un processeur est en outre configuré pour calculer un âge biologique pour le premier individu sur la base d'attributs sélectionnés ou pondérés liés à une catégorie spécifique comprenant au moins un parmi le groupe incluant métabolique, cardiovasculaire, musculaire ou immunitaire. L’invention porte également sur un système mis en œuvre par ordinateur pour fournir des recommandations en matière de santé, le système comprenant au moins un processeur configuré pour: recevoir un premier ensemble d'attributs associés à un premier individu; estimer, à l'aide d'au moins un modèle prédictif, un deuxième ensemble d'attributs associés au premier individu; appliquer le premier ensemble d'attributs et le deuxième ensemble d'attributs à au moins un arbre de décision ; générer, avec au moins un arbre de décision, une pluralité de classifications pour au moins certains des attributs du premier ensemble d'attributs et du deuxième ensemble d'attributs; et fournir, en fonction de la pluralité des classifications, une recommandation en matière de santé pour que la première personne modifie au moins un des attributs du premier ensemble d'attributs et du deuxième ensemble d'attributs. Selon une variante, au moins un processeur est en outre configuré pour hiérarchiser au moins un des attributs du premier ensemble d'attributs et du second ensemble d'attributs. Selon une autre variante, au moins un processeur est en outre configuré pour fournir la recommandation de santé afin d'améliorer au moins un attribut hiérarchisé dans le premier ensemble d'attributs et le second ensemble d'attributs. Selon encore une variante, au moins un processeur est en outre configuré pour sélectionner au moins un d'une pluralité d'arbres de décision en fonction de l'ordre de priorité d'au moins un attribut pour fournir la recommandation de santé pour le premier individu, dans lequel chacun des multiples arbres de décision se rapporte à un domaine de santé différent. Selon encore une autre variante, au moins un arbre de décision est basé sur au moins un des éléments suivants : santé métabolique, santé cardiovasculaire, gestion du poids, santé musculaire, santé immunitaire et inflammatoire, gestion du poids, mobilité et santé articulaire, santé hépatique, santé mentale et émotionnelle et performance, gestion du stress, santé gastro-intestinale, vision, apparence, sommeil, biorythme, santé masculine, santé féminine, la santé et la fonction sexuelles, l'apport nutritionnel, les mesures de la qualité de vie ou d'autres attributs liés à la santé. Selon une variante, au moins un arbre de décision comprend un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatiques. Selon encore une variante, un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique sont formés en fonction du fait que le respect de la recommandation de santé modifie au moins un des attributs du premier ensemble d'attributs et du second ensemble d'attributs. Selon une autre variante, au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique, modèles génératifs ou modèles de score. Selon encore une variante, au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs réseaux bayésiens. Selon encore une autre variante, au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs modèles d'analyse en composantes principales. Selon une variante, le second ensemble d'attributs comprend un ou plusieurs des attributs de santé métabolique, de santé cardiovasculaire, de santé musculaire, de santé immunitaire et d'inflammatoire, de gestion du poids, mobilité et santé articulaire, santé du foie, santé mentale et émotionnelle et performance, gestion du stress, santé gastro-intestinale, vision, apparence, sommeil, biorythme, santé des hommes, santé des femmes, santé et fonction sexuelles, apport nutritionnel, mesures de la qualité de vie ou autres attributs liés à la santé. Selon encore une variante, le second ensemble d'attributs comprend un ou plusieurs attributs parmi l'âge, du sexe, du poids, de la taille, du tour de bras, du tour de taille, de la pression artérielle systolique, de la pression artérielle diastolique, de la pression artérielle totale, du cholestérol des lipoprotéines de haute densité (HDL), du cholestérol des lipoprotéines de basse densité (LDL), du cholestérol total, niveaux des LDL oxydés (oxLDL ), niveaux de triglycérides, niveaux de glucose plasmatique à jeun (FPG), niveaux de glucose sur deux heures, niveaux d'acides gras non estérifiés (NEFA), pression artérielle, force musculaire modérée, force musculaire vigoureuse, distance de marche par unité de temps, pourcentage de graisse corporelle, force de squat, force de pompe, force de pompe du genou, force de planche, tests d'équilibre, score SPPB (Short Physical Performance Battery), habitudes de sommeil, taux maximal d'oxygène (VO2), habitudes d'activité physique, fréquence cardiaque au repos, maladies de santé, antécédents familiaux de maladies de santé, grossesse, habitudes d'allaitement, complications de grossesse, pratiques contraceptives, stress perçu, marqueurs immunitaires, niveaux de vitamines, marqueurs allergènes et marqueurs du microbiome. L’invention porte également sur un système mis en œuvre par ordinateur pour fournir des recommandations de santé personnalisées, le système comprenant au moins un processeur configuré pour: recevoir une pluralité d'attributs associés à une pluralité d'individus, la pluralité d'attributs étant associée à une pluralité de poids d'échantillons; recevoir un ensemble d'attributs associés à un premier individu; générer, à l'aide de la pluralité de poids d'échantillons, une pluralité de poids personnalisés associés à l'ensemble d'attributs associés au premier individu; générer, à l'aide de la pluralité de pondérations personnalisées, un ordre de priorité pour l'ensemble des attributs associés au premier individu; et fournir, en fonction de l'ordre de priorité, une recommandation de santé personnalisée pour la première personne afin d'améliorer un attribut de priorité élevée à partir de l'ensemble d'attributs associés à la première personne. Selon une variante, au moins un processeur est en outre configuré pour calculer un âge biologique en utilisant l'ensemble des attributs associés au premier individu et la pluralité de poids personnalisés. Selon encore une variante, au moins un processeur est en outre configuré pour : estimer un ensemble d'attributs associés au premier individu; et calculer l'âge biologique à l'aide de l'ensemble estimé d'attributs. Selon une autre variante, au moins un processeur est en outre configuré pour générer l'ensemble estimé d'attributs à l'aide d'au moins un modèle prédictif. Selon encore une autre variante, au moins un processeur est en outre configuré pour calculer la pluralité des scores de confiance pour l'ensemble estimé d'attributs. Selon une variante, au moins un processeur est en outre configuré pour : calculer un score moyen en utilisant la pluralité des scores de confiance et la pluralité des poids personnalisés; et calculer l'âge biologique en utilisant le score moyen. Selon une autre variante, au moins un processeur implémente au moins un modèle prédictif comprenant un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique, de modèles génératifs ou de modèles de score. Selon encore une variante, au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs réseaux bayésiens. Selon une autre variante, le modèle prédictif comprend un ou plusieurs modèles d'analyse de composantes principales. Selon encore une autre variante, l'ensemble estimé d'attributs comprend un ou plusieurs des attributs suivants: santé métabolique, santé cardiovasculaire, santé musculaire, santé immunitaire et inflammation, gestion du poids, mobilité et santé articulaire, santé du foie, santé mentale et émotionnelle et performance, gestion du stress, santé gastro-intestinale, vision, apparence, sommeil, biorythme, santé des hommes, santé des femmes, santé et fonction sexuelles, apport nutritionnel, mesures de la qualité de vie ou autres attributs liés à la santé. Selon une variante, l'ensemble estimé d'attributs comprend un ou plusieurs de l'âge, du sexe, du poids, de la taille, du tour de bras, du tour de taille, de la pression artérielle systolique, de la pression artérielle diastolique, de la pression artérielle totale, du cholestérol des lipoprotéines de haute densité (HDL), du cholestérol des lipoprotéines de basse densité (LDL), du cholestérol total, des niveaux de LDL oxydés (oxLDL ), niveaux de triglycérides, niveaux de glucose plasmatique à jeun (FPG), niveaux de glucose sur deux heures, niveaux d'acides gras non estérifiés (NEFA), pression artérielle, force musculaire modérée, force musculaire vigoureuse, distance de marche par unité de temps, pourcentage de graisse corporelle, force de squat, force de pompe, force de pompe du genou, force de planche, tests d'équilibre, score SPPB (Short Physical Performance Battery), habitudes de sommeil, taux maximal d'oxygène (VO2), Habitudes d'activité physique, fréquence cardiaque au repos, maladies de santé, antécédents familiaux de maladies de santé, grossesse, habitudes d'allaitement, complications de grossesse, pratiques contraceptives, stress perçu, marqueurs immunitaires, niveaux de vitamines, marqueurs allergènes et marqueurs du microbiome. Selon encore une variante, au moins un processeur est en outre configuré pour générer l'ordre de priorité pour l'ensemble des attributs associés au premier individu en fonction d'au moins un d'une priorité définie par l'utilisateur, d'une priorité définie par le coach, d'une priorité définie par l'apprentissage automatique, de changements dans les modèles biologiques, de changements dans les modèles de comportement ou de commentaires de l'utilisateur. Selon une autre variante, la recommandation de santé personnalisée comprend au moins une recommandation nutritionnelle, une recommandation de composition de repas, une recommandation de moment de repas, une recommandation d'activité physique, une recommandation d'activité mentale, une recommandation de sommeil, une recommandation de supplément de santé, une recommandation d'article de santé ou une recommandation de tâche quotidienne. Selon encore une autre variante, au moins un processeur est en outre configuré pour calculer un âge biologique pour le premier individu sur la base d'un ensemble sélectionné d'une ou plusieurs catégories d'attributs, l'ensemble d'une ou plusieurs catégories d'attributs comprenant au moins un de santé métabolique, de santé cardiovasculaire, la santé musculaire, la santé immunitaire et l'inflammation, la gestion du poids, la mobilité et la santé des articulations, la santé du foie, la santé mentale et émotionnelle et la performance, la gestion du stress, la santé intestinale, la vision, l'apparence, le sommeil, le biorythme, la santé des hommes, la santé des femmes, la santé et la fonction sexuelles ou d'autres attributs liés à la santé. L’invention porte également sur un procédé de mise en œuvre par ordinateur pour calculer l'âge biologique d'un individu, le procédé comprenant les étapes suivantes effectuées par au moins un processeur : recevoir une pluralité d'attributs associés à une pluralité d'individus; recevoir un premier ensemble d'attributs associés à un premier individu; appliquer au moins un modèle prédictif à la pluralité d'attributs et au premier ensemble d'attributs pour estimer un deuxième ensemble d'attributs associés au premier individu; et calculer un âge biologique pour le premier individu en utilisant le premier ensemble d'attributs et le deuxième ensemble d'attributs. Selon une variante, le procédé comprend en outre : appliquer au moins un modèle prédictif à la pluralité d'attributs associés à la pluralité d'individus pour générer une pluralité d'attributs artificiels. Selon une variante, le procédé comprend en outre : générer une pluralité correspondante d'attributs artificiels dans un seuil prédéterminé du premier ensemble d'attributs associés au premier individu. Selon encore une variante le procédé comprend en outre : générer le deuxième ensemble d'attributs associés au premier individu en utilisant au moins une partie de la pluralité correspondante d'attributs artificiels. Selon une autre variante, le procédé comprend en outre : calculer un âge biologique de groupe en utilisant au moins une partie de la pluralité correspondante d'attributs artificiels. Selon encore une autre variante, le procédé comprend en outre calculer l'âge biologique du premier individu à l'aide de l'âge biologique du groupe. Selon une variante, le procédé comprend en outre: calculer un intervalle de confiance associé à l'âge biologique et à l'âge biologique du groupe , dans lequel l'âge biologique du groupe est une valeur moyenne comprise entre une valeur supérieure et une valeur inférieure de l'intervalle de confiance. Selon une autre variante, le premier ensemble d'attributs comprend un ou plusieurs des thèmes suivants : santé métabolique, santé cardiovasculaire, santé musculaire, santé immunitaire et inflammation, gestion du poids, mobilité et santé articulaire, santé hépatique, santé mentale et émotionnelle et performance, gestion du stress, santé gastro-intestinale, vision, apparence, sommeil, biorythme, la santé des hommes, la santé des femmes, la santé et la fonction sexuelles, l'apport nutritionnel, les mesures de la qualité de vie ou d'autres attributs liés à la santé. Selon encore une variante, le premier ensemble d'attributs comprend un ou plusieurs de l'âge, du sexe, du poids, de la taille, du tour de bras, du tour de taille, de la pression artérielle systolique, de la pression artérielle diastolique, de la pression artérielle totale, du cholestérol des lipoprotéines de haute densité (HDL), du cholestérol des lipoprotéines de basse densité (LDL), des niveaux du cholestérol total, des LDL oxydés (oxLDL ), niveaux de triglycérides, niveaux de glucose plasmatique à jeun (FPG), niveaux de glucose sur deux heures, niveaux d'acides gras non estérifiés (NEFA), pression artérielle, force musculaire modérée, force musculaire vigoureuse, distance de marche par unité de temps, pourcentage de graisse corporelle, force de squat, force de pompe, force de pompe du genou, force de planche, tests d'équilibre, score SPPB (Short Physical Performance Battery), habitudes de sommeil, taux maximal d'oxygène (VO2), habitudes d'activité physique, fréquence cardiaque au repos, maladies de santé, antécédents familiaux de maladies de santé, grossesse, habitudes d'allaitement, complications de grossesse, pratiques contraceptives, stress perçu, marqueurs immunitaires, niveaux de vitamines, marqueurs allergènes et marqueurs du microbiome. Selon une autre variante, le premier ensemble d'attributs est déterminé au moins en partie à partir d'une ou plusieurs réponses affirmatives ou négatives à une ou plusieurs questions liées à la santé. Selon encore une variante, le procédé comprend en outre : recevoir au moins un attribut hypothétique pour le premier individu; et recalculer l'âge biologique en utilisant au moins un attribut hypothétique. Selon une autre variante, le procédé comprend en outre : Fournir au moins un modèle prédictif comprenant un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique, modèles génératifs ou modèles de score. Selon encore une variante, au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs réseaux bayésiens. Selon encore une autre variante, au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs modèles d'analyse en composantes principales. Procédé de mise en œuvre par ordinateur pour fournir des recommandations en matière de santé, la méthode comprenant les étapes suivantes effectuées par au moins un processeur : recevoir un premier ensemble d'attributs associés à un premier individu; estimer, à l'aide d'au moins un modèle prédictif, d'un deuxième ensemble d'attributs associés au premier individu; appliquer le premier ensemble d'attributs et le deuxième ensemble d'attributs à au moins un arbre de décision; générer, avec au moins un arbre de décision, une pluralité de classifications pour au moins certains des attributs du premier ensemble d'attributs et du deuxième ensemble d'attributs; et fournir, sur la base de la pluralité des classifications, une recommandation de santé pour que le premier individu modifie au moins un des attributs du premier ensemble d'attributs et du deuxième ensemble d'attributs. Selon une variante, le procédé comprend en outre: hiérarchiser au moins un des attributs du premier ensemble d'attributs et du second ensemble d'attributs. Selon encore une variante, le procédé comprend en outre: Fournir la recommandation de santé pour améliorer au moins un attribut hiérarchisé dans le premier ensemble d'attributs et le deuxième ensemble d'attributs. Selon encore une autre variante, comprenant en outre: sélectionner au moins un des arbres de décision d'une pluralité en fonction de l'attribut prioritaire d'au moins un attribut pour fournir la recommandation de santé pour le premier individu, dans lequel chacun des arbres de décision de la pluralité se rapporte à un domaine différent de la santé. Selon une variante, au moins un arbre de décision est basé sur au moins un des éléments suivants : santé métabolique, santé cardiovasculaire, gestion du poids, santé musculaire, santé immunitaire et inflammation, gestion du poids, mobilité et santé articulaire, santé hépatique, santé mentale et émotionnelle et performance, gestion du stress, santé gastro-intestinale, vision, apparence, sommeil, biorythme, santé masculine, la santé féminine, la santé et la fonction sexuelles, l'apport nutritionnel, les mesures de la qualité de vie ou d'autres attributs liés à la santé. Selon une autre variante, au moins un arbre de décision comprend un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique. Selon encore une variante, un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique sont formés selon que le respect de la recommandation de santé modifie au moins un des attributs du premier ensemble d'attributs et du second ensemble d'attributs. Selon encore une autre variante, au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique, de modèles génératifs ou de modèles de score. Selon une variante, au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs réseaux bayésiens. Selon une autre variante, au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs modèles d'analyse en composantes principales. Selon encore une variante, le second ensemble d'attributs comprend un ou plusieurs des attributs de santé métabolique, de santé cardiovasculaire, de santé musculaire, de santé immunitaire et d'inflammation, de gestion du poids, mobilité et santé articulaire, santé du foie, santé mentale et émotionnelle et performance, gestion du stress, santé gastro-intestinale, vision, apparence, sommeil, biorythme, santé des hommes, santé des femmes, santé et fonction sexuelles, apport nutritionnel, mesures de la qualité de vie ou autres attributs liés à la santé. Selon encore une autre variante, le second ensemble d'attributs comprend un ou plusieurs attributs dans le groupe constitué de l'âge, du sexe, du poids, de la taille, du tour de bras, du tour de taille, de la pression artérielle systolique, de la pression artérielle diastolique, de la pression artérielle totale, du cholestérol des lipoprotéines de haute densité (HDL), du de cholestérol des lipoprotéines de basse densité (LDL), du cholestérol total, du niveau de LDL oxydé (oxLDL ), niveau de triglycérides, niveau de glucose plasmatique à jeun (FPG), niveau de glucose sur deux heures, niveau d'acides gras non estérifiés (NEFA), pression artérielle, force musculaire modérée, force musculaire vigoureuse, distance de marche par unité de temps, pourcentage de graisse corporelle, force de squat, force de pompe, force de pompe du genou, force de planche, tests d'équilibre, score SPPB (Short Physical Performance Battery), habitudes de sommeil, taux maximal d'oxygène (VO2), habitudes d'activité physique, fréquence cardiaque au repos, maladies de santé, antécédents familiaux de maladies de santé, grossesse, habitudes d'allaitement, complications de grossesse, pratiques contraceptives, stress perçu, marqueurs immunitaires, niveaux de vitamines, marqueurs allergènes et marqueurs du microbiome. Procédé de mise en œuvre par ordinateur pour fournir des recommandations personnalisées en matière de santé, la méthode comprenant les étapes suivantes effectuées par au moins un processeur : recevoir une pluralité d'attributs associés à une pluralité d'individus, la pluralité d'attributs étant associée à une pluralité de poids d'échantillons; recevoir un ensemble d'attributs associés à un premier individu; générer, à l'aide de la pluralité de poids d'échantillon, une pluralité de poids personnalisés associés à l'ensemble des attributs associés au premier individu; générer, à l'aide de la pluralité de poids personnalisés, un ordre de priorité pour l'ensemble des attributs associés au premier individu; et fournir, en fonction de l'ordre de priorité, une recommandation de santé personnalisée pour la première personne afin d'améliorer un attribut de priorité élevée à partir de l'ensemble des attributs associés à la première personne. Selon une variante, le procédé comprend en outre : calculer un âge biologique à l'aide de l'ensemble des attributs associés au premier individu et de la pluralité des poids personnalisés. Selon une autre variante, le procédé comprend en outre : estimer un ensemble d'attributs associés au premier individu; et calculer l'âge biologique à l'aide de l'ensemble estimé d'attributs. Selon une autre variante, le procédé comprenant en outre: générer l'ensemble estimé d'attributs à l'aide d'au moins un modèle prédictif. Selon encore une autre variante, le procédé comprend en outre: Calculer la pluralité des scores de confiance pour l'ensemble estimé d'attributs. Selon une variante, le procédé comprend en outre : calculer un score moyen en utilisant la pluralité des scores de confiance et la pluralité des poids personnalisés; et calculer l'âge biologique en utilisant le score moyen. Selon une autre variante, le procédé comprend en outre : Fournir au moins un modèle prédictif comprenant un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique, modèles génératifs ou modèles de score. Selon encore une variante, au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs réseaux bayésiens. Selon une autre variante, le modèle prédictif comprend un ou plusieurs modèles d'analyse en composantes principales. Selon encore une variante, l'ensemble estimé d'attributs comprend un ou plusieurs des aspects suivants : santé métabolique, santé cardiovasculaire, santé musculaire, santé immunitaire et inflammatoire, gestion du poids, mobilité et santé articulaire, santé du foie, santé mentale et émotionnelle et performance, gestion du stress, santé gastro-intestinale, vision, apparence, sommeil, biorythme, santé des hommes, santé des femmes, santé et fonction sexuelles, apport nutritionnel, mesures de la qualité de vie ou autres attributs liés à la santé. Selon une autre variante, l'ensemble estimé d'attributs comprend un ou plusieurs attributs sélectionnés dans le groupe constitué d'âge, de sexe, de poids, de taille, de tour de bras, de tour de taille, de pression artérielle systolique, de pression artérielle diastolique, de pression artérielle totale, de cholestérol à lipoprotéines de haute densité (HDL), de cholestérol à lipoprotéines de basse densité (LDL), de cholestérol total, de niveau de LDL oxydé (oxLDL ), niveau de triglycérides, niveau de glucose plasmatique à jeun (FPG), niveau de glucose sur deux heures, niveau d'acides gras non estérifiés (NEFA), pression artérielle, force musculaire modérée, force musculaire vigoureuse, distance de marche par unité de temps, pourcentage de graisse corporelle, force de squat, force de pompe, force de pompe du genou, force de planche, tests d'équilibre, score SPPB (Short Physical Performance Battery), habitudes de sommeil, taux maximal d'oxygène (VO2), habitudes d'activité physique, fréquence cardiaque au repos, maladies de santé, antécédents familiaux de maladies de santé, grossesse, habitudes d'allaitement, complications de grossesse, pratiques contraceptives, stress perçu, marqueurs immunitaires, niveaux de vitamines, marqueurs allergènes et marqueurs du microbiome. Selon une autre variante, le procédé comprend en outre: générer l'ordre de priorité pour l'ensemble des attributs associés au premier individu en fonction d'au moins un des attributs d'une priorité définie par l'utilisateur, d'une priorité définie par l'entraîneur, d'une priorité définie par l'apprentissage automatique, de changements dans les modèles biologiques, de changements dans les modèles de comportement ou de commentaires des utilisateurs. Selon encore une autre variante, la recommandation de santé personnalisée comprend au moins une recommandation nutritionnelle, une recommandation de composition de repas, une recommandation de moment de repas, une recommandation d'activité physique, une recommandation d'activité mentale, une recommandation de sommeil, une recommandation de supplément de santé, une recommandation d'article de santé ou une recommandation de tâche quotidienne. Selon une variante, le procédé comprend en outre: calculer un âge biologique pour le premier individu sur la base d'un ensemble sélectionné d'une ou de plusieurs catégories d'attributs, l'ensemble d'une ou plusieurs catégories d'attributs comprenant au moins un de santé métabolique, de santé cardiovasculaire, de santé musculaire, de santé immunitaire et d'inflammation, de gestion du poids, de mobilité et de santé articulaire, de santé hépatique, de santé mentale et émotionnelle et de performance, la gestion du stress, la santé intestinale, la vision, l'apparence, le sommeil, le biorythme, la santé des hommes, la santé des femmes, la santé et la fonction sexuelles ou d'autres attributs liés à la santé. Les dessins suivants, qui constituent une partie de la présente demande, illustrent plusieurs modes de réalisation de la présente divulgation et, avec la description, servent à expliquer les principes et les caractéristiques des modes de réalisation divulgués. Dans les dessins : est une représentation schématique d'un exemple de système mis en œuvre par ordinateur pour l'analyse et la gestion des données de santé, compatible avec les modes de réalisation de la présente divulgation. illustre un exemple de dispositif informatique qui peut être utilisé en relation avec l'exemple de système de la et d'autres modes de réalisation de la présente divulgation. illustre un exemple de système informatisé d'analyse et de gestion des données de santé, conforme aux modes de réalisation de la présente divulgation. illustre un exemple d'organigramme pour le calcul d'un âge biologique, compatible avec les modes de réalisation de la présente divulgation. illustre un exemple d'organigramme pour le calcul d'un âge biologique à l'aide de scores, compatibles avec les modes de réalisation de la présente divulgation. illustre un exemple d'organigramme pour calculer un âge biologique à l'aide d'une pluralité d'attributs artificiels, compatibles avec les modes de réalisation de la présente divulgation. et illustrent des exemples de scores de groupe pour le calcul d'un âge biologique, compatibles avec les modes de réalisation de la présente divulgation. illustre des exemples d'âges biologiques groupés, compatibles avec les modes de réalisation de la présente divulgation. illustre un exemple d'organigramme pour fournir une recommandation de santé en utilisant au moins un arbre de décision, cohérent avec les modes de réalisation de la présente divulgation. et fournissent une illustration de haut niveau d'un arbre de décision d’exemple pour fournir des recommandations sanitaires, compatibles avec les modes de réalisation de la présente divulgation. illustre un exemple d'organigramme pour l'utilisation d'attributs classés par ordre de priorité avec un arbre de décision pour fournir une recommandation en matière de santé , conforme aux modes de réalisation de la présente divulgation. illustre un exemple d'organigramme permettant de fournir une recommandation personnalisée avec des pondérations d'attributs personnalisées, compatibles avec les modes de réalisation de la présente divulgation. illustre un exemple d'organigramme permettant de fournir une recommandation personnalisée visant à abaisser un âge biologique calculé à l'aide de pondérations d'attributs personnalisées, conformément aux modes de réalisation de la présente divulgation. illustre un exemple d'écran de bienvenue pour un nouvel utilisateur, conforme aux modes de réalisation de la présente divulgation. illustrent des exemples de questions d'intégration pour obtenir des attributs associés à l'utilisateur, compatibles avec les modes de réalisation de la présente divulgation. illustre un exemple d'affichage pour présenter un âge biologique calculé à l'aide d'attributs associés à l'utilisateur, compatibles avec les modes de réalisation de la présente divulgation. illustre un exemple de scénario prévoyant de diminuer un âge biologique, cohérent avec les modes de réalisation de la présente divulgation. illustre un exemple de force de recommandation personnalisée pour un utilisateur, conforme aux modes de réalisation de la présente divulgation. illustrent des exemples de recommandations personnalisées, conformes aux modes de réalisation de la présente divulgation. illustre des exemples d'informations utilisateur utilisées par une application de gestion de santé, compatibles avec les modes de réalisation de la présente divulgation. Des exemples de modes de réalisation sont décrits ci-dessous en référence aux dessins joints. Les figures ne sont pas nécessairement dessinées à l'échelle. Bien que des exemples et des caractéristiques des principes divulgués soient décrits dans le présent document, des modifications, adaptations et autres mises en œuvre sont possibles sans s'écarter de l'esprit et de la portée des modes de réalisation divulgués. En outre, les mots " comprenant ", " ayant ", " contenant " et " incluant " et d'autres formes similaires sont destinés à avoir une signification équivalente et à avoir une interprétation ouverte en ce sens qu'un ou plusieurs éléments qui suivent l'un de ces mots ne sont pas destinés à être une liste exhaustive de ces articles ou à se limiter uniquement à l'article ou aux articles énumérés. Il convient également de noter que, telles qu'elles sont utilisées dans le présent document et dans les revendications annexées, les formes singulières " a ", " an " et " the " comprennent des références au pluriel, à moins que le contexte n'en décide clairement autrement. Dans la description qui suit, divers exemples de réalisation sont fournis à titre d'illustration. Cependant, il sera apprécié que la présente divulgation puisse être mise en œuvre sans un ou plusieurs de ces détails. Tout au long de cette divulgation, il y a des références aux " modes de réalisation divulgués ", qui renvoient à des exemples d'idées, de concepts et/ou de manifestations inventifs décrits dans le présent document. De nombreux modes de réalisation apparentés et non apparentés sont décrits tout au long de la présente divulgation. Le fait que certains " modes de réalisation divulgués " soient décrits comme présentant une caractéristique ou une propriété ne signifie pas que d'autres modes de réalisation divulgués partagent nécessairement cette caractéristique ou cette propriété. Les modes de réalisation décrits dans le présent document comprennent un support non volatile lisible par ordinateur contenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par au moins un processeur, amènent au moins un processeur à effectuer un procédé ou un ensemble d'opérations. Les supports lisibles par ordinateur non volatiles peuvent être tout support capable de stocker des données dans n'importe quelle mémoire d'une manière qui peut être lue par tout dispositif informatique équipé d'un processeur pour exécuter des méthodes ou toute autre instruction stockée dans la mémoire. Le support lisible par ordinateur non volatile peut être mis en œuvre sous forme de logiciel, de micrologiciel, de matériel ou de toute combinaison de ceux-ci. Un logiciel peut de préférence être mis en œuvre en tant que programme d'application incorporé de manière tangible sur une unité de stockage de programme ou un support lisible par ordinateur constitué de pièces, de certains dispositifs et/ou d'une combinaison de dispositifs. Le programme d'application peut être téléchargé et exécuté par une machine comprenant toute architecture appropriée. De préférence, la machine peut être mise en œuvre sur une plate-forme informatique comportant du matériel tel qu'une ou plusieurs unités centrales de traitement (" CPU "), une mémoire et des interfaces d'entrée/sortie. La plate-forme informatique peut également inclure un système d'exploitation et un code de micro-instructions. Les divers processus et fonctions décrits dans cette divulgation peuvent faire partie du code de micro-instructions ou du programme d'application, ou toute combinaison de ceux-ci, qui peut être exécutée par un processeur, qu'un tel ordinateur ou processeur soit explicitement montré ou non. En outre, diverses autres unités périphériques peuvent être connectées à la plate-forme informatique, telles qu'une unité de stockage de données supplémentaire et une unité d'impression. En outre, un support non volatile lisible par ordinateur peut être tout support lisible par ordinateur, à l'exception d'un signal de propagation transitoire. La mémoire peut comprendre tout mécanisme de stockage de données ou d'instructions électroniques, y compris la mémoire vive (RAM), une mémoire morte (ROM), un disque dur, un disque optique, un support magnétique, une mémoire flash et d'autres mémoires permanentes, fixes, volatiles ou non volatiles. La mémoire peut inclure un ou plusieurs périphériques de stockage distincts colocalisés ou distants, capables de stocker des structures de données, des instructions ou toute autre donnée. La mémoire peut en outre inclure une partie mémoire contenant des instructions pour que le processeur s'exécute. La mémoire peut également être utilisée comme dispositif de mémoire de travail pour les processeurs ou comme stockage temporaire. Certains modes de réalisation peuvent impliquer au moins un processeur. Un processeur peut être un dispositif physique ou un groupe de dispositifs dotés de circuits électriques qui effectue une opération logique sur l'entrée ou les entrées. Par exemple, au moins un processeur peut inclure un ou plusieurs circuits intégrés (IC), y compris des circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC), des micropuces, des microcontrôleurs, des microprocesseurs, tout ou partie d'une unité centrale de traitement (CPU), une unité de traitement graphique (GPU), un processeur de signal numérique (DSP), un FPGA (Field-Programmable Gate Array), un serveur, un serveur virtuel ou d'autres circuits adaptés à l'exécution d'instructions ou à l'exécution d'opérations logiques. Les instructions exécutées par au moins un processeur peuvent, par exemple, être préchargées dans une mémoire intégrée ou intégrée au contrôleur ou peuvent être stockées dans une mémoire séparée. Dans certains modes de réalisation, au moins un processeur peut comprendre plus d'un processeur. Chaque processeur peut avoir une construction similaire, ou les processeurs peuvent être de constructions différentes qui sont connectées électriquement ou déconnectées les unes des autres. Par exemple, les processeurs peuvent être des circuits séparés ou intégrés dans un seul circuit. Lorsque plusieurs processeurs sont utilisés, les processeurs peuvent être configurés pour fonctionner indépendamment ou en collaboration. Les processeurs peuvent être couplés électriquement, magnétiquement, optiquement, acoustiquement, mécaniquement ou par d'autres moyens qui leur permettent d'interagir. Les modes de réalisation compatibles avec la présente divulgation peuvent impliquer un réseau. Un réseau peut constituer tout type d'arrangement de réseau informatique physique ou sans fil utilisé pour échanger des données. Par exemple, un réseau peut être Internet, un réseau de données privé, un réseau privé virtuel utilisant un réseau public, un réseau Wi-Fi, un réseau local (" LAN "), un réseau étendu (" WAN ") et/ou d'autres connexions appropriées qui peuvent permettre l'échange d'informations entre divers composants du système. Dans certains modes de réalisation, un réseau peut comprendre un ou plusieurs liens physiques utilisés pour échanger des données, tels que Ethernet, câbles coaxiaux, câbles à paires torsadées, fibres optiques, ou tout autre support physique approprié pour l'échange de données. Un réseau peut également comprendre un ou plusieurs réseaux, tels qu'un réseau privé, un réseau téléphonique public commuté (" RTPC "), Internet et/ou un réseau cellulaire sans fil. Un réseau peut être un réseau sécurisé ou non sécurisé. Dans d'autres modes de réalisation, un ou plusieurs composants du système peuvent communiquer directement par l'intermédiaire d'un réseau de communication dédié. Les communications directes peuvent utiliser toutes les technologies appropriées, y compris, par exemple, BLUETOOTH, BLUETOOTH LE (BLE) (marques déposées), Wi-Fi, les communications en champ proche (NFC) ou d'autres méthodes de communication appropriées qui fournissent un moyen d'échange de données et/ou d'informations entre entités distinctes. Dans certains modes de réalisation, des réseaux ou algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être formés à l'aide d'exemples d'apprentissage, par exemple dans les cas décrits ci-dessous. Certains exemples non limitatifs de tels algorithmes d'apprentissage automatique peuvent inclure des modèles prédictifs, des machines à vecteurs de support, des forêts aléatoires, des algorithmes de plus proche voisin, des algorithmes d'apprentissage profond, des algorithmes de réseau neuronal artificiel, des algorithmes de réseau neuronal convolutifs, des algorithmes de réseau neuronal récursif, des modèles d'apprentissage automatique linéaire, des modèles d'apprentissage automatique non linéaires, des algorithmes d'ensemble, etc. Par exemple, un réseau ou un algorithme d'apprentissage automatique entraîné peut comprendre un modèle d'inférence, tel qu'un modèle prédictif, un modèle de classification, un modèle de régression, un modèle de concentration, un modèle de segmentation, un réseau neuronal artificiel (tel qu'un réseau neuronal profond, un réseau neuronal convolutionnel, un réseau neuronal récursif, etc.), une forêt aléatoire, une machine à vecteurs de support, et ainsi de suite. Dans certains exemples, les exemples de formation peuvent inclure des exemples d'entrées ainsi que les sorties souhaitées correspondant aux exemples d'entrées. En outre, dans certains exemples, les algorithmes d'apprentissage automatique, d'apprentissage à l'aide des exemples de formation, peuvent générer un algorithme d'apprentissage automatique entraîné, et l'algorithme d'apprentissage automatique entraîné peut être utilisé pour estimer les sorties des entrées non incluses dans les exemples de formation. La formation peut être supervisée ou non, ou une combinaison des deux. Dans certains exemples, les ingénieurs, les scientifiques, les processus et les machines qui entraînent des algorithmes d'apprentissage automatique peuvent utiliser des exemples de validation et/ou des exemples de test. Par exemple, les exemples de validation et/ou les exemples de test peuvent inclure des exemples d'entrées ainsi que les sorties souhaitées correspondant aux exemples d'entrées, un algorithme d'apprentissage automatique entraîné et/ou un algorithme d'apprentissage automatique formé de manière intermédiaire peuvent être utilisés pour estimer les résultats pour les exemples d'entrées des exemples de validation et/ou des exemples de test, les résultats estimés peuvent être comparés aux résultats souhaités correspondants, et l'algorithme d'apprentissage automatique entraîné et/ou l'algorithme d'apprentissage automatique entraîné par des intermédiaires peuvent être évalués en fonction du résultat de la comparaison. Dans certains exemples, un algorithme d'apprentissage automatique peut avoir des paramètres et des hyperparamètres, où les hyperparamètres sont définis manuellement par une personne ou automatiquement par un processus externe à l'algorithme d'apprentissage automatique (tel qu'un algorithme de recherche d'hyperparamètres), et les paramètres de l'algorithme d'apprentissage automatique sont définis par l'algorithme d'apprentissage automatique en fonction des exemples d'apprentissage. Dans certaines implémentations, les hyperparamètres sont définis en fonction des exemples d'apprentissage et des exemples de validation, et les paramètres sont définis en fonction des exemples d'apprentissage et des hyperparamètres sélectionnés. Les réseaux ou algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être recyclés en fonction de n'importe quelle sortie. La illustre un exemple de système informatique 100 pour l'analyse et la gestion des données de santé, selon les modes de réalisation de la présente divulgation. Comme le montre la , le système 100 peut comprendre une application de gestion de l'intégrité 130. Le terme " application ", tel qu'il est utilisé dans le présent document, peut faire référence de manière générale à tout jeu ou ensemble d'instructions électroniques, qu'elles soient communément appelées logiciels, micrologiciels, intergiciels, microcodes, langage de description de matériel ou autre. Des exemples d'application incluent les instances de code, les scripts et les programmes sans serveur. Les applications peuvent comprendre une ou plusieurs instructions de code source écrites dans un langage d'application logicielle qui peuvent être traduites en code exécutable, binaire ou tout autre code lisible par machine. Des exemples de langages d'application logicielle incluent Python, JavaScript, Java, C, C ++, C #, Ruby, bien qu'une application logicielle puisse être écrite dans n'importe quel autre langage ou format. L'application de gestion de santé 130 peut être exécutée par et/ ou en communication électronique avec un ou plusieurs serveurs, bases de données et dispositifs informatiques (tels que le dispositif informatique 160 ou le dispositif informatique 200 décrits plus en détail dans le cadre de la ), qui peuvent être utilisés pour exécuter les fonctions et opérations décrites plus en détail dans le présent document. Comme le montre la , l'application de gestion de santé 130 peut être en communication électronique avec un ou plusieurs réseaux 120. Le réseau (a) 120 peut être ou inclure tout canal de communication électronique, tel qu'Internet, un réseau local ou étendu, Wi-Fi ou BLUETOOTH comme expliqué ci-dessus. Par l'intermédiaire du ou des réseaux 120, l'application de gestion de santé 130 peut recevoir une ou plusieurs entrées 130, et elle peut transmettre une ou plusieurs sorties 140. Les entrées 110 peuvent comprendre toutes les données ou informations qui peuvent être utilisées par l'application de gestion de santé 130 pour exécuter les fonctions et opérations décrites dans le présent document. Les exemples non limitatifs d'entrées pouvant être reçues par l'application de gestion de santé 130 comprennent les données utilisateur, les données non-utilisateur, les données de santé utilisateur, les données de périphérique client, les données de base de données, les métadonnées, les demandes d'API, les réponses d'API ou toute autre donnée. La ou les entrées 110 peuvent être saisies manuellement par un utilisateur ou automatiquement sous le contrôle de logiciels ou de processus programmés, par exemple. Les entrées 110 peuvent inclure des données originales (p. ex., données saisies lors de l'inscription d'un utilisateur), des données corrigées (p. ex., pour réviser des données saisies antérieurement) et/ou des données mises à jour (p. ex., après avoir recueilli plus de données ou révisé en fonction de l'intervention ou suivant les recommandations sanitaires). De plus, les entrées 110 peuvent être saisies séparément, collectivement et/ou périodiquement. La(les) sortie(s), extrants ou résultats 140 peut comprendre toute donnée ou information, intermédiaire ou finale, résultant des fonctions et opérations décrites dans le présent document. Des exemples non limitatifs de sorties qui peuvent être générés par l'application de gestion de santé 130 comprennent un âge biologique, des marqueurs de données hautement prioritaires, des habitudes alimentaires personnalisées, des recommandations alimentaires personnalisées (" aliments héroïques "), des horaires de repas, des suppléments, des suggestions d’habitudes de sommeil, des articles et des recommandations sur la gestion du stress, entre autres. La(les) sortie(s) 140 peut être fournie(s) en réponse au traitement des données et/ou à l'exécution de fonctions ou de processus, conformément à la présente divulgation. Les sorties 140 peuvent inclure des sorties originale (p. ex., un ensemble original de sorties générées en réponse à des entrées de données entrées pour la première fois par un utilisateur), des sorties corrigées (p. ex., des sorties générées en réponse à des entrées révisés pour des données entrées antérieurement) et/ou des sorties mises à jour (p. ex., sorties) générées en réponse à des entrées de données supplémentaires ou à des données révisées à la suite d'une intervention ou de recommandations en matière de santé suivies par un utilisateur). En outre, la(s) sortie(s) 140 peut être fournie séparément, collectivement et/ou périodiquement. La illustre un exemple de dispositif informatique 200 destiné à être utilisé avec l'application de gestion de santé 130 de la , conforme aux modes de réalisation de la présente divulgation. Le dispositif informatique 200 peut être utilisé dans le cadre de la mise en œuvre de l'exemple de système de la (y compris, par exemple, le dispositif informatique 160). Il est entendu que dans certains modes de réalisation, le dispositif informatique peut comprendre plusieurs sous-systèmes, tels que des systèmes d'informatique en nuage, des serveurs et/ou tout autre composant approprié pour recevoir et traiter des vidéos en temps réel. Comme le montre la , le dispositif informatique 200 peut comprendre un ou plusieurs processeur(s) 230, qui peuvent inclure, par exemple, un ou plusieurs circuits intégrés (CI), y compris les circuits intégrés spécifiques à l'application (ASIC), les micropuces, les microcontrôleurs, les microprocesseurs, tout ou partie d'une unité centrale de traitement (CPU), d'une unité de traitement graphique (GPU), d'un processeur de signal numérique (DSP), d'un FPGA (Field-programmable Gate Array), d'un serveur, d'un serveur virtuel ou d'autres circuits adaptés à l'exécution d'instructions ou à l'exécution d'opérations logiques, comme indiqué ci-dessus. Dans certains modes de réalisation, le(s) processeur(s) 230 peut inclure, ou peut être un composant d'une unité de traitement plus grande mise en œuvre avec un ou plusieurs processeurs. Le ou les processeurs 230 peuvent être mis en œuvre avec n'importe quelle combinaison de microprocesseurs à usage général, de microcontrôleurs, de processeurs de signaux numériques (DSP), de FPGA (Field Programmable Gate Array), de dispositifs logiques programmables (PLD), de contrôleurs, de machines d'état, de logique fermée, de composants matériels discrets, de machines matérielles dédiées à états finis ou de toute autre entité appropriée pouvant effectuer des calculs ou d'autres manipulations d'informations. Dans certains modes de réalisation, l'application de gestion de santé 130 de la est exécutée en tout ou partie par le dispositif informatique 200 avec un ou plusieurs processeurs 230. Comme le montre la , le processeur(s) 230 peut être connecté de manière communicante via un bus ou un réseau 250 à une mémoire 240. Le bus ou le réseau 250 peut être adapté pour communiquer des données et d'autres formes d'information. La mémoire 240 peut inclure une partie mémoire 245 qui contient des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le(s) processeur(s) 230, effectuent les opérations et les méthodes décrites plus en détail dans le présent document. La mémoire 240 peut également être utilisée comme mémoire de travail pour le(s) processeur(s) 230, un stockage temporaire et d'autres rôles de mémoire ou de stockage, selon le cas. Par exemple, la mémoire 240 peut être une mémoire volatile telle que, mais sans s'y limiter, la mémoire vive (RAM) ou la mémoire non volatile (NVM), telle que, mais sans s'y limiter, la mémoire flash. Le ou les processeurs 230 peuvent également être connectés de manière communicante via le bus ou le réseau 250 à un ou plusieurs périphériques d'E/S 210. Le périphérique d'E/S 210 peut inclure tout type de dispositif d'entrée et/ou de sortie ou dispositif périphérique. Le périphérique d'E/S 210 peut inclure une ou plusieurs cartes d'interface réseau, API, ports de données et/ou autres composants pour prendre en charge la connectivité avec le(s) processeur(s) 230 via le réseau 250. Comme le montre la , le ou les processeurs 230 et les autres composants (210, 240) du dispositif informatique 200 peuvent être connectés de manière communicante à une base de données ou à un périphérique de stockage 220. Le périphérique de stockage 220 peut stocker électroniquement des données dans un format organisé, une structure ou un ensemble de fichiers. Le dispositif de stockage 220 peut inclure un système de gestion de base de données pour faciliter le stockage et la récupération des données. Bien qu'illustré dans la en tant que périphérique unique, il doit être entendu que le périphérique de stockage 220 peut comprendre plusieurs périphériques colocalisés ou distribués. Dans certains modes de réalisation, le périphérique de stockage 220 peut être mis en œuvre sur un réseau distant, tel qu'un stockage en nuage. Le ou les processeurs 230 et/ou la mémoire 240 peuvent également inclure des supports lisibles par machine pour stocker des logiciels ou des ensembles d'instructions. Le terme " logiciel " tel qu'il est utilisé dans le présent document désigne au sens large tout type d'instructions, qu'il s'agisse d'un logiciel, d'un micrologiciel, d'un intergiciel, d'un microcode, d'un langage de description du matériel ou autre. Les instructions peuvent inclure du code (par exemple, au format de code source, au format de code binaire, au format de code exécutable ou à tout autre format de code approprié). Les instructions, lorsqu'elles sont exécutées par un ou plusieurs processeurs 230, peuvent amener le(s) processeur(s) à effectuer les différentes opérations et fonctions décrites plus en détail dans le présent document. Les implémentations du dispositif informatique 200 ne se limitent pas à l'exemple de réalisation présenté à la . Le nombre et la disposition des composants (210, 220, 230, 240) peuvent être modifiés et réorganisés. De plus, bien que cela ne figure pas à la , le dispositif informatique 200 peut être en communication électronique avec d'autres réseaux, y compris Internet, un réseau local, un réseau étendu, un réseau métropolitain et d'autres réseaux capables de permettre la communication entre les éléments de l'architecture informatique. En outre, le périphérique informatique 200 peut récupérer des données ou d'autres informations décrites dans le présent document à partir de n'importe quelle source, y compris le périphérique de stockage 220 ainsi que du ou des réseaux ou d'autres bases de données. En outre, le dispositif informatique 200 peut inclure un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique utilisés pour mettre en œuvre les réseaux neuronaux décrits dans le présent document et peut récupérer ou recevoir des poids ou des paramètres de modèles d'apprentissage automatique, des informations d'apprentissage ou des commentaires de formation, et / ou toute autre donnée et information décrite dans le présent document. La illustre un exemple de système informatique 300 pour l'analyse informatique des données de santé et la fourniture d'informations et de gestion liées à la santé, conformément aux modes de réalisation de la présente divulgation. Semblable à l'exemple de système 100 de la , l'exemple de système 300 de la peut être mis en œuvre à l'aide d'un ou de plusieurs processeurs (par exemple, le processeur(s) 230 du dispositif informatique de la ) ou d'un support lisible par ordinateur non volatile, tel qu'un processeur, un FPGA, un ASIC ou toute autre structure de traitement ou support de stockage. Comme le montre la , le système 300 peut comprendre un serveur principal 310, une passerelle API (Application Programming Interface) 320, une ou plusieurs machines utilisateur 330, une plateforme de commerce électronique 340, un ou plusieurs de suivi de forme 350, un moteur de santé 360, et un gestionnaire de base de données 370. Il est à comprendre que les éléments représentés à la ne sont fournis qu'à titre indicatif et n'ont pas vocation à être exhaustifs de l'exemple de système 300. Des composants supplémentaires ou en moins de ceux illustrés à la peuvent être utilisés, en fonction de l'application ou du but spécifique. Le serveur principal 310 peut maintenir des états, gérer des événements et lancer des actions de l'exemple de système 300. Comme le montre la , par exemple, le serveur principal 310 peut comprendre une couche de service d'identité pour authentifier les utilisateurs et gérer l'accès aux ressources; une couche de service d'application pour gérer les performances du moteur de santé 360 ; une couche de service de données d'intégration pour incorporer des données provenant de diverses sources ; une couche ETL pour extraire, transformer et charger des données à partir de diverses sources de données ; une couche de service utilitaire pour gérer une logique non liée à l'entreprise ; et une couche de service de communication pour gérer les transferts de données entre le moteur de santé 360 et les composants extérieurs (p. ex., les appareils utilisateur 330). Des composants en nombre plus ou moins élevé que ceux illustrés à la peuvent faire partie du serveur principal 310. Le serveur principal 310 peut s'interfacer avec la passerelle API 320 pour recevoir des demandes et transmettre des réponses d'appels API. La passerelle API 320 peut exécuter des fonctions pour assurer le traitement correct des demandes et des réponses, telles que l'authentification des machines utilisateur 330 émettant des demandes API ou pour valider des actions avec la plate-forme de commerce électronique 340 (par exemple, l'achat d'articles). Le serveur principal 310 peut également interagir directement avec les appareils utilisateur 330, par exemple via l'utilisation d'une application pour smartphone. Par exemple, comme le montre la , le serveur principal 310 peut transmettre des " notifications push " pour alerter un utilisateur de certaines informations (par exemple, une mise à jour, une alerte ou un message). En outre, le serveur principal 310 peut recevoir d'une machine utilisateur une " Requête de jeton " qui identifie la machine utilisateur 330 comme authentique. En outre, le serveur principal 310 peut émettre des " notifications poussées " à un utilisateur via une machine utilisateur 330 pour aider l'utilisateur à améliorer son état de santé. Le serveur principal 310 peut obtenir des informations des machines utilisateur 330, par exemple pour obtenir des entrées pour effectuer les opérations décrites ici. De même, le serveur principal 310 ou les appareils utilisateur 330 peuvent s'interfacer avec un ou plusieurs suiveurs de santé 350 pour obtenir des entrées de données utilisateur et d'informations relatives à la santé, telles que des informations cardiaques, le nombre de pas parcourus au cours d'une session (par exemple, le dernier jour, la semaine écoulée ou le mois précédent) et toute autre information capturée ou calculée par les suiveurs de santé 350. Les informations d'identification d'un utilisateur peuvent être nécessaires pour entrer et / ou accéder aux informations du suiveur de santé, comme indiqué dans la . Le serveur principal 310 peut également être en communication électronique avec le moteur de santé 360, qui peut calculer et générer des sorties de données, y compris des informations relatives à la santé, telles que l'âge biologique et les recommandations, comme décrit plus en détail dans le présent document. À l'instar de l'application de gestion de santé 130 de la , le moteur 360 peut comprendre des algorithmes d'apprentissage automatique (par exemple, un ou plusieurs modèles prédictifs), des algorithmes d'apprentissage non automatique ou une combinaison des deux pour exécuter les fonctions et les opérations décrites ici. Le serveur principal 310 peut également communiquer avec le gestionnaire de base de données 370. Le gestionnaire de base de données 370 peut stocker des données associées au système 300, telles que des entrées de données (par exemple, des informations fournies par l'utilisateur, etc.), des sorties de données (par exemple, des attributs utilisateur estimés, l'âge biologique, des recommandations, etc.), des modèles d'apprentissage automatique ou d'autres algorithmes, et toute autre donnée. Dans certains modes de réalisation, comme le montre la , le gestionnaire de base de données 370 (ou de bases de données en général) peut être en communication avec le moteur de santé 360. Par exemple, le gestionnaire de base de données 370 peut fournir des modèles d'apprentissage automatique entraînés à appliquer par le moteur de santé 360 pour calculer un âge biologique, générer des recommandations de santé et/ou exécuter d'autres fonctions et opérations du moteur de santé. Le serveur principal 310 peut relayer des informations entre différents composants du système 300 (par exemple, relayer les recommandations du moteur de santé 360 aux appareils utilisateur 330), bien que dans certains modes de réalisation les différents composants puissent communiquer directement. La illustre un exemple de méthode 400 pour le calcul d'un âge biologique, compatible avec les modes de réalisation de la présente divulgation. L’exemple de méthode 400 peut être mis en œuvre à l'aide d'un ou de plusieurs processeurs ( par exemple, le processeur(s) 230 du dispositif informatique de la ) ou d'un support lisible par ordinateur non volatile, tel qu'un processeur, un FPGA, un ASIC ou toute autre structure de traitement ou support de stockage. Dans certains modes de réalisation, l’exemple de méthode 400 peut être réalisé par le moteur de santé 360 de la . Il est entendu que les étapes indiquées à la ne sont qu’à titre d’exemple que et ne se veulent pas exhaustifs. Des étapes supplémentaires ou moins nombreuses que celles illustrées à la peuvent être effectuées, en fonction de l'application ou du but spécifique. À l'étape 410, au moins un processeur peut recevoir une pluralité d'attributs associés à une pluralité d'individus. Un " attribut ", tel qu'il est utilisé dans le présent document, peut désigner de manière générale toute caractéristique associée à un ou plusieurs individus. À titre d'exemple, un attribut peut comprendre un ou plusieurs attributs métaboliques, cardiovasculaires, musculaires et/ou immunitaires. Les exemples non limitatifs d'attributs comprennent les mesures anthropométriques (p. ex., taille, poids, tour de taille, tour de bras, etc.), l'âge, le sexe biologique, la race, l'origine ethnique, les tests fonctionnels, les résultats de tests médicaux et de laboratoire, les taux sanguins, la fréquence cardiaque, l'apport alimentaire, l'horaire de sommeil, l'horaire d'entraînement, les données du suivi de la condition physique, les profils génétiques et les profils du microbiome, les comportements et les objectifs ou domaines d'intérêt définis par l'utilisateur, entre autres. Par exemple, un attribut peut comprendre un ou plusieurs des éléments suivants : âge, sexe, poids, taille, tour de bras, tour de taille, tension artérielle systolique, pression artérielle diastolique, pression artérielle totale, cholestérol à lipoprotéines de haute densité (HDL), cholestérol à lipoprotéines de basse densité (LDL), cholestérol total, niveaux de LDL oxydés (oxLDL), niveau de triglycérides, niveaux de glucose plasmatique à jeun (FPG), taux de glucose sur deux heures, taux d'acides gras non estérifiés (NEFA), tension artérielle, force musculaire modérée, force musculaire vigoureuse, distance de marche par unité de temps, pourcentage de graisse corporelle, force de squat, force de pompe, force de poussée du genou, force de planche, tests d'équilibre, score de batterie de performance physique courte (SPPB), habitudes de sommeil, taux maximal d'oxygène (VO2), habitudes d'activité physique, fréquence cardiaque au repos, maladies de santé, antécédents familiaux de maladies, grossesse, habitudes d'allaitement, complications de la grossesse, pratiques contraceptives, stress perçu, marqueurs immunitaires, niveaux de vitamines, marqueurs allergènes et marqueurs du microbiome. On comprendra que les attributs ci-dessus ne sont que des exemples et que les attributs peuvent se rapporter à toute combinaison d'attributs d'une ou plusieurs catégories, y compris les attributs métaboliques, cardiovasculaires, musculaires et / ou immunitaires. En outre, dans certains modes de réalisation, un attribut peut être déterminé à partir d'une ou plusieurs réponses affirmatives ou négatives à une ou plusieurs questions liées à la santé (par exemple, " quel est votre âge " ou " quel est votre poids " ou " êtes-vous fumeur? " ou " êtes-vous enceinte ? "). De cette manière, les attributs peuvent être reçus de chaque personne au moyen d'un questionnaire ou d'une autre liste de questions affichée via une application logicielle de gestion de santé ("application ") ou un programme exécuté, par exemple, le téléphone intelligent, l'ordinateur portable ou l'ordinateur d'un utilisateur. Les données attributaires peuvent également être reçues au moyen de questionnaires en ligne gérés par l'entremise d'un ou de plusieurs sites Web ou d'études ou de sondages organisés par une clinique, un fournisseur de soins de santé ou un organisme. Les données attributaires peuvent également être stockées électroniquement et reçues d'une base de données ou d'un dispositif de mémoire. Dans certains modes de réalisation, les attributs sont stockés dans le cadre des données d'inscription, des données d'enquête, des données de population et/ou des dossiers de santé personnels. Les données d'attribut peuvent également être corrigées, révisées ou estimées (par exemple, en cas de saisie incomplète ou incorrecte de ces données) et peuvent également être mises à jour (par exemple, en cas de modification d'un ou de plusieurs attributs de l'utilisateur en raison d'une surveillance (par exemple par un suiveur de forme ou un autre appareil) ou d'une intervention et / ou du suivi des recommandations de santé par un utilisateur et l'amélioration de ses attributs). Les exemples ci-dessus ne sont fournis qu'à titre indicatif et ne sont pas exhaustifs. A titre d'exemple supplémentaire, la pluralité d'attributs associés à la pluralité d'individus peut être reçue par divers moyens appropriés, y compris par tout support électrique tel qu'un ou plusieurs signaux, instructions, appels API, bases de données, mémoires, disques durs, réseaux de données privés, réseaux privés virtuels, réseaux Wi-Fi, réseaux LAN ou WAN, câbles Ethernet, câbles coaxiaux, câbles à paires torsadées, fibres optiques, réseaux téléphoniques publics commutés, réseaux cellulaires sans fil, BLUETOOTH, BLUETOOTH LE (BLE), Wi-Fi, communications en champ proche (NFC) ou tout autre moyen de communication approprié permettant d'échanger des données. Par exemple, au moins un processeur peut recevoir la pluralité d'attributs d’une base de données telle que la base de données illustrée à la en communication avec le gestionnaire de base de données 370. À l'étape 420, au moins un processeur peut recevoir un premier ensemble d'attributs associés à un individu particulier (par exemple, un premier individu). Le premier ensemble d'attributs de la première personne ou d'une personne particulière peut inclure les mêmes attributs ou des attributs similaires à ceux énumérés ci-dessus pour la pluralité des individus. Par exemple, le premier ensemble d'attributs peut inclure un ou plusieurs attributs liés à la santé métabolique, à la santé cardiovasculaire, à la gestion du poids, à la santé musculaire, à la santé immunitaire et à l'inflammation, à la gestion du poids, à la mobilité et à la santé articulaire, à la santé du foie, à la santé mentale et émotionnelle et à la performance, à la gestion du stress, à la santé gastro-intestinale, à la vision, à l'apparence, au sommeil, au biorythme, à la santé des hommes, à la santé des femmes, à la santé et au fonctionnement sexuels, l'apport en nutriments, les mesures de la qualité de vie et/ou d'autres attributs liés à la santé. En outre, le premier ensemble d'attributs du premier individu peut également être reçu de la même manière ou d'une manière similaire que la pluralité d'attributs associés à une pluralité d'individus. Dans certains modes de réalisation, le premier ensemble d'attributs peut ne pas inclure tous les attributs nécessaires ou préférés pour générer des composants de santé ou des recommandations. C'est-à-dire que le premier ensemble d'attributs du premier individu peut inclure des attributs manquants ou inconnus. En outre, suivant l'exemple de processus de la , l'étape 420 et les autres étapes de la (décrites ci-dessous) peuvent être répétées lorsque les contributions d'un individu sont corrigées ou révisées (par exemple, en cas de saisie incomplète ou incorrecte de ces données) ou mises à jour (par exemple, lorsqu'il y a modifications d'un ou de plusieurs attributs de l'utilisateur) en raison d'une surveillance (par exemple par un suiveur de forme ou un autre appareil) ou en raison d'une intervention et/ou du suivi des recommandations de santé par un utilisateur entraînant l'amélioration de ses attributs). À l'étape 430, au moins un processeur peut appliquer un modèle prédictif à la pluralité d'attributs et au premier ensemble d'attributs pour estimer un deuxième ensemble d'attributs associés au premier individu. Le deuxième ensemble d'attributs peut fournir des estimations des attributs manquants ou inconnus du premier individu (c.-à-d. les attributs qui sont nécessaires ou prescrits, mais qui n'ont pas été inclus dans le premier ensemble d'attributs pour le premier individu). Différents types de modèles prédictifs peuvent être utilisés pour générer le deuxième ensemble d'attributs, tels qu'un réseau bayésien, un modèle d'analyse de composantes principales (ACP), un arbre de décision, un classificateur de forêt aléatoire, un classificateur binaire, un classificateur multi classe, un classificateur linéaire, un réseau neuronal, un réseau neuronal profond, une machine à vecteurs de support, un modèle de Markov caché, ou tout autre modèle. Le ou les modèles prédictifs peuvent également être implémentés à l'aide d'algorithmes autres que l'apprentissage automatique, tels qu'un modèle de plus proche voisin, un modèle de régression, un modèle de concentration, un modèle de valeurs aberrantes, un modèle de classification, un modèle d'ajustement des moindres carrés, un modèle de série chronologique ou tout autre modèle. Dans certains modes de réalisation, deux ou plusieurs types de modèles (par exemple, deux modèles d'apprentissage automatique, deux modèles d'apprentissage automatique ou une combinaison de modèles d'apprentissage automatique et de modèles d'apprentissage non automatique) peuvent être utilisés en combinaison les uns avec les autres, comme cela sera apprécié par ceux qui ont des compétences ordinaires dans le domaine lors de l'examen de la présente divulgation. Par exemple, le ou les modèles prédictifs peuvent inclure un ou plusieurs modèles de score et/ou modèles génératifs. A titre d'exemple supplémentaire, un ou plusieurs modèles prédictifs peuvent inclure un ou plusieurs modèles d'analyse de composantes principales. A titre d'exemple encore, un ou plusieurs modèles prédictifs peuvent inclure un ou plusieurs réseaux bayésiens. Dans certains modes de réalisation, le(s) modèle(s) génératif(s) peut (peuvent) être utilisé(s) pour générer un groupe synthétique ou artificiel d'individus (par exemple, un groupe de pairs basé sur des données démographiques) qui satisfont ou correspondent à un individu particulier. Le ou les modèles génératifs peuvent également estimer l'incertitude pour les données de santé manquantes du participant. Un ou plusieurs réseaux bayésiens ou modèles statistiques peuvent générer un ensemble significativement large d'échantillons pour tout type d'individu et reproduire fidèlement la distribution des données réelles. Dans certains modes de réalisation, le(s) modèle(s) de score peut également être utilisé(s) pour générer des scores pour les données d'un individu particulier. Les modèles de composantes principales ou des modèles semblables peuvent appliquer des rangs pondérés pour les composantes de la santé, p. ex. du métabolisme sain au métabolisme faible sur une échelle continue. Des scores des groupes de pairs peuvent être générés qui montrent la relation d'une personne avec son groupe de pairs par rapport au métabolisme et / ou à d'autres composantes de la santé. Cette notation peut être exprimée en termes d'échelle (p. ex., au-dessus de la moyenne, moyenne, inférieure à la moyenne) ou en unité de temps (p. ex., années par rapport à l'âge chronologique de la personne). Comme il est indiqué plus en détail dans le présent document, les scores recommandés peuvent également être générés pour montrer les composantes de la santé d'une personne par rapport aux directives ou à des seuils prédéterminés pour son âge chronologique. Ces scores peuvent également être exprimés et affichés à un utilisateur par rapport à une échelle ou une unité de temps. Les seuils peuvent être dérivés d'une ou de plusieurs sources de directives ou de recommandations d'experts, telles que des sources de directives ou de recommandations en matière de santé telles que les National Institutes of Health (NIH) ou l'Organisation mondiale de la santé (OMS). À titre d'exemple supplémentaire, un ou plusieurs réseaux bayésiens (ou d’autres modèles statistiques) peuvent être appliqués à la pluralité d'attributs associés à la pluralité d'individus pour générer une pluralité d'attributs artificiels associés à une pluralité d'individus artificiels. Dans certains modes de réalisation, les individus artificiels peuvent être générés ou identifiés de manière à correspondre au premier individu sur la base du premier ensemble d'attributs, par exemple par l'utilisation de seuil(s) ou d'autres moyens appropriés liés à un ou plusieurs attributs (par exemple, âge, sexe, ethnicité, etc.). Une collection de tels attributs artificiels générés selon les processus décrits dans le présent document peut être associée aux individus synthétiques ou artificiels. Avec le groupe apparié d'individus artificiels et d'attributs, le ou les modèles prédictifs peuvent estimer les attributs manquants ou inconnus du premier individu, de manière à générer un deuxième ensemble d'attributs associés au premier individu. Dans certains modes de réalisation, le deuxième ensemble d'attributs généré peut être plus grand que le premier ensemble d'attributs. De plus, dans certains modes de réalisation, le(s) modèle(s) prédictif(s) peut (peuvent) produire un score de confiance associé aux attributs artificiels générés et/ou au deuxième ensemble d'attributs. Conformément à la et aux autres exemples de modes de réalisation présentés dans le présent document, la pluralité d'attributs de la pluralité d'individus, le premier ensemble d'attributs de l'individu particulier et le deuxième ensemble estimé d'attributs peuvent inclure toute combinaison d'attributs pour une ou plusieurs catégories, y compris la santé métabolique, la santé cardiovasculaire, la gestion du poids, la santé musculaire, la santé immunitaire et l'inflammation, la gestion du poids, la mobilité et la santé des articulations, la santé du foie, la santé mentale et émotionnelle et la performance, la gestion du stress, la santé gastro-intestinale, la vision, l'apparence, le sommeil, le biorythme, la santé des hommes, la santé des femmes, la santé et la fonction sexuelles, l'apport nutritionnel, les mesures de la qualité de vie et / ou d'autres attributs liés à la santé. Comme indiqué précédemment, les exemples d'attributs comprennent un ou plusieurs des éléments suivants: âge, sexe, poids, taille, tour de bras, tour de taille, tension artérielle systolique, pression artérielle diastolique, pression artérielle totale, cholestérol à lipoprotéines de haute densité (HDL), cholestérol à lipoprotéines de basse densité (LDL), cholestérol total, niveaux de LDL oxydés (oxLDL), niveaux de triglycérides, niveaux de glucose plasmatique à jeun (FPG), niveau de glucose sur deux heures, niveaux d'acides gras non estérifiés (NEFA), tension artérielle, force musculaire modérée, force musculaire vigoureuse, distance de marche par unité de temps, pourcentage de graisse corporelle, force de squat, force de pompe, force de poussée du genou, force de planche, tests d'équilibre, score de batterie de performance physique courte (SPPB), habitudes de sommeil, taux maximal d'oxygène (VO2), habitudes d'activité physique, fréquence cardiaque au repos, maladies de santé, antécédents familiaux de maladies de santé, grossesse, habitudes d'allaitement, complications de la grossesse, pratiques contraceptives, stress perçu, marqueurs immunitaires, niveaux de vitamines, marqueurs allergènes et marqueurs du microbiome. À l'étape 440, au moins un processeur peut calculer un âge biologique pour le premier individu en utilisant le premier ensemble d'attributs et le deuxième ensemble d'attributs. Divers procédés ou formules appropriés pour le calcul d'un âge biologique peuvent être utilisés. Par exemple, la formule suivante peut être appliquée aux attributs d'un individu n pour calculer un âge biologique : BA= CA+a*S1+ b*S2+…n*Sn Dans la formule ci-dessus, BA peut correspondre à l'âge biologique de l'individu particulier, CA peut correspondre à l'âge chronologique de l'individu particulier, S1 peut correspondre à un score associé à un premier attribut, a peut correspondre à un coefficient de pondération associé à l'individu particulier. premier attribut, S2 peut correspondre à un score associé à un second attribut, b peut correspondre à un coefficient de pondération associé au second attribut, Sn peut correspondre à un score associé à un n ième attribut, n peut correspondre à un coefficient de pondération associé au nième attribut, et ainsi de suite. Chaque score (S 1, S 2, Sn, etc.) peut à son tour être calculé à l'aide d'une formule associée à un ou plusieurs attributs. Dans certains modes de réalisation, par exemple, un score peut être calculé à l'aide d'une ou plusieurs directives médicales. A titre d'exemple non limitatif, dans les modes de réalisation où l’indice de masse corporelle (IMC) est un attribut, un score peut correspondre à une différence entre l'indice de masse corporelle d'un individu particulier et son indice de masse corporelle n idéal selon une directive médicale. En conséquence, le score de l'individu particulier peut conduire à un âge biologique plus bas lorsqu'il est plus proche de l'indice de masse corporelle idéal, et il peut conduire à un âge biologique plus élevé lorsqu'il est plus éloigné de l'indice de masse corporelle idéal. D'autres méthodes de calcul d'un score peuvent toutefois être utilisées, qui peuvent inclure l'utilisation de valeurs moyennes, de déviations standard, de modèles de meilleur ajustement, d'ajustement des moindres carrés, de régressions, de modèles statistiques, de modèles d'apprentissage automatique ou de tout autre processus d'évaluation de l'attribut d'un individu. Comme autre exemple, dans les modes de réalisation où une pluralité d'attributs artificiels associés à une pluralité d'individus artificiels est générée, une gamme d'âges biologiques peut être calculée pour au moins certains des individus artificiels. La pluralité d'individus artificiels peut être générée de manière à correspondre à l'individu particulier, par exemple par l'utilisation d'un seuil appliqué à au moins certains des attributs de l'individu particulier, comme discuté ci-dessus. La même formule ou une formule similaire à celle décrite ci-dessus peut être utilisée pour calculer la gamme des âges biologiques, bien que d'autres procédés puissent être utilisés. La plage calculée d'âges biologiques peut être utilisée pour calculer l'âge biologique de l'individu particulier, par exemple en estimant ou en affinant l'âge biologique. Par exemple, l'âge biologique d'une personne donnée peut être estimé comme l'âge biologique moyen dans la gamme des âges biologiques, ou un âge biologique calculé peut être augmenté ou diminué d'un montant prédéterminé en fonction des écarts entre l'âge biologique calculé et la plage d’âges biologiques. D'autres procédés de calcul d'un âge biologique à l'aide d'attributs artificiels peuvent être utilisés, comme cela sera apprécié par ceux qui ont des compétences ordinaires dans le domaine lors de l'examen de la présente divulgation. L'exemple de méthode 400 de la peut être répété ou exécuté d'une autre manière pour fournir un âge biologique actualisé pour un individu. Par exemple, la méthode de la peut être appliquée lorsqu'un ou plusieurs premiers éléments d'un individu sont corrigés ou révisés (par exemple, en cas de saisie incomplète ou incorrecte de ces données) ou mis à jour (par exemple, en cas de modification d'un ou de plusieurs attributs de l'utilisateur) en raison d'une surveillance (par exemple par un suiveur de forme ou un autre appareil) ou en raison d'une intervention et/ou du suivi des recommandations de santé par un utilisateur entraînant l'amélioration d'au moins un de ses attributs). La saisie d'attributs nouveaux ou mis à jour pour un individu peut automatiquement indiquer le fonctionnement de la méthode de la et le calcul de l'âge biologique d'un individu, ou un individu peut enseigner manuellement (par exemple, via une application pour smartphone et / ou une interface utilisateur graphique) le fonctionnement de la méthode de la pour voir comment leur âge biologique change à la suite d'une amélioration d'un ou de plusieurs de leurs attributs de santé. Conformément à la présente divulgation, l'âge biologique calculé selon la méthode 400 peut être fondé sur une pluralité d'attributs, y compris des attributs liés à la santé métabolique, à la santé cardiovasculaire, à la gestion du poids, à la santé musculaire, à la santé immunitaire et à l'inflammation, à la gestion du poids, à la mobilité et à la santé des articulations, à la santé du foie, à la santé mentale et émotionnelle et à la performance, à la gestion du stress, à la santé gastro-intestinale, la vision, l'apparence, le sommeil, le biorythme, la santé des hommes, la santé des femmes, la santé et la fonction sexuelles, l'apport en nutriments, les mesures de la qualité de vie et/ou d'autres attributs liés à la santé. De plus, des facteurs de pondération peuvent être appliqués à un ou plusieurs attributs de sorte que certaines données d'attributs pèsent plus lourd que d'autres données d'attributs lors du calcul de l'âge biologique d'un individu. Ces facteurs de pondération peuvent être choisis pour une personne en fonction de ses qualités personnelles et/ou des domaines d'amélioration nécessaires. Dans certains modes de réalisation, les facteurs de pondération peuvent varier selon un ou plusieurs attributs ou catégories d'attributs (par exemple, métabolique, cardiovasculaire, musculaire et/ou immunitaire, etc. ). Un utilisateur peut également choisir sur quel(s) attribut(s) se concentrer(s) (c.-à-d. pondérer plus lourdement) et/ou il peut choisir de faire calculer d selon un ou plusieurs attributs spécifiques (p. ex., un âge biologique métabolique, un âge biologique cardiovasculaire, un âge biologique musculaire ou un âge biologique d'immunité seul). ou un âge biologique basé sur une combinaison de différentes catégories d'attributs, tels que les attributs métaboliques et cardiovasculaires). Comme on le comprendra, il ne s'agit là que d'exemples et d'autres modalités et caractéristiques de pondération peuvent être mises en œuvre, conformément à la présente information. Dans certains modes de réalisation, un âge biologique pour un utilisateur peut être calculé à l'aide d'un ou plusieurs attributs spécifiés ou cibles. Par exemple, au moins un processeur peut être configuré pour recevoir au moins un attribut hypothétique ou cible pour une personne particulière. Les attributs hypothétiques peuvent correspondre à un objectif cible ou à une planification de scénario visant à améliorer un ou plusieurs attributs pour la personne en particulier. En utilisant le(s) attribut(s) hypothétique seul ou avec les attributs existants de l'utilisateur, au moins un processeur peut être configuré pour recalculer l'âge biologique. En conséquence, l’individu peut être en mesure de voir l'effet de l'amélioration d'attributs spécifiques sur son âge biologique et peut par conséquent être motivé à modifier son comportement, y compris en ce qui concerne le régime alimentaire et / ou l'exercice. Dans certains modes de réalisation, l'au moins un processeur peut être configuré pour fournir une modélisation des tendances et permettre à un utilisateur de voir son âge biologique dans le futur, en supposant certains attributs et le maintien d'un mode de vie actuel de régime alimentaire, d'exercice, etc. La modélisation des tendances peut être mise en œuvre à l’aide de données sur le vieillissement ou d'enquêtes similaires qui suivent les attributs d'un ensemble de population (c.-à-d. la pluralité d'utilisateurs) au fil du temps compte tenu de leur mode de vie. Parmi les exemples de telles données ou enquêtes sur le vieillissement, on peut citer l'Irish LongituDinal Study on Aging (TILDA) menée par le Trinity College de Dublin, qui est une étude en longueur à grande échelle sur le vieillissement en Irlande. Ces ensembles de données peuvent être utilisés pour la modélisation et l'appariement de groupes afin de prédire l'âge biologique d'un utilisateur à l'avenir. Dans de tels modes de réalisation, au moins un processeur peut recevoir un ensemble d’entrées, y compris un ou plusieurs attributs actuels d'un utilisateur et des données de style de vie pour l'utilisateur (par exemple, définir les habitudes de vie de l'utilisateur en matière d'alimentation, d'exercice, de boisson, de tabac, etc.). Des attributs hypothétiques et/ou une autre date cible peuvent également être fournis en tant que données sous-jacentes. Avec ces entrées, au moins un processeur peut calculer un âge biologique futur pour l'utilisateur. De cette manière, l'utilisateur peut être en mesure de voir l'impact des attributs et du comportement de style de vie sur son âge biologique futur et être motivé à rechercher des recommandations de santé et des interventions pour améliorer son profil de vieillissement et sa santé globale. De plus, dans certains modes de réalisation, au moins un processeur peut être configuré pour fournir des recommandations basées sur la santé. Les recommandations peuvent avoir un impact positif sur un ou plusieurs aspects de la santé d'une personne, y compris un âge biologique, un ou plusieurs attributs, la santé mentale ou émotionnelle, ou tout autre aspect, comme expliqué plus en détail dans le présent document . Dans certains modes de réalisation, les modèles d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour apprendre l'impact de suivre une recommandation pour un individu particulier. Par exemple, un modèle d'apprentissage automatique peut apprendre l’impact d’un plan de repas, d'un programme d'exercices, d’habitudes de sommeil, d'un régime de compléments ou de toute autre recommandation, et peut par conséquent adapter les recommandations à la personne en particulier, comme indiqué dans le présent document. On appréciera que d'autres approches appropriées pour fournir et affiner les recommandations puissent être utilisées. La illustre un exemple d'organigramme 500 pour le calcul d'un âge biologique à l'aide de scores, cohérent avec les modes de réalisation de la présente divulgation. L'exemple d'organigramme 500 peut être mis en œuvre à l'aide d'un ou de plusieurs processeurs (par exemple, processeur(s) 230 du dispositif informatique de la ) ou d'un support lisible par ordinateur non volatile, tel qu'un processeur, un FPGA, un ASIC ou toute autre structure de traitement ou support de stockage. Dans certains modes de réalisation, un exemple d'organigramme 500 peut être réalisé par le moteur de santé 360 de la . Il est entendu que les étapes indiquées à la ne sont qu’à titre d’exemple et ne se veulent pas exhaustifs. Des composants en plus ou en moins de ceux illustrés à la peuvent être mis en œuvre, en fonction de l'application ou du but spécifique. Au bloc 510, l'au moins un sous-traitant peut recevoir des données d'un jeu de données correspondant à toutes les données utilisateur préférées ou prescrites par l'application de gestion de santé (bien que dans certains modes de réalisation, il puisse ne recevoir qu'un sous-ensemble de toutes les données utilisateur possibles). L’ensemble de données peut inclure, par exemple, des données démographiques fondées sur une étude de la santé et/ou de l'état nutritionnel d'une population de certains groupes démographiques (p. ex. adultes, enfants, hommes, femmes ou personnes d'un certain groupe d'âge, etc.). Un ensemble de données d’exemple peut être l'ensemble de données de la National Health & Nutrition Examination Survey (NHANES), qui est une étude représentative des adultes et des enfants aux États-Unis. Il est entendu que d’autres ensembles de données de population ou des ensembles de données représentatifs appropriés pour une application particulière peuvent être utilisés. Par exemple, l'ensemble de données peut être généré manuellement par un artisan qualifié et/ou un procédé partiellement ou entièrement assisté par machine compte tenu de la présente description. Dans certains modes de réalisation, l’ensemble de données peut être généré artificiellement par l'intermédiaire d'un réseau génératif formé pour générer des données utilisateur artificielles, une combinaison des deux, ou tout autre processus. Au bloc 520, au moins un processeur peut recevoir un ou plusieurs attributs d'un individu particulier (par exemple, mesures anthropométriques, âge, sexe biologique, origine ethnique, objectifs ou domaines d'intérêt définis par l'utilisateur, comportements, tests fonctionnels, résultats de tests médicaux et de laboratoire, niveaux sanguins, apport alimentaire, suiveurs de condition physique, profils génétiques et profils de microbiome, etc.). Dans certains modes de réalisation, l'individu particulier peut être un utilisateur de l'application de gestion de santé 130 de la . Par exemple, l'application de gestion de santé 130 peut être mise en œuvre en tant qu'application exécutée sur smartphone, ordinateur portable, ordinateur ou tout autre appareil informatique d'un utilisateur. En outre, au moins un processeur peut recevoir un ou plusieurs attributs via la ou les machines utilisateur 330, le(s) suiveur(s) d'activité 350, la ou les bases de données connectées au gestionnaire de base de données 370 ou toute autre source. Les attributs reçus peuvent être incomplets, ce qui signifie que seul un sous-ensemble de tous les attributs qui pourraient être reçus ou traités par l'application de gestion de santé peut être disponible pour la personne en question. Cela peut être un résultat, par exemple, si la personne en question est un nouvel utilisateur qui s'est récemment inscrit à l'application de gestion de santé et / ou n'a fourni que certaines de ses informations en raison de certains attributs inconnus ou indisponibles. Au bloc 530, au moins un processeur peut entrer l'ensemble de données et les attributs associés à l'individu particulier dans un modèle prédictif t. Toute combinaison de modèles prédictifs peut être utilisée, comme indiqué ci-dessus, y compris un ou plusieurs réseaux bayésiens, modèles d'analyse de composantes principales (ACP), arbres de décision, classificateurs de forêts aléatoires, classificateurs binaires, classificateurs multiclasses, classificateur linéaires, réseaux neuronaux, réseaux neuronaux profonds, machines vectorielles de supports, modèles de Markov cachés et/ou autres modèlesappropriés. Au bloc 540, au moins un processeur peut générer des attributs associés à une pluralité ou à un groupe d'individus à l'aide du ou des modèles prédictifs. Dans certains modes de réalisation, les attributs artificiels peuvent être générés de manière à correspondre ou à correspondre substantiellement aux attributs d'un individu particulier. Par exemple, une technique de distribution de probabilité conditionnelle peut être utilisée pour générer des échantillons aléatoires qui dépendent des attributs reçus de l'individu particulier. Dans de tels modes de réalisation, un modèle d'apprentissage automatique entraîné (par exemple, un réseau Bayesien) peut être utilisé pour générer la distribution de probabilité conditionnelle. Comme autre exemple, un seuil prédéterminé peut être appliqué afin de s'assurer que les attributs artificiels se situent dans une gamme d'attributs de la personne en question. D'autres techniques pour s'assurer que les attributs artificiels générés correspondent aux attributs reçus associés à l'individu particulier peuvent être utilisées, comme cela sera apprécié par ceux qui ont des compétences ordinaires dans le domaine lors de l'examen de la présente divulgation. Au bloc 550, au moins un processeur peut estimer les attributs associés à l'individu particulier à l'aide d'un ou de plusieurs modèles prédictifs. Les attributs estimés peuvent être utilisés pour compléter les attributs fournis pour la personne et/ou traiter les attributs manquants (p. ex., un ou plusieurs attributs métaboliques, cardiovasculaires, musculaires et/ou immunitaires). Dans certains modes de réalisation, des attributs artificiels et/ou non artificiels peuvent être utilisés pour faire l'estimation. Par exemple, une valeur moyenne peut être calculée à partir de la pluralité d’attributs artificiels et/ou non artificiels, qui peuvent être utilisés comme attribut estimé pour l'individu particulier. En outre, ou alternativement, une valeur supérieure et inférieure peut être calculée à partir de la pluralité d'attributs artificiels et/ou non artificiels, de manière à fournir une plage de valeurs pour l'attribut estimé. D’autres procédés d'estimation d'un attribut peuvent toutefois être utilisés, car ils seront appréciés par ceux qui ont des compétences ordinaires dans le domaine lors de l'examen de la présente divulgation. Au bloc 560, au moins un processeur peut calculer un ou plusieurs scores de groupe à partir de la pluralité d'attributs artificiels et/ou non artificiels. Un " score ", tel qu'il est utilisé dans le présent document, peut représenter un écart d'un attribut par rapport à une valeur de référence, qui peut être une valeur moyenne (p. ex., parmi un groupe de pairs), une valeur recommandée (p. ex., d'une directive médicale), une valeur suggérée (p. ex., basée sur des recommandations de santé personnalisées) ou une autre valeur. Dans certains modes de réalisation, par exemple, au moins un processeur peut recevoir une sélection d'un groupe d'individus ayant un ou plusieurs attributs de groupe, par exemple en permettant à un utilisateur de sélectionner un groupe à comparer qui peut être basé sur l'âge, l'origine ethnique ou tout autre attribut. Au moins un processeur peut calculer un score en utilisant un ou plusieurs attributs de groupe, et il peut calculer un âge biologique en utilisant le score, comme expliqué ici. Dans d'autres modes de réalisation, par exemple, au moins un processeur peut être configuré pour recevoir une valeur recommandée associée à une ou plusieurs directives médicales pour chaque attribut. Au moins un processeur peut ensuite calculer une différence entre chaque attribut et la valeur recommandée correspondante. La différence peut être traitée plus avant pour obtenir un score plus significatif pour une application particulière, par exemple en multipliant chaque score par un facteur d'échelle ou de pondération adapté à un attribut particulier ou à l'individu particulier. De plus, dans certains modes de réalisation, les scores de chaque attribut peuvent être combinés en un seul score. Par exemple, une moyenne ou une moyenne peut être calculée parmi les scores pour les attributs, bien que toute autre formule mathématique puisse être utilisée. D'autres procédés ou méthodes pour arriver à un score de groupe peuvent être utilisés, car ils seront appréciés par ceux qui ont des compétences ordinaires dans le domaine lors de l'examen de la présente divulgation. Au bloc 570, au moins un processeur peut calculer un ou plusieurs scores personnalisés à partir des attributs reçus et/ou estimés pour l'individu particulier. Comme indiqué dans le présent document, la personne peut être un utilisateur de l'application de gestion de santé 130 de la . Dans certains modes de réalisation, le score personnalisé peut être calculé de la même manière ou d'une manière similaire que le score de groupe. Dans certains autres modes de réalisation, le(s) score(s) personnalisé(s) peut (peuvent) être calculé(s) au moins en partie sur la base du ou des score(s) de groupe. Par exemple, une moyenne ou une moyenne peut être calculée à partir d’un ou de plusieurs scores associés à un ou plusieurs attributs artificiels et/ou non artificiels, qui peuvent ensuite être utilisés comme score estimé pour tout attribut reçu et/ou estimé pour l'individu particulier. Le score estimé peut être multiplié par un facteur d'échelle ou de pondération adapté à un attribut particulier ou pour que l'individu particulier arrive à un score estimé plus personnalisé. D'autres processus ou méthodes pour arriver à un score personnalisé peuvent être utilisés, car ils seront appréciés par ceux qui ont des compétences ordinaires dans le domaine lors de l'examen de la présente divulgation. Au bloc 580, au moins un processeur peut calculer un âge biologique personnalisé pour l'individu en question. Diverses méthodes ou procédés de calcul d'un âge biologique peuvent être utilisés, comme indiqué ci-dessus. Par exemple, tous les scores personnalisés calculés à l'aide des attributs reçus et/ou estimés, ainsi que les coefficients de pondération, peuvent être utilisés pour calculer un âge biologique personnalisé. D'autres méthodes ou procédés peuvent toutefois être utilisés. Dans certains modes de réalisation, un âge biologique de groupe peut être calculé pour une pluralité d’individus artificiels ou non artificiels. Par exemple, le(s) score(s) de groupe peut être utilisé(s) pour calculer un ou plusieurs âges biologiques de groupe, de la même manière ou d'une manière similaire à celle décrite précédemment. Le ou les âges biologiques du groupe peuvent ensuite être utilisés pour calculer l'âge biologique personnalisé pour l'individu particulier. Par exemple, un âge biologique moyen ou médian peut être calculé à partir d'âges biologiques de plusieurs groupes, bien que toute autre approche mathématique puisse être utilisée. Par la suite, l'âge biologique du groupe peut être utilisé pour calculer l'âge biologique personnalisé, par exemple en utilisant l'âge biologique du groupe comme valeur de départ qui peut être affinée à l'aide d'attributs ou d'autres données associées à l'individu particulier. Autre exemple, l'âge biologique de groupe peut être utilisé pour valider un âge biologique personnalisé calculé précédemment, par exemple en modifiant l'âge biologique personnalisé s'il s'écarte d'un montant prédéterminé de l'âge biologique du groupe. On comprendra que les étapes indiquées à la ne sont qu’à titre d’exemple et ne se veulent pas limitatives ou exhaustives. La illustre un exemple de méthode 600 pour calculer un âge biologique en utilisant une pluralité d'attributs artificiels associés à une pluralité d'individus artificiels, compatibles avec les modes de réalisation de la présente divulgation. L’exemple de méthode 600 peut être mis en œuvre à l'aide d'au moins un processeur (par exemple, processeur(s) 230 du dispositif informatique de la ) ou d'un support non volatile lisible par ordinateur, tel qu'un processeur, un FPGA, un ASIC ou toute autre structure de traitement ou support de stockage. Dans certains modes de réalisation,l’exemple de méthode 600 peut être réalisé par le moteur de santé 360 de la . Il est entendu que les étapes indiquées à la ne sont qu’à titre d’exemple et ne se veulent pas exhaustifs. Des étapes en plus ou en moins que celles illustrées à la peuvent être effectuées, en fonction de l'application ou du but spécifique. A l'étape 610, au moins un processeur peut recevoir une pluralité d'attributs associés à une pluralité d'individus. La pluralité des attributs associés à une pluralité de personnes peut être identique ou similaire à ceux énumérés ci-dessus (p. ex., mesures anthropométriques, âge, race, sexe biologique, niveaux sanguin, etc.). De plus, la pluralité d'attributs associés à une pluralité de personnes peut être reçue de la même manière ou d'une manière similaire à celle décrite ci-dessus (p. ex., par le biais d'un ou de plusieurs appels d'API, bases de données, mémoires, réseaux, etc.). À l'étape 620, au moins un processeur peut recevoir un premier ensemble d'attributs associés à un individu particulier (par exemple, un premier individu). Le premier ensemble d'attributs de l'individu particulier peut être identique ou similaire à ceux énumérés ci-dessus. De plus, le premier ensemble d'attributs de l'individu particulier peut être reçu de la même manière ou d'une manière similaire que la pluralité d'attributs associés à une pluralité d'individus. À l'étape 630, au moins un processeur peut appliquer un ou plusieurs modèles prédictifs à la pluralité d'attributs reçus et au premier ensemble d’attributs reçus pour générer une pluralité correspondante d'attributs artificiels dans un seuil prédéterminé du premier ensemble d'attributs. À cette fin, toute combinaison appropriée d'analyses et de seuil(s) peut être utilisée. À titre d'exemple non limitatif, dans les modes de réalisation où un modèle statistique est utilisé (par exemple, un modèle bayésien), un seuil peut correspondre à un meilleur ajustement étant donné le modèle particulier, par exemple en maximisant une fonction de vraisemblance étant donné le premier ensemble d'attributs, en calculant une distribution prédictive postérieure basée sur le premier ensemble d'attributs, en déterminant une fonction de régression sur la base du premier ensemble d'attributs et/ou d'autres processus, tels qu'ils seront appréciés par ceux qui ont des compétences ordinaires dans le domaine lors de l'examen de la présente divulgation. Des attributs artificiels peuvent ensuite être générés en fonction du meilleur ajustement du modèle. À titre d'autre exemple, une fonction de rejet de seuil peut être appliquée, de sorte qu’un attribut artificiel généré au-dessus ou au-dessous du ou des seuils prédéterminés peut être rejeté. Ces seuils peuvent être dérivés d'une ou de plusieurs sources de directives ou de recommandations d'experts, telles que les principales sources de directives ou de recommandations en matière de santé telles que les National Institutes of Health (NIH) ou l'Organisation mondiale de la santé (OMS). D'autres seuils appropriés peuvent toutefois être utilisés en fonction du contexte ou de l'application particulière. A l'étape 640, au moins un processeur peut, en utilisant la pluralité correspondante d'attributs artificiels, estimer un deuxième ensemble d'attributs associés à l'individu particulier. Dans certains modes de réalisation, le second ensemble d'attributs peut être choisi parmi la pluralité correspondante d'attributs artificiels, par exemple en les sélectionnant à l'aide d'une règle prédéterminée, de manière aléatoire ou par un autre procédé approprié. Par exemple, dans les modes de réalisation où une distribution d'attributs artificiels est générée, une valeur de cette distribution peut être sélectionnée et ajoutée au second ensemble d'attributs. Dans d'autres modes de réalisation, le second ensemble d'attributs peut être généré sur la base de la pluralité correspondante d'attributs artificiels. Par exemple, une valeur moyenne ou médiane peut être calculée à partir d'une telle distribution, qui peut ensuite être ajoutée à la deuxième série de valeurs. D'autres façons d'estimer les attributs à l'aide de la pluralité d'attributs artificiels peuvent toutefois être utilisées, comme le montrera cette divulgation. À l'étape 650, au moins un processeur peut calculer un âge biologique de groupe à partir d'au moins une partie de la pluralité correspondante d'attributs artificiels. Un âge biologique de groupe peut être calculé directement à partir des attributs artificiels, par exemple en faisant la moyenne ou en combinant autrement les mêmes attributs artificiels en une seule valeur, et en calculant l'âge biologique du groupe à partir de ces valeurs combinées. Comme autre exemple, l'âge biologique de groupe peut être calculé à partir d'une pluralité d'âges biologiques de groupe, par exemple en calculant un âge biologique à partir des attributs artificiels associés à un ou plusieurs individus artificiels, puis en en faisant la moyenne ou en les combinant autrement en un seul âge biologique de groupe. D'autres méthodes de calcul d'un âge biologique de groupe peuvent toutefois être utilisées. À l'étape 660, au moins un processeur peut, en utilisant l'âge biologique du groupe, calculer un âge biologique pour l'individu donné. Dans certains modes de réalisation, par exemple, l'âge biologique de groupe peut être utilisé directement pour calculer un âge biologique pour l'individu particulier, par exemple en utilisant l'âge biologique du groupe comme valeur de départ qui peut être affinée à l'aide d'attributs ou d'autres données associées à l'individu particulier. Comme autre exemple, l'âge biologique de groupe peut être utilisé pour valider un âge biologique précédemment calculé en fonction d'au moins le deuxième ensemble d'attributs, par exemple en modifiant l’âge biologique de l'individu particulier s'il s'écarte d'une quantité prédéterminée de l'âge biologique du groupe. D'autres façons d'utiliser l'âge biologique de groupe peuvent cependant être utilisées. On appréciera que les étapes indiquées dans la ne sont qu’à titre d’exemple et ne sont pas destinés à être limitatifs ou exhaustifs. Les Figures 7 et 8 illustrent des exemples de scores de groupe pour le calcul d'un âge biologique, compatibles avec les modes de réalisation de la présente divulgation. La représente trois scores de groupe, 710a, 720a et 730a, une représente trois scores de groupe, 710b, 720b et 730b. Chaque score dans les Figures 7 et 8 comprend une valeur moyenne et un intervalle de confiance différents, qui peuvent être générés en fonction d'une pluralité d'attributs (p. ex. attributs artificiels, estimés et/ou connus), comme nous l'avons vu plus haut. Comme le montrent les Figures 7 et 8, les scores des groupes d'âge peuvent être représentés comme un écart par rapport à une valeur indicative (par exemple, un guide médical ou une valeur basée sur les données NHANES ou similaires), bien que toute autre valeur de référence puisse être utilisée (par exemple, une valeur indicative personnalisée). Les scores de groupe peuvent être représentés par une valeur moyenne, représentée par un cercle, et une valeur supérieure et inférieure pour l'intervalle de confiance, représentée par deux lignes verticales à droite et à gauche de la valeur moyenne. Une partition de groupe peut être représentée à l'aide d'autres représentations mathématiques, cependant, car elle sera appréciée par ceux qui ont des compétences ordinaires dans le domaine lors de l'examen de la présente divulgation. Comme indiqué ci-dessus, un score de groupe peut être calculé à partir d'une pluralité d'attributs associés à un individu particulier. Par exemple, le score de groupe 710a peut être calculé à partir d'un individu qui est un homme blanc de 44 ans avec un IMC de 28 kg / m2, un tour de bras de 32 cm, un tour de taille de 96 cm et un niveau de glucose à jeun de 5,5 mmol / L. Ensuite, le score de groupe 720a peut être calculé à partir du même individu avec des attributs connus supplémentaires, tels qu'une pression artérielle diastolique de 70 mmHg et une pression artérielle systolique de 125 mmHg. Comme on peut le constater en comparant les scores de groupe 710a et 720a, en raison des attributs connus supplémentaires, l'intervalle de confiance pour le score de groupe peut être augmenté, comme le montre l'écart plus faible entre les valeurs supérieures et inférieures de l'intervalle de confiance. De même, le score de groupe 730a peut être calculé à partir du même individu avec encore d'autres attributs connus, tels qu'un niveau de cholestérol HDL de 0,8 mmol / L, un niveau de triglycérides de 1,5 mmol / L, une pression artérielle diastolique de 6 mmol / L et un niveau de glucose sur 2 heures de 8 mmol / L. Comme on peut également le constater en comparant les scores du groupe 720a et 730a, en raison de ces attributs connus supplémentaires, l'intervalle de confiance pour le score du groupe peut être encore augmenté, comme le montre l'écart encore plus faible entre les valeurs supérieures et inférieures de l'intervalle de confiance. De plus, comme on peut le voir en comparant les figures 7 et 8, l'application de gestion de santé peut être configurée pour ajuster un score (qu'il s'agisse d’un score de groupe ou autre) en fonction d'une intervention ou d'un changement dans un ou plusieurs attributs (par exemple, amélioration de l'IMC, du périmètre du bras et / ou du tour de taille d'une personne, etc.). Comme on peut le constater, l'intervention ou l'ajustement peut être fondé sur n'importe quelle combinaison de renseignements, comme des données antérieures (p. ex., un attribut déjà connu ou estimé, un score ou un âge biologique), un facteur de pondération (p. ex., un facteur de pondération pour un attribut particulier), un ajustement personnalisé (p. ex., basé sur une personne ou un groupe de personnes en particulier) ou toute autre donnée. Par exemple, la peut représenter des scores avec une intervention nulle ou petite, tandis que la peut représenter des scores avec une intervention certaine ou importante. Par exemple, les scores ajustés 710b, 720b et 730b peuvent être vus comme étant décalés vers la gauche en raison d’une intervention qui entraine un écart plus important par rapport à une valeur de référence par rapport aux scores 710a, 720a et 730a calculés à l'origine. Par exemple, pour la même personne en particulier, la différence 710a et 710b peut résulter de l'inclusion d'attributs supplémentaires pour le score (p. ex., un ou plusieurs attributs estimés pour deuxièmes). L'intervention ou l'ajustement peut également être le résultat de l'amélioration des attributs réels de la personne. Par exemple, la différence entre 720a et 720b peut être le résultat de l'amélioration de l’IMC, du périmètre de bras et du tour de taille. En outre, la différence entre 730a et 730c peut être le résultat de l'amélioration du taux de cholestérol HDL de l'individu. Il convient de noter que le montant de l'intervention et les scores indiqués dans les figures 7 et 8 ne sont donnés qu'à titre indicatif et ne limitent pas la présente divulgation. La illustre l’exemple d'âges biologiques de groupe, compatibles avec les modes de réalisation de la présente divulgation. La représente trois groupes biologiques d’âges 710c, 720c et 730c, chacun avec une valeur moyenne et un intervalle de confiance différents, et qui peuvent être calculés à partir des scores de groupe (par exemple, scores de groupe 710a, 720a, 730a de la et 710 b, 720 b et 730 b de la ), comme indiqué ci-dessus. Comme le montre la , les âges biologiques de groupe peuvent être représentés comme une différence par rapport à une valeur de référence, qui peut être l'âge chronologique d'un individu particulier, bien que toute autre valeur de référence puisse être utilisée (par exemple, un âge biologique cible). Les âges biologiques de groupe peuvent être représentés par une valeur moyenne, représentée par un cercle, et une valeur supérieure et inférieure pour l'intervalle de confiance, représentée par deux lignes verticales à droite et à gauche de la valeur moyenne. Un âge biologique de groupe peut être représenté à l'aide d'autres représentations mathématiques, cependant, comme cela sera apprécié par ceux qui ont des compétences ordinaires dans le domaine lors de l'examen de la présente divulgation. Comme discuté ci-dessus, un âge biologique de groupe peut être calculé à partir de scores de groupe (bien que dans certains modes de réalisation, il puisse être calculé directement à partir d'une pluralité d'attributs ). Par exemple, l'âge biologique de groupe 710 c peut être calculé à partir du score de groupe 710a de la ou du score de groupe 710b de la , qui, comme discuté ci-dessus, peut être calculé pour une personne ayant un sexe biologique, une origine ethnique, un âge chronologique, un IMC, un tour de bras, un tour de taille et une glycémie à jeun connus. Ensuite, l'âge biologique de groupe 720c peut être calculé à partir du score de groupe 720a de la ou du score de groupe 720b de la , qui, comme discuté ci-dessus, peut être calculé à partir du même individu avec des attributs connus supplémentaires, tels que la pression artérielle diastolique et la pression artérielle systolique. Comme on peut le constater en comparant les âges biologiques de groupe 710 c et 720c, en raison des attributs connus supplémentaires, l'intervalle de confiance pour l'âge biologique du groupe peut être augmenté, comme le montre l'écart plus faible entre les valeurs supérieure et inférieure de l'intervalle de confiance. De même, l'âge biologique de groupe 730c peut être calculé à partir du score de groupe 730a de la ou du score de groupe 730b de la , qui, comme discuté ci-dessus, peut être calculé à partir du même individu avec encore des attributs connus supplémentaires, tels que le niveau de cholestérol HDL, le niveau de triglycérides, la pression artérielle diastolique et le niveau de glucose sur 2 heures. Comme on peut également le constater en comparant les âges biologiques de groupe 720 c et 730 c, en raison de ces attributs connus supplémentaires, l'intervalle de confiance pour l'âge biologique du groupe peut être encore augmenté , comme le montre l'écart encore plus faible entre les niveaux de confiance valeurs supérieures et inférieures. Il est entendu que les figures 7 à 9 ne sont qu’à titre d’exemple et ne sont pas destinées à être limitatives en ce qui concerne la présente divulgation. Dans certains modes de réalisation, un individu peut avoir la possibilité de comparer son âge biologique à différents groupes et pairs. Une telle comparaison peut être définie par n'importe quelle combinaison d'entrées, y compris des groupes ou des pairs définis par l'âge, le sexe, la géolocalisation, la condition physique ou le niveau d'activité, la profession (p. ex., les athlètes), etc. Un utilisateur peut également avoir la possibilité de comparer ses attributs individuels (par exemple, le poids, l'IMC, etc.) aux valeurs moyennes de ceux des groupes ou des pairs correspondants ou correspondants. Les attributs d'une personne présentant les écarts les plus importants par rapport à ceux des membres du groupe ou des pairs peuvent être mis en évidence et affichés à un utilisateur (p. ex., au moyen d'une application pour téléphone intelligent et/ou d'une interface utilisateur graphique) et des liens peuvent être fournis afin que la personne puisse recevoir des recommandations pour améliorer ces attributs et exécuter des scénarios pour voir comment l'amélioration de certains attributs peut améliorer son âge biologique calculé. Ces caractéristiques et d'autres sont décrites plus en détail dans le présent document. La illustre un exemple de méthode 800 pour calculer un âge biologique à l'aide d'au moins un arbre de décision, conforme aux modes de réalisation de la présente divulgation. L’exemple de méthode 800 peut être mis en œuvre à l'aide d'au moins un processeur (par exemple, le processeur(s) 230 du dispositif informatique de la ) ou d'un support lisible par ordinateur non volatile, tel qu'un processeur, un FPGA, un ASIC ou toute autre structure de traitement ou support de stockage. Dans certains modes de réalisation, l'exemple de méthode 800 peut être réalisé par le moteur de santé 360 de la . Il est entendu que les étapes indiquées à la ne sont qu’à titre d’exemple et ne se veulent pas exhaustifs. Des étapes en plus ou en moins de celles illustrées à la peuvent être effectuées, en fonction de l'application ou du but spécifique. À l'étape 810, au moins un processeur peut recevoir un premier ensemble d'attributs associés à une personne particulière (par exemple, une première personne). Le premier ensemble d'attributs peut être identique ou similaire à ceux énumérés ci-dessus (p. ex., mesures anthropométriques, âge, race, sexe biologique, taux sanguins, etc.). En outre, le premier ensemble d'attributs peut être reçu de la même manière ou d'une manière similaire à celle décrite ci-dessus (par exemple, via un ou plusieurs appels d'API, bases de données, mémoires, réseaux, etc.). A l'étape 820, au moins un processeur peut établir, à l'aide d'au moins un modèle prédictif, un deuxième ensemble d'attributs associés à l'individu particulier. Le ou les mêmes modèles prédictifs ou similaires à ceux décrits ci-dessus peuvent être utilisés (par exemple, un réseau bayésien, un modèle d'analyse de composantes principales (ACP), un arbre de décision, un classificateur de forêt aléatoire, un classificateur binaire, un classificateur multiclasse, un classificateur linéaire, un réseau neuronal, un réseau neuronal profond, une machine à vecteurs de support, un modèle de Markov caché, un modèle de voisin le plus proche, un modèle de régression, un modèle de concentration, un modèle de valeurs aberrantes, un modèle de classification, un modèle d'ajustement des moindres carrés, un modèle de série chronologique ou tout autre modèle d'apprentissage automatique ou d’apprentissage non automatique). À l'étape 830, au moins un processeur peut entrer ou appliquer le premier ensemble d'attributs et le deuxième ensemble d'attributs à un ou plusieurs arbres de décision. Un " arbre de décision ", tel qu'il est utilisé ici, peut faire référence à tout algorithme ou modèle permettant de classer une ou plusieurs entrées en fonction d'une ou de plusieurs règles ou logiques prédéterminées. Les exemples non limitatifs d'arbres de décision comprennent les arbres de décision de classification, les arbres de décision de régression, les arbres de classification discriminants linéaires, les arbres de classification discriminants quadratiques, les arbres de classification de régression logistique, les arbres de classification et de régression (CART), les arbres de régression additive multiple (MART), l'analyse de prédiction pour les microréseaux (PAM), les arbres de décision de forêt aléatoires, l'arbre de décision de plus proche voisins, ou tout autre algorithme approprié d'arbre de décision d'apprentissage automatique ou d’apprentissage non automatique. L'application de gestion de santé peut utiliser un ou plusieurs arbres de décision basés sur la santé, tels que des arbres de décision basés sur l'alimentation, des arbres de décision basés sur le métabolisme, des arbres de décision basés sur le génotype, des arbres de décision basés sur le phénotype, des arbres de décision basés sur la santé mentale, des arbres de décision basés sur les signes vitaux (par exemple, basés sur la fréquence cardiaque, les niveaux d'oxygène, la température corporelle ou toute autre vie). ), une combinaison de ces éléments, ou tout autre arbre décisionnel basé sur l'état d'un individu, qu'il soit physiologique, psychologique ou autre. Dans certains modes de réalisation, des arbres de décision peuvent être mis en œuvre pour fournir des recommandations dans des domaines ou des catégories spécifiques de santé (par exemple, la santé métabolique, la santé cardiovasculaire, la santé du système immunitaire, la santé musculaire ou l'activité, etc.) et ces arbres de décision peuvent être sélectionnés et appliqués en fonction des intérêts d'un individu en matière de santé ou de ses demandes de types spécifiques de recommandations. De plus, les règles ou la logique de chaque arbre décisionnel peuvent être statiques ou changer au fil du temps (par exemple, par l'apprentissage automatique ou une intervention manuelle). Dans certains modes de réalisation, un ou plusieurs arbres de décision peuvent inclure un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique. Comme indiqué dans le présent document, l’(s) arbre(s) de décision peut être configuré pour classer les attributs d'entrée. En outre, un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique peuvent être formés selon que le fait de suivre une recommandation de santé modifie les attributs du premier ensemble d'attributs et / ou du deuxième ensemble d'attributs. Dans certains modes de réalisation, l’(les) arbre(s) de décision utilisant des modèles d'apprentissage automatique peuvent être configurés pour fournir des recommandations de santé afin d'améliorer un attribut hiérarchisé dans le premier ensemble d'attributs et le deuxième ensemble d'attributs. Dans certains modes de réalisation, l’(les) arbre(s) de décision peut (peuvent) être sélectionné(s) et appliqué(s) dans le cadre de l'étape 830 en fonction des intérêts d'un individu en matière de santé ou du type ou de la gamme de recommandations sélectionnées ou requises par un individu (par exemple, via une application pour smartphone et/ou une interface utilisateur graphique). De plus, ou alternativement, des types ou des catégories spécifiques d'arbres décisionnels (p. ex., arbres décisionnels pour la santé métabolique, la santé cardiovasculaire, la santé du système immunitaire, la santé musculaire ou l'activité, etc.) peuvent être sélectionnés par au moins un processeur en fonction des attributs d'une personne et des domaines d'amélioration identifiés. À titre d'exemple, un classement déterminé ou un ordre d'intérêt prioritaire pour une personne donnée (voir, par exemple, la ) peut être utilisée pour déterminer son état de santé et le ou les arbres de décision à appliquer pour formuler des recommandations en matière de santé à l'intention de l'individu. À l'étape 840, au moins un processeur peut déduire de l'arbre ou des arbres de décision une pluralité de classifications pour au moins certains des attributs du premier ensemble d'attributs et du deuxième ensemble d'attributs. Par exemple, un arbre de décision peut classer une personne ou les attributs d'une personne en deux catégories ou plus. Dans de tels modes de réalisation, à titre d'exemple non limitatif, un arbre de décision peut classer le niveaux de glucose d'un individu comme " faible ", " normal " ou " élevé " sur la base de règles ou de logiques prédéterminées. De même, l'arbre de décision peut classer le tour de taille de l'individu comme " bas ", " normal " ou " élevé " en fonction de règles ou de logiques prédéterminées. L'arbre de décision peut répéter ce processus pour d'autres attributs. L'arbre de décision peut toutefois classer une entrée à l'aide d'autres représentations, telles que des représentations numériques (par exemple, un spectre entre 0 et 1), des vecteurs, des tableaux, des étiquettes ou tout autre format, comme cela sera apprécié par ceux qui ont des compétences ordinaires dans le domaine lors de l'examen de la présente divulgation. À l'étape 850, au moins un processeur peut formuler, en fonction de la pluralité des classifications, une recommandation pour que l'individu particulier modifie au moins un des attributs du premier ensemble d'attributs et du deuxième ensemble d'attributs. En suivant l'exemple ci-dessus, par exemple, au moins un processeur peut arriver à des recommandations diététiques basées sur les résultats d'un arbre de décision basé sur l'alimentation. Par exemple, un arbre de décision peut classer un individu ou les attributs d'un individu par type de régime, que le au moins un processeur peut utiliser pour recommander ou classer les plans de repas, les macronutriments, les aliments héros, les vitamines, les suppléments et / ou toute autre information basée sur l'alimentation. Dans de tels modes de réalisation, à titre d'exemple non limitatif, au moins un processeur peut recommander un type de régime basé sur la classification d'un niveau de glucose (par exemple, un régime méditerranéen, un régime pauvre en glucides, un régime riche en protéines, etc.). De même, au moins un processeur peut recommander un type de régime basé sur la classification d'un tour de taille. Au moins un processeur répète ce processus pour d’autres attributs, et il peut appliquer d'autres règles ou logiques pour arriver à une recommandation finale de régime. Dans certains modes de réalisation, par exemple, au moins un processeur peut compter les votes pour chaque type de régime recommandé, et il peut produire comme recommandation finale le type de régime ayant le plus de votes. Dans d'autres modes de réalisation, au moins un processeur peut peser différemment les résultats de l'arbre ou des arbres de décision, par exemple en appliquant différents facteurs de pondération à différentes branches (par exemple, les branches liées aux attributs peuvent avoir des coefficients de pondération différents), en appliquant un ordre de priorisation à ses branches (par exemple, les branches liées aux attributs peuvent être classées en fonction d'un ordre de hiérarchisation des attributs pour un individuel), en suivant d'autres règles ou logiques prédéterminées (par exemple, au moins un processeur peut fournir ses résultats à un autre arbre de décision ou recevoir en entrée les résultats d'autres arbres de décision pour arriver à une recommandation finale), ou en exécutant tout autre processus approprié basé sur le contexte ou l'application particulière. On appréciera que les étapes indiquées dans la ne sont qu’à titre d’exemple et ne se veulent pas limitatifs ou exhaustifs. Les figures 11 et 12 fournissent une illustration de haut niveau d'un arbre de décision d’exemple 900 pour fournir des recommandations personnalisées, conformes aux modes de réalisation de la présente divulgation. On comprendra que l'illustration de haut niveau des figures 11 et 12 est un exemple non limitatif montrant les différents attributs qui peuvent être reçus en entrée ou appliqués à l'arbre de décision. Le nombre et le type de ces attributs peuvent être modifiés, le cas échéant. On comprendra également que l'arbre de décision peut inclure de la logique, des algorithmes ou des modèles d'apprentissage automatique (non représentés dans les figures 11 et 12) pour effectuer des opérations, telles que la classification des attributs d'entrée et / ou la fourniture de recommandations de santé. Comme on le verra de cette divulgation, l'exemple des figures 11 et 12 et d'autres arbres de décision peut être mis en œuvre par n'importe quelle combinaison de matériel, de logiciel et/ou de micrologiciel. Dans certains modes de réalisation, l(‘(es) arbre(s) de décision sont implémentés(s) dans le cadre du moteur de santé 360 de l'exemple de système 300 de la . Comme le montrent les figures 11 et 12, l'arbre de décision peut recevoir en entrée un ou plusieurs attributs associés à un individu particulier. Des exemples d'attributs pour un individu comprennent des attributs tels que l'âge (901), le sexe (903), le poids (905), la taille (907), le tour de bras (909), le tour de taille (911), la pression artérielle systolique (913), la pression artérielle diastolique (915), la pression artérielle totale (917), le cholestérol à lipoprotéines de haute densité (HDL) (919), le cholestérol à lipoprotéines de basse densité (LDL) (921), le cholestérol total (923), les niveaux de triglycérides (925), la glycémie plasmatique rapide (FPG) (927), la pression artérielle (929), la force musculaire modérée (931), la force musculaire vigoureuse (933), la distance de marche par unité de temps (935), le pourcentage de graisse corporelle (937), la force accroupie (939), la force de pompes (941), la force de planche (943), les habitudes de sommeil (945), le taux maximal d'oxygène (VO2) (947) et les modèles d'activité physique (949). Certains des attributs d'entrée peuvent être manquants ou non fournis et, par conséquent, estimés pour la personne en question, comme nous l'avons vu ci-dessus. L'arbre d'évaluation peut être configuré pour effectuer des opérations telles que classer (non représenté dans les figures 11 et 12) un ou plusieurs des attributs d'entrée. Par exemple, l'arbre de décision peut classer le poids, le tour de bras et le tour de taille comme " faible ", " normal " ou " élevé " en fonction de directives, de règles ou de logiques prédéterminées. De même, l'arbre de décision peut classer la pression artérielle systolique, la pression artérielle diastolique, la pression artérielle totale, le cholestérol à lipoprotéines de haute densité (HDL), le cholestérol à lipoprotéines de basse densité (LDL), le cholestérol total, les niveaux de triglycérides, les niveaux de glucose plasmatique rapide (FPG) et d'autres niveaux comme " faibles ", " normaux ", " élevés " ou " fortement élevés " en fonction de règles ou de logiques prédéterminées. D'autres classifications peuvent toutefois être utilisées, car elles seront appréciées par ceux qui ont des compétences ordinaires dans le domaine lors de l'examen de la présente divulgation. Comme décrit ici, l'application de gestion de santé peut être configurée pour recevoir les classifications de l'arbre de décision et générer une recommandation basée sur la santé basée sur la même chose. Dans certains modes de réalisation, l'arbre de décision peut être configuré pour classer les attributs et fournir les recommandations saines basées sur les classifications et/ou effectuer d'autres opérations. De plus, comme il est indiqué dans le présent document, différents arbres de décision peuvent être mis en œuvre ou organisés pour différents types de recommandations en matière de santé et d'attributs d'entrée associés. Par exemple, un ou plusieurs des arbres de décision suivants peuvent être fournis : un arbre décisionnel en matière de santé métabolique; un arbre décisionnel en matière de santé cardiovasculaire; un arbre de décision sur la santé musculaire; et / ou un arbre de décision de santé immunitaire. À titre d'exemple supplémentaire, des arbres décisionnels peuvent être mis en œuvre pour fournir des recommandations liées à un ou plusieurs des éléments suivants : santé métabolique, santé cardiovasculaire, gestion du poids, santé musculaire, santé immunitaire et inflammation, gestion du poids, mobilité et santé articulaire, santé du foie, santé mentale et émotionnelle et performance, gestion du stress, santé gastro-intestinale, vision, apparence, sommeil, biorythme, santé des hommes, santé des femmes, la santé et la fonction sexuelles, l'apport en nutriments, les mesures de la qualité de vie ou d'autres attributs. On comprendra donc que les attributs présentés dans les figures 11 et 12 ne sont que des exemples et que les arbres de décision peuvent analyser certains, plusieurs, tous ou aucun des attributs présentés dans les figures 11 et 12. La illustre un exemple de méthode 1000 permettant d'utiliser des attributs hiérarchisés avec un arbre de décision pour fournir une recommandation personnalisée, conforme aux modes de réalisation de la présente divulgation. L’exemple de méthode 1000 peut être mis en œuvre à l'aide d'au moins un processeur (par exemple, processeur(s) 230 du dispositif informatique de la ) ou d'un support lisible par ordinateur non volatile, tel qu'un processeur, un FPGA, un ASIC ou toute autre structure de traitement ou support de stockage. Dans certains modes de réalisation, l’exemple de méthode 400 peut être réalisé par le moteur de santé 360 de la . Il est entendu que les étapes indiquées à la ne sont qu’à titre d’exemple et ne se veulent pas exhaustifs. Des étapes en plus ou en moins de celles illustrées à la peuvent être effectuées, en fonction de l'application ou du but spécifique. À l'étape 1010, au moins un processeur peut recevoir un premier ensemble d'attributs associés à un individu particulier (par exemple, un premier individu). Le premier ensemble d'attributs peut être identique ou similaire à ceux énumérés ci-dessus (p. ex., mesures anthropométriques, âge, race, sexe biologique, taux sanguins, etc.). En outre, le premier ensemble d'attributs peut être reçu de la même manière ou d'une manière similaire à celle décrite ci-dessus (par exemple, via un ou plusieurs appels d'API, bases de données, mémoires, réseaux, etc.). A l'étape 1020, au moins un processeur peut établir, à l'aide d'au moins un modèle prédictif, un deuxième ensemble d'attributs pour l'individu particulier. Le deuxième ensemble d'attributs estimé peut être utilisé pour compléter le premier ensemble d'attributs et /ou traiter les données d'attributs manquantes (p. ex. un ou plusieurs attributs liés à la santé métabolique, à la santé cardiovasculaire, à la gestion du poids, à la santé musculaire, à la santé immunitaire et à l'inflammation, à la gestion du poids, à la mobilité et à la santé des articulations, à la santé du foie, à la santé mentale et émotionnelle et au rendement, à la gestion du stress; la santé gastro-intestinale, la vision, l'apparence, le sommeil, le biorythme, la santé des hommes, la santé des femmes, la santé et la fonction sexuelles, l'apport nutritionnel, les mesures de la qualité de vie ou d'autres attributs liés à la santé). Le ou les mêmes modèles prédictifs ou des modèles prédictifs similaires à ceux décrits ci-dessus peuvent être utilisés pour estimer le deuxième ensemble d'attributs (p. ex., un ou plusieurs réseaux bayésiens, modèles d'analyse de composantes principales (ACP), arbres de décisions, classificateurs de forêt aléatoires, classificateur binaires, classificateur multiclasses, classificateur linéaires, réseaux neuronaux, réseaux neuronaux profonds, machine à vecteurs de support, modèles de Markov cachés, modèle de plus proche voisins, modèles de régression, modèle de concentration, modèle aberrant, modèle de classification, modèle d'ajustement des moindres carrés, modèle de séries templrelles, et/ou tout autre modèle d'apprentissage automatique ou d'apprentissage non automatique). À l'étape 1030, au moins un processeur peut hiérarchiser un ou plusieurs attributs du premier ensemble d'attributs et du deuxième ensemble d'attributs. Diverses logiques ou méthodes de priorisation appropriées peuvent être utilisées. Dans certains modes de réalisation, par exemple, les attributs peuvent être classés par ordre de priorité en fonction de leur écart par rapport à une valeur de référence, qui peut inclure une directive médicale, une valeur recommandée personnalisée, une valeur cible, une valeur de groupe de pairs ou toute autre valeur. Par conséquent, un attribut dont l'écart par rapport à la valeur de référence est plus élevé peut être considéré comme ayant une priorité plus élevée qu'un attribut dont l'écart est inférieur à la valeur de référence. À titre d'exemple supplémentaire, les attributs peuvent être hiérarchisés manuellement, par exemple en fonction des préférences d'une personne, de l'historique d'une personne (par exemple, les attributs précédents qui ont eu un impact sur la santé de la personne), d'un objectif défini par l'utilisateur, d'un objectif défini par le gestionnaire d'applications (par exemple, un coach en santé) ou de toute autre entrée. Dans de tels modes de réalisation, les attributs peuvent être classés manuellement dans un ordre préféré pour convenir au mieux à un individu particulier. Bien que cela ne soit pas montré, dans certains modes de réalisation, au moins un processeur peut afficher sur une machine utilisateur des attributs hiérarchisés pour informer un utilisateur. Autre exemple, un modèle d'apprentissage automatique peut être utilisé pour apprendre une priorité ou un classement d'attribut. Dans de tels modes de réalisation, des attributs et/ou d'autres données relatives à l'individu particulier et/ou à d'autres individus peuvent être utilisés. Par exemple, les antécédents médicaux d'une personne sur une période de temps (par exemple, une semaine, un mois, un an ou plusieurs années) peuvent être transmis à un ou plusieurs réseaux neuronaux (par exemple, un réseau neuronal profond, un réseau neuronal convolutionnel, un réseau neuronal récursif, etc.), une forêt aléatoire, une machine à vecteurs de support ou tout autre modèle d'apprentissage automatique approprié, formé pour analyser l'effet des attributs sur la santé d'un individu. Dans un mode de réalisation, les réseaux neuronaux peuvent apprendre à identifier des modèles dans les attributs de l'individu particulier qui conduisent à l'impact le plus élevé sur la santé de l'individu particulier. Par exemple, sur une période d'un an, les réseaux neuronaux peuvent apprendre que les aliments ou les macronutriments ont un impact sur la santé de l'individu avec des effets disparates, et peuvent hiérarchiser les aliments ou les macronutriments en conséquence. Comme autre exemple, les réseaux neuronaux peuvent apprendre qu'une combinaison particulière d'attributs a un impact significatif sur la santé du particulier, comme une combinaison de repas, d'exercice et de temps de sommeil. Dans un autre mode de réalisation, les réseaux neuronaux peuvent être entraînés à classer les modèles d'attributs comme " positifs " ou " négatifs " pour la santé d'un individu, où les réseaux neuronaux peuvent être formés en utilisant des modèles d'attributs de divers individus reflétant un changement positif ou négatif . Par exemple, un premier ensemble de modèles d'entraînement où l'effet d'un ou de plusieurs attributs peut être bénéfique peut être étiqueté comme " positif ", tandis qu'un deuxième ensemble de modèles d'entraînement où l'effet d'un ou de plusieurs attributs peut être préjudiciable peut être étiqueté comme " négatif ". D'autres conventions d'étiquetage pourraient cependant être utilisées, car elles seraient appréciées par ceux qui ont des compétences ordinaires dans le domaine. Les poids ou d'autres paramètres du réseau neuronal peuvent être ajustés en fonction de sa sortie par rapport à un troisième ensemble non étiqueté de modèles d'entraînement selon que les réseaux neuronaux prédisent que le résultat du modèle est " positif " ou " négatif ", et le processus peut être répété avec des modèles d'entraînement supplémentaires ou avec des données en direct. Les réseaux neuronaux entraînés peuvent être appliqués pour surveiller les modèles d'attributs d'un individu particulier, afin d'arriver à une priorité d'attribut. Les exemples fournis ici pour hiérarchiser les attributs ne sont pas exhaustifs et ne sont donnés qu'à titre indicatif. A l'étape 1040, au moins un processeur peut appliquer le premier ensemble d'attributs et le second ensemble d'attributs à au moins un arbre de décision. Les arbres de décision peuvent être identiques ou similaires à ceux décrits ci-dessus (p. ex., arbres de décision de classification, arbres de décision de régression, arbres de classification discriminants linéaires, arbres de classification discriminants quadratiques, arbres de classification de régression logistique, arbres de classification et de régression (CART), arbres de régression additive multiple (MART), analyse de prédiction pour les puces à ADN (PAM), arbres de décision de forêt aléatoire, arbres de décision du plus proche voisin, ou tout autre algorithme approprié d'arbre de décision d'apprentissage automatique ou d'apprentissage non automatique). Dans certains modes de réalisation, dans le cadre de l'étape 1040, un ou plusieurs arbres de décision peuvent être sélectionnés et appliqués en fonction des intérêts d'un individu en matière de santé ou du type ou de la gamme de recommandations sélectionnées ou requises par un individu (par exemple, via une application pour smartphone et/ou une interface utilisateur graphique). De plus, ou alternativement, des types ou des catégories spécifiques d'arbres décisionnels (p. ex., arbres décisionnels pour la santé métabolique, la santé cardiovasculaire, la santé du système immunitaire, la santé musculaire ou l'activité, etc.) peuvent être sélectionnés par au moins un processeur en fonction des attributs d'une personne et des domaines d'amélioration identifiés. À titre d'exemple, l'ordre de priorité des attributs pour une personne particulière déterminé dans le cadre de l’étape 1030 peut être utilisé pour sélectionner et appliquer un ou plusieurs arbres de décision spécifiques (par exemple, un arbre de décision en matière de santé métabolique, un arbre décisionnel en matière de santé cardiovasculaire, etc.) aux premier et deuxième ensembles d'attributs pour générer des recommandations de santé à l'individu. Dans certains modes de réalisation, le au moins un processeur est configuré pour fournir une recommandation de santé afin d'améliorer un attribut hiérarchisé parmi le premier ensemble d'attributs et le second ensemble d'attributs. En outre, au moins un processeur peut être configuré pour sélectionner au moins un d'une pluralité d'arbres de décision en fonction du ou des attributs prioritaires pour fournir la recommandation de santé pour l'individu, dans lequel chacun des arbres de décision se rapporte à un domaine différent de la santé. Des exemples d'arbres décisionnels ont été fournis ici. À titre d'illustration supplémentaire, des arbres de décision peuvent être fournis pour la santé métabolique, la santé cardiovasculaire, la gestion du poids, la santé musculaire, la santé immunitaire, l'apport en nutriments, les mesures de la qualité de vie, la santé masculine ou féminine, la santé psychologique et / ou la santé gastro-intestinale. Les exemples ne sont pas limitatifs et d'autres types d'arbres de décision peuvent être fournis. À l'étape 1050, le au moins un processeur peut recevoir de l'arbre de décision une pluralité de classifications pour le premier ensemble d'attributs et le deuxième ensemble d'attributs. La pluralité des classifications peut être identique ou similaire à celles décrites ci-dessus (p. ex., les classifications " faible ", " normale ", " élevée ", " élevée " et " fortement élevée ", entre autres). À l’étape 1060, au moins un processeur peut fournir, en fonction de la pluralité des classifications, au moins une recommandation pour modifier au moins un attribut hiérarchisé dans le premier ensemble d'attributs et le deuxième ensemble d'attributs. Dans certains modes de réalisation, par exemple, les sorties de l'arbre ou des arbres de décision (ou d'une autre logique ou algorithme) peuvent être pondérées différemment en fonction de la priorité de l'attribut. En suivant l'exemple basé sur l'alimentation décrit ci-dessus, par exemple, au moins un processeur peut arriver à une ou plusieurs recommandations diététiques basées sur les sorties d'un arbre décisionnel basé sur l'alimentation afin de modifier un attribut de priorité élevée, par exemple en appliquant différents facteurs de pondération à différentes branches (par exemple, les branches liées aux attributs peuvent avoir des coefficients de pondération différents), en appliquant un ordre de priorité à ses branches (par exemple, les branches liées aux attributs peuvent être classées en fonction d'un ordre de priorisation des attributs pour une personne particulière), en suivant d'autres règles ou logiques prédéterminées (par exemple, en utilisant des arbres de décision spécifiques en fonction des attributs hiérarchisés) ou en exécutant un autre processus approprié en fonction du contexte ou de l'application particulière. Au lieu de compter les votes pour chaque type de régime recommandé, par exemple, au moins un processeur peut peser des classifications particulières plus fortement en fonction de la priorité de l'attribut, par exemple en pesant les classifications " fortement élevées " plus élevées que les classifications " élevées " ou " faibles ", bien que tout autre ordre de priorité puisse être utilisé comme indiqué ci-dessus. On appréciera que les étapes indiquées dans la ne sont qu’à titre d’exemple et ne se veulent pas limitatifs ou exhaustifs. La illustre un exemple de méthode 1100 pour fournir une recommandation personnalisée avec des pondérations d'attributs personnalisées, compatibles avec les modes de réalisation de la présente divulgation. L'exemple de méthode 1100 peut être mis en œuvre à l'aide d'au moins un processeur (par exemple, le processeur(s) 230 du dispositif informatique de la ) ou d'un support non volatile lisible par ordinateur, tel qu'un processeur, un FPGA, un ASIC ou toute autre structure de traitement ou support de stockage. Dans certains modes de réalisation, l'exemple de méthode 1100 peut être réalisé par le moteur de santé 360 de la . Il est entendu que les étapes indiquées à la ne sont qu’à titre d’exemple et ne se veulent pas exhaustives. Des étapes en plus ou en moins de celles illustrées à la peuvent être effectuées, en fonction de l'application ou du but spécifique. A l'étape 1110, au moins un processeur peut recevoir une pluralité d'attributs associés à une pluralité d'individus, la pluralité d'attributs étant associée à une pluralité de poids d'échantillons. La pluralité des attributs associés à une pluralité de personnes peut être identique ou similaire à ceux énumérés ci-dessus (p. ex., mesures anthropométriques, âge, race, sexe biologique, taux sanguin, etc.). De plus, la pluralité d'attributs associés à une pluralité de personnes peut être reçue de la même manière ou d'une manière similaire à celle décrite ci-dessus (p. ex., par le biais d'un ou de plusieurs appels d'API, bases de données, mémoires, réseaux, etc.). La pluralité d'attributs peut être associée à une pluralité de poids d'échantillon. Un " poids d'échantillon ", tel qu'il est utilisé dans le présent document, peut faire référence à une valeur représentant l'importance d'un attribut par rapport à un ou plusieurs attributs, et qui peut servir de référence à partir de laquelle un poids personnalisé pour une personne particulière peut être calculé. Le poids d'un échantillon peut être calculé ou reçu par au moins un processeur. Dans certains modes de réalisation, par exemple, au moins un processeur peut déterminer un poids basé sur un degré de confiance qu'un attribut est correct, qu'il soit connu, artificiel ou estimé. Par exemple, au moins un processeur peut attribuer un poids plus élevé à un attribut artificiel ou estimé avec un degré de confiance plus élevé, tandis qu'il peut attribuer un poids inférieur à un attribut artificiel ou estimé avec un degré de confiance inférieur. De même, au moins un processeur peut déterminer qu'un attribut connu pour un individu est inexact, ce qui pourrait être dû au temps, à des changements dans les conditions de santé, à une erreur typographique ou à toute autre raison, et il peut donc attribuer un poids inférieur à l'attribut. Dans d'autres modes de réalisation, le au moins un processeur peut recevoir une pluralité d'attributs d'une base de données ou d'une autre source, ainsi que des valeurs qui peuvent correspondre à la signification des attributs dans la pluralité d'attributs. Par exemple, il peut avoir été déterminé précédemment que certains attributs ont un impact plus important sur les personnes appartenant à un certain groupe que d'autres attributs, tels que les individus ayant un certain âge, sexe, origine ethnique, IMC, état de santé ou toute autre caractéristique. Par exemple, il peut être déterminé que le niveau de cholestérol peut être un attribut plus important pour les personnes au-dessus d'un certain âge, alors qu'il peut être un attribut moins important pour les personnes en dessous de cet certain âge. On comprendra que d'autres méthodes de détermination du poids d'un échantillon peuvent être utilisées et les exemples fournis ici ne sont donnés qu'à titre indicatif. À l'étape 1120, au moins un processeur peut recevoir un ensemble d'attributs associés à un individu particulier (par exemple, un premier individu). L'ensemble des attributs associés à l'individu particulier peut être identique ou similaire à ceux énumérés ci-dessus. Dans certains modes de réalisation, au moins certains des attributs de l'ensemble des attributs peuvent être estimés à l'aide d'au moinsun modèle prédictif, comme discuté ci-dessus. Le premier ensemble d'attributs de l'individu particulier peut être reçu de la même manière ou d'une manière similaire à la pluralité d'attributs associés à une pluralité d'individus. À l'étape 1130, le au moins un processeur peut générer, en utilisant la pluralité de poids d'échantillon, une pluralité de poids personnalisés associés à l'ensemble des attributs associés à l'individu particulier. La pluralité de poids personnalisés pour une personne donnée peut être calculée de la même manière ou d'une manière similaire à la pluralité des poids de l'échantillon, par exemple en fonction de la confiance, de l'information associée à la personne, aux pairs ou au groupe en particulier, ou de toute autre donnée. Par exemple, dans les modes de réalisation où les attributs d'un individu particulier sont estimés à partir d'une pluralité d'attributs artificiels, la confiance de l'attribut estimé peut être utilisée pour déterminer le poids personnalisé, dans lequel un attribut estimé ayant un niveau de confiance plus élevé peut se voir attribuer un poids personnalisé plus élevé tandis qu'un attribut estimé ayant un niveau de confiance plus faible peut se voir attribuer un poids personnalisé inférieur. À titre d'autre exemple, on peut déterminer qu'un attribut a un effet plus important sur un groupe auquel appartient l'individu particulier, et on peut donc lui attribuer un poids personnalisé plus important. Inversement, on peut déterminer qu'un attribut a un effet moindre sur le groupe auquel appartient l'individu particulier, et on peut donc lui attribuer un poids personnalisé inférieur. À titre d'exemple supplémentaire, comme indiqué ci-dessus, un modèle d'apprentissage automatique peut être utilisé pour apprendre l'effet des attributs pour un individu particulier, et au moins un processeur peut en conséquence attribuer un poids personnalisé plus élevé à ces attributs. On comprendra que d'autres façons de calculer un poids personnalisé peuvent être utilisées, et les exemples fournis ici ne sont donnés qu'à titre indicatif. À l'étape 1140, au moins un processeur peut générer, en utilisant la pluralité de poids personnalisés, un ordre de priorité pour l'ensemble des attributs associés à l'individu particulier. Dans certains modes de réalisation, par exemple, l'ordre de priorité peut classer les attributs en fonction de leur poids, par exemple en priorisant les attributs avec un poids personnalisé plus élevé par rapport aux attributs avec un poids personnalisé inférieur. Dans d'autres modes de réalisation, cependant, des informations supplémentaires peuvent être utilisées, par exemple en tenant compte des attributs qui ont précédemment eu un impact sur la santé de l'utilisateur particulier, des ordres de priorisation pour les pairs, ou toute autre donnée. À l'étape 1150, au moins un processeur peut fournir, en fonction de l'ordre de priorité, une recommandation visant à modifier un attribut de priorité le plus élevé à partir de l'ensemble des attributs associés à la personne en question. La recommandation peut être déterminée de la même manière ou d'une manière similaire à celle décrite ci-dessus (par exemple, en utilisant des arbres de décision, des modèles d'apprentissage automatique, des modèles autres que l'apprentissage automatique ou par une autre approche appropriée). On appréciera que les étapes indiquées dans la ne sont qu’à titre d’exemple et ne se veulent pas limitatifs ou exhaustifs. La illustre un exemple de méthode 1200 pour fournir une recommandation personnalisée visant à abaisser un âge biologique calculé à l'aide de pondérations d'attributs personnalisées, compatibles avec les modes de réalisation de la présente divulgation. L'exemple de méthode 1200 peut être mis en œuvre à l'aide d'au moins un processeur (par exemple, le processeur(s) 230 du dispositif informatique de la ) ou d'un support lisible par ordinateur non volatile, tel qu'un processeur, un FPGA, un ASIC ou toute autre structure de traitement ou support de stockage. Dans certains modes de réalisation, l’exemple de méthode 1200 peut être réalisé par le moteur de santé 360 de la . Il est entendu que les étapes indiquées à la ne sont qu’à titre d’exemple et ne se veulent pas exhaustives. Des étapes en plus ou en moins de celles illustrées à la peuvent être effectuées, en fonction de l'application ou du but spécifique. A l'étape 1210, le au moins un processeur peut recevoir une pluralité d'attributs associés à une pluralité d'individus, la pluralité d'attributs étant associée à une pluralité de poids d'échantillons. La pluralité des attributs associés à une pluralité de personnes peut être identique ou similaire à ceux énumérés ci-dessus (p. ex., mesures anthropométriques, âge, race, sexe biologique, taux sanguin, etc.). Les poids de l'échantillon peuvent être déterminés et reçus de la même manière ou d'une manière similaire à celle décrite ci-dessus (p. ex., en fonction de la confiance, de l'information associée à la personne, aux pairs ou aux groupes, ou de toute autre donnée). De plus, la pluralité d'attributs associés à une pluralité de personnes peut être reçue de la même manière ou d'une manière similaire à celle décrite ci-dessus (p. ex., par le biais d'un ou de plusieurs appels d'API, bases de données, mémoires, réseaux, etc.). À l'étape 1220, le au moins un processeur peut recevoir un premier ensemble d'attributs associés à un individu particulier (par exemple, un premier individu). Le premier ensemble d'attributs associés à l'individu particulier peut être identique ou similaire à ceux énumérés ci-dessus. Le premier ensemble d'attributs de l'individu particulier peut être reçu de la même manière ou d'une manière similaire que la pluralité d'attributs associés à une pluralité d'individus. À l'étape 1230, le au moins un processeur peut déterminer un deuxième ensemble d'attributs associés à l'individu particulier. L'approche identique ou similaire à celle discutée peut être utilisée, telle que l'utilisation de modèles prédictifs (par exemple, un ou plusieurs réseaux bayésienss, modèles d'analyse de composantes principales (ACP), arbres de décision, classificateur de forêt aléatoires, classificateurs binaires, classificateurs multiclasse, classificateurs linéaires, réseau neuronaauxs, réseau neuronal profond, machine vectorielle de support, modèles de Markov cachés, modèle de voisin le plus proche, modèle de régression, modèle de concentration, modèle aberrant, modèle de classification, modèle d'ajustement des moindres carrés, modèle de séries temporelles, et/ou tout autre modèle d'apprentissage automatique ou d’apprentissage non automatique). À l'étape 1240, le au moins un processeur peut générer, en utilisant la pluralité de poids d'échantillon, une pluralité de poids personnalisés associés au premier ensemble d'attributs et au second ensemble d'attributs. La pluralité des poids personnalisés peut être déterminée et reçue de la même manière ou d'une manière similaire à celle décrite ci-dessus (p. ex., en fonction de la confiance, de l'information associée à la personne, aux pairs ou aux groupes, ou de toute autre donnée). À l'étape 1250, le au moins un processeur peut calculer la pluralité des scores de confiance pour le deuxième ensemble d'attributs. Un " score de confiance ", tel qu'utilisé ici, peut être une valeur représentant un degré de certitude qu'un attribut est exact. Un score de confiance peut être calculé, par exemple, en fonction des intervalles de confiance pour les attributs estimés ou artificiels, comme indiqué ci-dessus. Dans certains modes de réalisation, un score de confiance peut être normalisé ou manipulé d'une autre manière pour arriver à une valeur plus significative en fonction du contexte ou de l'application particulière. A l'étape 1260, le au moins un processeur peut calculer un score moyen en utilisant la pluralité des scores de confiance et la pluralité des poids personnalisés. Le score moyen peut être calculé de la même manière ou d'une manière similaire à celle décrite ci-dessus en relation avec les scores, par exemple en calculant les scores pour les attributs comme un écart par rapport à une valeur de référence (par exemple, une orientation médicale, une valeur cible, une valeur personnalisée ou toute autre valeur). Diverses approches mathématiques peuvent être utilisées pour arriver au score moyen. Par exemple, le score moyen peut être une moyenne des scores calculés multipliée par un score de confiance correspondant et un poids personnalisé. Les scores peuvent être normalisés ou autrement manipulés avant la moyenne afin d'arriver à une représentation plus significative. D'autres représentations mathématiques autres que la moyenne peuvent cependant être utilisées (par exemple, calcul d'une moyenne, écart type, etc.). ), comme l'apprécieront ceux qui ont des compétences ordinaires dans le domaine lors de l'examen de la présente divulgation. A l'étape 1270, le au moins un processeur peut calculer un âge biologique en utilisant le score moyen. Dans certains modes de réalisation, l'âge biologique peut être calculé directement à partir du score moyen. Par exemple, dans les modes de réalisation où le score moyen représente un écart moyen par rapport aux valeurs de référence, l'âge biologique peut être égal à un âge chronologique plus ou moins le score moyen (par exemple, -5, -4, -3, -2, 0, +1, +2, +3, +4, +5 ans). Dans d'autres modes de réalisation, l'âge biologique peut être calculé à l'aide d'une méthode distincte, telle que celles décrites ci-dessus (par exemple, en utilisant des coefficients de pondération et des scores pour des attributs individuels, ou toute autre approche appropriée). Dans de tels modes de réalisation, l'âge biologique calculé peut être ajusté par le score moyen, par exemple en additionnant ou en soustrayant un montant basé sur le score moyen. À l'étape 1280, le au moins un processeur peut générer, en utilisant la pluralité de poids personnalisés, un ordre de priorité pour le premier ensemble d'attributs et le second ensemble d'attributs. L'ordre de priorité peut être généré de la même manière ou d'une manière similaire à celle décrite ci-dessus (p. ex., l'ordre de priorité peut classer les attributs en fonction de leur poids, en tenant compte des attributs qui ont déjà eu une incidence sur la santé de l'utilisateur particulier, des ordres de priorisation pour les pairs ou de toute autre donnée). À l'étape 1290, le au moins un processeur peut fournir, sur la base de l'ordre de priorité, une recommandation visant à réduire l'âge biologique de l'utilisateur . La recommandation peut être déterminée de la même manière ou d'une manière similaire à celle décrite ci-dessus (par exemple, en utilisant des arbres de décision, des modèles d'apprentissage automatique, des modèles autres que l'apprentissage automatique ou par toute autre approche appropriée). On appréciera que les étapes indiquées dans la ne sont qu’à titre d’exemple et ne se veulent pas limitatifs ou exhaustifs. Les figures 16 à 32 illustrent des exemples d'interfaces utilisateur graphiques pour une application de gestion de santé, compatibles avec les modes de réalisation de la présente divulgation. Les exemples d'interfaces utilisateur peuvent être générés et présentés à l'aide d'au moins un processeur (par exemple, processeur(s) 230 du dispositif informatique de la ) ou d'un support lisible par ordinateur non volatile, tel qu'un processeur, un FPGA, un ASIC ou toute autre structure de traitement ou support de stockage. En outre, les exemples d'interfaces utilisateur peuvent être affichés à un utilisateur via un écran d'affichage d'un appareil utilisateur (par exemple, un smartphone, un ordinateur portable ou un ordinateur) ou tout autre composant d'E/S approprié de celui-ci. Il est entendu que les interfaces utilisateur présentées dans les figures 16 à 32 ne sont que des exemples et ne sont pas exhaustives. Des interfaces utilisateur graphiques supplémentaires ou moins nombreuses que celles présentées dans les figures 16 à 32 peuvent être générées et présentées, en fonction de l'application ou de l'objectif spécifique. La illustre un exemple d'écran de bienvenue pour un nouvel utilisateur, conforme aux modes de réalisation de la présente divulgation. Comme le montre la , un écran d'accueil peut inviter un utilisateur à " Créer un compte " ou à " Continuer en tant qu'invité ". Lors de la création d'un compte ou de la poursuite en tant qu'invité, un utilisateur peut continuer à accéder aux fonctionnalités de l'application de gestion de santé, comme décrit dans les présentes. Les figures 16 à 24 illustrent des exemples de questions d'intégration pour obtenir des attributs associés à l'utilisateur, compatibles avec les modes de réalisation de la présente divulgation. Comme le montrent les figures 16 à 24, un utilisateur peut être invité à entrer des données qui peuvent être utilisées comme attributs pour déterminer un âge biologique, des recommandations et/ou d'autres informations comme indiqué ci-dessus. Des exemples non limitatifs de questions d'intégration peuvent inclure les intérêts en matière de santé ( ), le sexe biologique ( ), la taille ( ), le poids ( ), le tour de taille ( ), le tour de bras ( ), l'origine ethnique ( ) et l'âge chronologique ( ). On comprendra que les exemples de questions d'intégration présentés ici ne sont qu'illustratives et ne sont pas exhaustives, et que toutes, certaines, plus ou aucune des questions d'intégration des figures 17-24 peuvent être utilisées en fonction de l'application ou du contexte particulier. La illustre un exemple d'affichage pour présenter un âge biologique calculé à l'aide d'attributs associés à l'utilisateur, compatibles avec les modes de réalisation de la présente divulgation. Comme le montre la , un âge biologique peut être présenté comme un âge (par exemple, " 40 " ans), comme un écart par rapport à un âge chronologique ou à une autre valeur de référence (par exemple, " 38,5 " ans et " -5 " ou " +5 " ans), ou toute autre représentation appropriée. Comme le montre également la , une certitude ou une confiance pour l'âge biologique peut être fournie (p. ex., " La précision est faible "), ce qui, en cliquant dessus, peut fournir des informations supplémentaires à l'utilisateur expliquant la certitude ou la valeur de confiance et/ou comment l'améliorer (p. ex., en fournissant des attributs supplémentaires). De plus, comme le montre la , un bouton " Simuler les changements " peut permettre à un utilisateur d'entrer un ou plusieurs attributs hypothétiques (p. ex., perdre 10 livres) ou d'autres scénarios, qui peuvent être utilisés pour recalculer l'âge biologique compte tenu de l'attribut hypothétique ou des scénarios (p. ex., montrer comment un utilisateur est calculé l'âge biologique peut être réduit de quelques années). La illustre un exemple de scénario prévoyant de diminuer un âge biologique, cohérent avec les modes de réalisation de la présente divulgation. Comme le montre la , une invite de planification de scénario peut être présentée à l'utilisateur pour entrer un attribut hypothétique (par exemple, " Perdre 15 livres ") ou tout autre scénario, qui peut être utilisé pour recalculer un âge biologique à présenter à l'utilisateur. De cette manière, l'utilisateur peut être motivé à atteindre un objectif défini par l'utilisateur en observant des changements quantifiables de son âge biologique. La illustre un exemple de force de recommandation personnalisée pour un utilisateur, conforme aux modes de réalisation de la présente divulgation. Comme le montre la , une force de recommandation peut être présentée comme une catégorie (p. ex., " médiocre ", " bon ", " excellent "), bien que toute autre représentation puisse être utilisée (p. ex., une note sur 10, un cercle ou une autre forme qui devient plus complète avec une force de recommandation plus élevée, etc.). Comme le montre également la , l'utilisateur peut être invité à fournir des informations pour augmenter la force de recommandation. Bien que montré dans la en tant que questionnaire d'intérêt pour la santé, il sera apprécié que toute autre information puisse être demandée et utilisée pour augmenter la force d'une recommandation, telle que les attributs, les antécédents médicaux, les données génétiques, les données sur le mode de vie, les liens sociaux ou toute autre donnée. Les figures 28 à 31 illustrent des exemples de recommandations personnalisées, conformes aux modes de réalisation de la présente divulgation. Comme le montrent les figures 28 à 31, diverses recommandations liées à la santé peuvent être fournies, telles que les habitudes alimentaires et/ou les activités physiques ( ), les articles ( ), les actions quotidiennes ( ) et les compléments ( ). On comprendra que d'autres types de recommandations fondées sur la santé peuvent être déterminés et fournis, et les exemples présentés ici ne sont donnés qu'à titre indicatif. La illustre des exemples d'informations utilisateur utilisées par une application de gestion de santé, compatibles avec les modes de réalisation de la présente divulgation. Comme le montre la , un utilisateur peut afficher et effectuer une action concernant les informations utilisateur utilisées par l'application de gestion de santé (par exemple, en savoir plus, ajouter, révoquer, etc.). Les données utilisées par l'application de gestion de santé et partagées par un utilisateur peuvent inclure l'activité physique, la fréquence cardiaque, la nutrition, le sommeil, le poids, les informations de profil et toute autre information selon la situation. Il est apprécié que les informations utilisateur présentées ici soient fournies à titre d'illustration uniquement et ne soient pas exhaustives. Les diagrammes et composants dans les figures décrites ci-dessus illustrent l'architecture, la fonctionnalité et le fonctionnement des implémentations possibles de systèmes, de méthodes et de matériel informatique ou de produits logiciels selon divers exemples de réalisation de la présente divulgation. Par exemple, chaque bloc d'un organigramme ou d'un diagramme peut représenter un module, un segment ou une partie de code, qui inclut une ou plusieurs instructions exécutables pour implémenter les fonctions logiques spécifiées. Il faut également comprendre que dans certaines implémentations alternatives, les fonctions indiquées dans un bloc peuvent se produire dans le désordre indiqué dans les figures. À titre d'exemple, deux blocs ou étapes présentés successivement peuvent être exécutés ou mis en œuvre de manière sensiblement simultanée, ou deux blocs ou étapes peuvent parfois être exécutés dans l'ordre inverse, selon la fonctionnalité impliquée. De plus, certains blocs ou étapes peuvent être omis. Il faut également comprendre que chaque bloc ou étape des diagrammes, et la combinaison des blocs ou des étapes, peuvent être mis en œuvre par des systèmes matériels spéciaux qui exécutent les fonctions ou actes spécifiés, ou par des combinaisons de matériel à usage spécial et d'instructions informatiques. Les produits programme d'ordinateur (par exemple, les logiciels ou les instructions de programme) peuvent également être mis en œuvre sur la base des modes de réalisation décrits et des exemples illustrés. Il convient de comprendre que les systèmes et méthodes décrits ci-dessus peuvent varier de nombreuses façons et que différentes caractéristiques peuvent être combinées de différentes manières. En particulier, toutes les caractéristiques présentées ci-dessus dans un mode de réalisation ou d'implémentation particulier ne sont pas nécessaires dans chaque mode de réalisation ou mise en œuvre. D'autres combinaisons des fonctionnalités et implémentations ci-dessus sont également considérées comme entrant dans le champ d'application des modes de réalisation ou des implémentations divulgués dans les présentes. Bien que certains modes de réalisation et caractéristiques des mises en œuvre aient été décrits et illustrés dans le présent document, les modifications, substitutions, changements et équivalents seront évidents pour l'homme du métier. Il doit donc être entendu que les revendications annexées sont destinées à couvrir toutes les modifications et changements qui entrent dans le champ d'application des modes de réalisation et des caractéristiques divulgués des mises en œuvre illustrées. Il doit également être entendu que les modes de réalisation décrits ici ont été présentés à titre d'exemple seulement, et non de limitation, et que divers changements de forme et de détails peuvent être apportés. Toute partie des systèmes et/ou méthodes décrits dans le présent document peut être mise en œuvre dans n'importe quelle combinaison, à l'exception des combinaisons mutuellement exclusives. A titre d'exemple, les implémentations décrites ici peuvent inclure diverses combinaisons et/ou sous-combinaisons des fonctions, composants et/ou caractéristiques des différents modes de réalisation décrits. En outre, bien que des modes de réalisation illustratifs aient été décrits dans le présent document, la portée de la présente divulgation comprend tous les modes de réalisation ayant des éléments équivalents, des modifications, des omissions, des combinaisons (par exemple, des aspects à travers divers modes de réalisation), des adaptations ou des altérations basées sur les modes de réalisation décrits dans le présent document. En outre, les éléments des revendications doivent être interprétés au sens large en fonction du langage employé dans les revendications et ne se limitent pas aux exemples décrits dans le présent document ou au cours de la poursuite de la présente demande. Au lieu de cela, ces exemples doivent être interprétés comme non exclusifs. Il est donc prévu que la spécification et les exemples présentés ici ne soient considérés que comme des exemples, la portée véritable étant indiquée par les revendications suivantes et leur pleine portée d'équivalents. Système informatisé de calcul de l’âge biologique d’un individu, le système comprenant au moins un processeur configuré pour: recevoir une pluralité d’attributs associés à une pluralité d’individus; recevoir un premier ensemble d’attributs associés à un premier individu; appliquer au moins un modèle prédictif à la pluralité d’attributs et au premier ensemble d’attributs pour estimer un deuxième ensemble d’attributs associés au premier individu; et calculer un âge biologique pour le premier individu en utilisant le premier ensemble d’attributs et le deuxième ensemble d’attributs. Système selon la revendication 1, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour appliquer au moins un modèle prédictif à la pluralité d’attributs associés à la pluralité d’individus afin de générer une pluralité d’attributs artificiels. Système selon la revendication 2, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour générer une pluralité correspondante d’attributs artificiels dans un seuil prédéterminé du premier ensemble d’attributs associés au premier individu. Système selon la revendication 3, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour générer le deuxième ensemble d’attributs associés au premier individu en utilisant au moins une partie de la pluralité correspondante d’attributs artificiels. Système selon la revendication 3, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour calculer un âge biologique de groupe en utilisant au moins une partie de la pluralité correspondante d’attributs artificiels. Système selon la revendication 5, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour calculer l’âge biologique du premier individu en utilisant l’âge biologique du groupe. Système selon la revendication 5, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour calculer un intervalle de confiance associé à l’âge biologique et à l’âge biologique du groupe, dans lequel l’âge biologique du groupe est une valeur moyenne comprise entre une valeur supérieure et une valeur inférieure de l’intervalle de confiance. Système selon la revendication 1, dans lequel le premier ensemble d’attributs comprend un ou plusieurs des éléments suivants : santé métabolique, santé cardiovasculaire, santé musculaire, santé immunitaire et inflammatoire, gestion du poids, mobilité et santé articulaire, santé hépatique, santé mentale et émotionnelle et performance, gestion du stress, santé gastro-intestinale, vision, apparence, sommeil, biorythme, santé masculine, santé féminine, la santé et la fonction sexuelles, l’apport nutritionnel, les mesures de la qualité de vie ou d’autres attributs liés à la santé. Système selon la revendication 1, dans lequel le premier ensemble d’attributs comprend un ou plusieurs attributs parmi de l’âge, du sexe, du poids, de la taille, du tour de bras, du tour de taille, de la pression artérielle systolique, de la pression artérielle diastolique, de la pression artérielle totale, du cholestérol des lipoprotéines de haute densité (HDL), du cholestérol des lipoprotéines de basse densité (LDL), du cholestérol total, des niveaux de LDL oxydés (oxLDL ), niveaux de triglycérides, niveaux de glucose plasmatique à jeun (FPG), niveaux de glucose sur deux heures, niveaux d’acides gras non estérifiés (NEFA), pression artérielle, force musculaire modérée, force musculaire vigoureuse, distance de marche par unité de temps, pourcentage de graisse corporelle, force de squat, force de pompe, force de pompe du genou, force de planche, tests d’équilibre, score SPPB (Short Physical Performance Battery), habitudes de sommeil, taux maximal d’oxygène (VO2), habitudes d’activité physique, fréquence cardiaque au repos, maladies de santé, antécédents familiaux de maladies de santé, grossesse, habitudes d’allaitement, complications de grossesse, pratiques contraceptives, stress perçu, marqueurs immunitaires, niveaux de vitamines, marqueurs allergènes et marqueurs du microbiome. Système selon la revendication 1, dans lequel le premier ensemble d’attributs est déterminé au moins en partie à partir d’une ou plusieurs réponses affirmatives ou négatives à une ou plusieurs questions liées à la santé. Système selon la revendication 1, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour : recevoir une ligne directrice représentant une valeur pour un attribut dans la pluralité d’attributs; calculer un score pour l’attribut à l’aide de la ligne directrice; et calculer l’âge biologique à l’aide du score. Système selon la revendication 1, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour calculer l’âge biologique en calculant un score relatif à un âge chronologique du premier individu. Système selon la revendication 1, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour : recevoir une sélection d’un groupe d’individus ayant un ou plusieurs attributs de groupe ; calculer un score pour un attribut des premier et deuxième ensembles d’attributs à l’aide d’un ou de plusieurs attributs de groupe; et calculer l’âge biologique à l’aide du score. Système selon la revendication 1, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour : calculer un score de confiance pour le deuxième ensemble d’attributs estimés; et calculer l’âge biologique calculé en fonction du score de confiance. Système selon la revendication 1, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour : recevoir au moins un attribut hypothétique pour le premier individu; et Recalculer l’âge biologique en utilisant au moins un attribut hypothétique. Système selon la revendication 1, dans lequel au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs modèles d’apprentissage automatique, de mode générateurs, ou de modèles de score. Système selon la revendication 1, dans lequel au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs réseaux bayésiens. Système selon la revendication 17, dans lequel au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs modèles d’analyse en composantes principales. Système selon la revendication 1, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour : hiérarchiser au moins un attribut dans le premier ou le deuxième ensemble d’attributs; et Afficher sur une machine utilisateur au moins un attribut prioritaire. Système selon la revendication 1, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour : appliquer au moins un modèle prédictif au premier et au deuxième ensemble d’attributs associés au premier individu pour estimer un troisième ensemble d’attributs associés à un temps futur; et calculer un âge biologique futur pour le premier individu en utilisant le troisième ensemble d’attributs. Système selon la revendication 20, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour : recevoir au moins un attribut futur hypothétique pour le premier individu; et Recalculer l’âge biologique futur en utilisant au moins un attribut futur hypothétique. Système selon la revendication 1, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour : recevoir au moins un attribut mis à jour pour le premier ensemble d’attributs associés au premier individu; et calculer un âge biologique mis à jour pour le premier individu en fonction d’au moins un attribut mis à jour. Système selon la revendication 22, dans lequel pour calculer l’âge biologique mis à jour, au moins un processeur est en outre configuré pour : appliquer au moins un modèle prédictif à la pluralité d’attributs et au premier ensemble d’attributs avec au moins un attribut mis à jour pour estimer un deuxième ensemble d’attributs mis à jour associé au premier individu; et calculer l’âge biologique mis à jour pour le premier individu en utilisant le premier ensemble d’attributs avec au moins un attribut mis à jour et le deuxième ensemble d’attributs mis à jour. Système selon la revendication 1, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour calculer un âge biologique pour le premier individu sur la base d’attributs sélectionnés ou pondérés liés à une catégorie spécifique comprenant au moins un parmi le groupe incluant métabolique, cardiovasculaire, musculaire ou immunitaire. Système mis en œuvre par ordinateur pour fournir des recommandations en matière de santé, le système comprenant au moins un processeur configuré pour: recevoir un premier ensemble d’attributs associés à un premier individu; estimer, à l’aide d’au moins un modèle prédictif, un deuxième ensemble d’attributs associés au premier individu; appliquer le premier ensemble d’attributs et le deuxième ensemble d’attributs à au moins un arbre de décision ; générer, avec au moins un arbre de décision, une pluralité de classifications pour au moins certains des attributs du premier ensemble d’attributs et du deuxième ensemble d’attributs; et fournir, en fonction de la pluralité des classifications, une recommandation en matière de santé pour que la première personne modifie au moins un des attributs du premier ensemble d’attributs et du deuxième ensemble d’attributs. Système selon la revendication 25, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour hiérarchiser au moins un des attributs du premier ensemble d’attributs et du second ensemble d’attributs. Système selon la revendication 26, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour fournir la recommandation de santé afin d’améliorer au moins un attribut hiérarchisé dans le premier ensemble d’attributs et le second ensemble d’attributs. Système selon la revendication 26, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour sélectionner au moins un d’une pluralité d’arbres de décision en fonction de l’ordre de priorité d’au moins un attribut pour fournir la recommandation de santé pour le premier individu, dans lequel chacun des multiples arbres de décision se rapporte à un domaine de santé différent. Système selon la revendication 25, dans lequel au moins un arbre de décision est basé sur au moins un des éléments suivants : santé métabolique, santé cardiovasculaire, gestion du poids, santé musculaire, santé immunitaire et inflammatoire, gestion du poids, mobilité et santé articulaire, santé hépatique, santé mentale et émotionnelle et performance, gestion du stress, santé gastro-intestinale, vision, apparence, sommeil, biorythme, santé masculine, santé féminine, la santé et la fonction sexuelles, l’apport nutritionnel, les mesures de la qualité de vie ou d’autres attributs liés à la santé. Système selon la revendication 25, dans lequel au moins un arbre de décision comprend un ou plusieurs modèles d’apprentissage automatiques. Système selon la revendication 30, dans lequel un ou plusieurs modèles d’apprentissage automatique sont formés en fonction du fait que le respect de la recommandation de santé modifie au moins un des attributs du premier ensemble d’attributs et du second ensemble d’attributs. Système selon la revendication 25, dans lequel au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs modèles d’apprentissage automatique, modèles génératifs ou modèles de score. Système selon la revendication 25, dans lequel au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs réseaux bayésiens. Système selon la revendication 25, dans lequel au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs modèles d’analyse en composantes principales. Système selon la revendication 25, dans lequel le second ensemble d’attributs comprend un ou plusieurs des attributs de santé métabolique, de santé cardiovasculaire, de santé musculaire, de santé immunitaire et d’inflammatoire, de gestion du poids, mobilité et santé articulaire, santé du foie, santé mentale et émotionnelle et performance, gestion du stress, santé gastro-intestinale, vision, apparence, sommeil, biorythme, santé des hommes, santé des femmes, santé et fonction sexuelles, apport nutritionnel, mesures de la qualité de vie ou autres attributs liés à la santé. Système selon la revendication 25, dans lequel le second ensemble d’attributs comprend un ou plusieurs attributs parmi l’âge, du sexe, du poids, de la taille, du tour de bras, du tour de taille, de la pression artérielle systolique, de la pression artérielle diastolique, de la pression artérielle totale, du cholestérol des lipoprotéines de haute densité (HDL), du cholestérol des lipoprotéines de basse densité (LDL), du cholestérol total, niveaux des LDL oxydés (oxLDL ), niveaux de triglycérides, niveaux de glucose plasmatique à jeun (FPG), niveaux de glucose sur deux heures, niveaux d’acides gras non estérifiés (NEFA), pression artérielle, force musculaire modérée, force musculaire vigoureuse, distance de marche par unité de temps, pourcentage de graisse corporelle, force de squat, force de pompe, force de pompe du genou, force de planche, tests d’équilibre, score SPPB (Short Physical Performance Battery), habitudes de sommeil, taux maximal d’oxygène (VO2), habitudes d’activité physique, fréquence cardiaque au repos, maladies de santé, antécédents familiaux de maladies de santé, grossesse, habitudes d’allaitement, complications de grossesse, pratiques contraceptives, stress perçu, marqueurs immunitaires, niveaux de vitamines, marqueurs allergènes et marqueurs du microbiome. Système mis en œuvre par ordinateur pour fournir des recommandations de santé personnalisées, le système comprenant au moins un processeur configuré pour: recevoir une pluralité d’attributs associés à une pluralité d’individus, la pluralité d’attributs étant associée à une pluralité de poids d’échantillons; recevoir un ensemble d’attributs associés à un premier individu; générer, à l’aide de la pluralité de poids d’échantillons, une pluralité de poids personnalisés associés à l’ensemble d’attributs associés au premier individu; générer, à l’aide de la pluralité de pondérations personnalisées, un ordre de priorité pour l’ensemble des attributs associés au premier individu; et fournir, en fonction de l’ordre de priorité, une recommandation de santé personnalisée pour la première personne afin d’améliorer un attribut de priorité élevée à partir de l’ensemble d’attributs associés à la première personne. Système selon la revendication 37, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour calculer un âge biologique en utilisant l’ensemble des attributs associés au premier individu et la pluralité de poids personnalisés. Système selon la revendication 38, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour : estimer un ensemble d’attributs associés au premier individu; et calculer l’âge biologique à l’aide de l’ensemble estimé d’attributs. Système selon la revendication 39, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour générer l’ensemble estimé d’attributs à l’aide d’au moins un modèle prédictif. Système selon la revendication 39, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour calculer la pluralité des scores de confiance pour l’ensemble estimé d’attributs. Système selon la revendication 41, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour : calculer un score moyen en utilisant la pluralité des scores de confiance et la pluralité des poids personnalisés; et calculer l’âge biologique en utilisant le score moyen. Système selon la revendication 37, dans lequel au moins un processeur implémente au moins un modèle prédictif comprenant un ou plusieurs modèles d’apprentissage automatique, de modèles génératifs ou de modèles de score. Système selon la revendication 43, dans lequel au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs réseaux bayésiens. Système selon la revendication 43, dans lequel le modèle prédictif comprend un ou plusieurs modèles d’analyse de composantes principales. Système selon la revendication 37, dans lequel l’ensemble estimé d’attributs comprend un ou plusieurs des attributs suivants: santé métabolique, santé cardiovasculaire, santé musculaire, santé immunitaire et inflammation, gestion du poids, mobilité et santé articulaire, santé du foie, santé mentale et émotionnelle et performance, gestion du stress, santé gastro-intestinale, vision, apparence, sommeil, biorythme, santé des hommes, santé des femmes, santé et fonction sexuelles, apport nutritionnel, mesures de la qualité de vie ou autres attributs liés à la santé. Système selon la revendication 37, dans lequel l’ensemble estimé d’attributs comprend un ou plusieurs de l’âge, du sexe, du poids, de la taille, du tour de bras, du tour de taille, de la pression artérielle systolique, de la pression artérielle diastolique, de la pression artérielle totale, du cholestérol des lipoprotéines de haute densité (HDL), du cholestérol des lipoprotéines de basse densité (LDL), du cholestérol total, des niveaux de LDL oxydés (oxLDL ), niveaux de triglycérides, niveaux de glucose plasmatique à jeun (FPG), niveaux de glucose sur deux heures, niveaux d’acides gras non estérifiés (NEFA), pression artérielle, force musculaire modérée, force musculaire vigoureuse, distance de marche par unité de temps, pourcentage de graisse corporelle, force de squat, force de pompe, force de pompe du genou, force de planche, tests d’équilibre, score SPPB (Short Physical Performance Battery), habitudes de sommeil, taux maximal d’oxygène (VO2), Habitudes d’activité physique, fréquence cardiaque au repos, maladies de santé, antécédents familiaux de maladies de santé, grossesse, habitudes d’allaitement, complications de grossesse, pratiques contraceptives, stress perçu, marqueurs immunitaires, niveaux de vitamines, marqueurs allergènes et marqueurs du microbiome. Système selon la revendication 37, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour générer l’ordre de priorité pour l’ensemble des attributs associés au premier individu en fonction d’au moins un d’une priorité définie par l’utilisateur, d’une priorité définie par le coach, d’une priorité définie par l’apprentissage automatique, de changements dans les modèles biologiques, de changements dans les modèles de comportement ou de commentaires de l’utilisateur. Système selon la revendication 37, dans lequel la recommandation de santé personnalisée comprend au moins une recommandation nutritionnelle, une recommandation de composition de repas, une recommandation de moment de repas, une recommandation d’activité physique, une recommandation d’activité mentale, une recommandation de sommeil, une recommandation de supplément de santé, une recommandation d’article de santé ou une recommandation de tâche quotidienne. Système selon la revendication 37, dans lequel au moins un processeur est en outre configuré pour calculer un âge biologique pour le premier individu sur la base d’un ensemble sélectionné d’une ou plusieurs catégories d’attributs, l’ensemble d’une ou plusieurs catégories d’attributs comprenant au moins un de santé métabolique, de santé cardiovasculaire, la santé musculaire, la santé immunitaire et l’inflammation, la gestion du poids, la mobilité et la santé des articulations, la santé du foie, la santé mentale et émotionnelle et la performance, la gestion du stress, la santé intestinale, la vision, l’apparence, le sommeil, le biorythme, la santé des hommes, la santé des femmes, la santé et la fonction sexuelles ou d’autres attributs liés à la santé. Procédé de mise en œuvre par ordinateur pour calculer l’âge biologique d’un individu, le procédé comprenant les étapes suivantes effectuées par au moins un processeur : recevoir une pluralité d’attributs associés à une pluralité d’individus; recevoir un premier ensemble d’attributs associés à un premier individu; appliquer au moins un modèle prédictif à la pluralité d’attributs et au premier ensemble d’attributs pour estimer un deuxième ensemble d’attributs associés au premier individu; et calculer un âge biologique pour le premier individu en utilisant le premier ensemble d’attributs et le deuxième ensemble d’attributs. Procédé selon la revendication 51, comprenant en outre : appliquer au moins un modèle prédictif à la pluralité d’attributs associés à la pluralité d’individus pour générer une pluralité d’attributs artificiels. Procédé selon la revendication 52, comprenant en outre : générer une pluralité correspondante d’attributs artificiels dans un seuil prédéterminé du premier ensemble d’attributs associés au premier individu. Procédé selon la revendication 53, comprenant en outre : générer le deuxième ensemble d’attributs associés au premier individu en utilisant au moins une partie de la pluralité correspondante d’attributs artificiels. Procédé selon la revendication 53, comprenant en outre : calculer un âge biologique de groupe en utilisant au moins une partie de la pluralité correspondante d’attributs artificiels. Procédé selon la revendication 55, comprenant en outre calculer l’âge biologique du premier individu à l’aide de l’âge biologique du groupe. Procédé selon la revendication 55, comprenant en outre: calculer un intervalle de confiance associé à l’âge biologique et à l’âge biologique du groupe , dans lequel l’âge biologique du groupe est une valeur moyenne comprise entre une valeur supérieure et une valeur inférieure de l’intervalle de confiance. Procédé selon la revendication 51, dans lequel le premier ensemble d’attributs comprend un ou plusieurs des thèmes suivants : santé métabolique, santé cardiovasculaire, santé musculaire, santé immunitaire et inflammation, gestion du poids, mobilité et santé articulaire, santé hépatique, santé mentale et émotionnelle et performance, gestion du stress, santé gastro-intestinale, vision, apparence, sommeil, biorythme, la santé des hommes, la santé des femmes, la santé et la fonction sexuelles, l’apport nutritionnel, les mesures de la qualité de vie ou d’autres attributs liés à la santé. Procédé selon la revendication 51, dans lequel le premier ensemble d’attributs comprend un ou plusieurs de l’âge, du sexe, du poids, de la taille, du tour de bras, du tour de taille, de la pression artérielle systolique, de la pression artérielle diastolique, de la pression artérielle totale, du cholestérol des lipoprotéines de haute densité (HDL), du cholestérol des lipoprotéines de basse densité (LDL), des niveaux du cholestérol total, des LDL oxydés (oxLDL ), niveaux de triglycérides, niveaux de glucose plasmatique à jeun (FPG), niveaux de glucose sur deux heures, niveaux d’acides gras non estérifiés (NEFA), pression artérielle, force musculaire modérée, force musculaire vigoureuse, distance de marche par unité de temps, pourcentage de graisse corporelle, force de squat, force de pompe, force de pompe du genou, force de planche, tests d’équilibre, score SPPB (Short Physical Performance Battery), habitudes de sommeil, taux maximal d’oxygène (VO2), habitudes d’activité physique, fréquence cardiaque au repos, maladies de santé, antécédents familiaux de maladies de santé, grossesse, habitudes d’allaitement, complications de grossesse, pratiques contraceptives, stress perçu, marqueurs immunitaires, niveaux de vitamines, marqueurs allergènes et marqueurs du microbiome. Procédé selon la revendication 51, dans lequel le premier ensemble d’attributs est déterminé au moins en partie à partir d’une ou plusieurs réponses affirmatives ou négatives à une ou plusieurs questions liées à la santé. Procédé selon la revendication 51, comprenant en outre : recevoir au moins un attribut hypothétique pour le premier individu; et recalculer l’âge biologique en utilisant au moins un attribut hypothétique. Procédé selon la revendication 51, comprenant en outre : Fournir au moins un modèle prédictif comprenant un ou plusieurs modèles d’apprentissage automatique, modèles génératifs ou modèles de score. Procédé selon la revendication 62, dans lequel au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs réseaux bayésiens. Procédé selon la revendication 62, dans lequel au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs modèles d’analyse en composantes principales. Procédé de mise en œuvre par ordinateur pour fournir des recommandations en matière de santé, la méthode comprenant les étapes suivantes effectuées par au moins un processeur : recevoir un premier ensemble d’attributs associés à un premier individu; estimer, à l’aide d’au moins un modèle prédictif, d’un deuxième ensemble d’attributs associés au premier individu; appliquer le premier ensemble d’attributs et le deuxième ensemble d’attributs à au moins un arbre de décision; générer, avec au moins un arbre de décision, une pluralité de classifications pour au moins certains des attributs du premier ensemble d’attributs et du deuxième ensemble d’attributs; et fournir, sur la base de la pluralité des classifications, une recommandation de santé pour que le premier individu modifie au moins un des attributs du premier ensemble d’attributs et du deuxième ensemble d’attributs. Procédé selon la revendication 65, comprenant en outre: hiérarchiser au moins un des attributs du premier ensemble d’attributs et du second ensemble d’attributs. Procédé selon la revendication 66, comprenant en outre: Fournir la recommandation de santé pour améliorer au moins un attribut hiérarchisé dans le premier ensemble d’attributs et le deuxième ensemble d’attributs. Procédé selon la revendication 66, comprenant en outre: sélectionner au moins un des arbres de décision d’une pluralité en fonction de l’attribut prioritaire d’au moins un attribut pour fournir la recommandation de santé pour le premier individu, dans lequel chacun des arbres de décision de la pluralité se rapporte à un domaine différent de la santé. Procédé selon la revendication 65, dans lequel au moins un arbre de décision est basé sur au moins un des éléments suivants : santé métabolique, santé cardiovasculaire, gestion du poids, santé musculaire, santé immunitaire et inflammation, gestion du poids, mobilité et santé articulaire, santé hépatique, santé mentale et émotionnelle et performance, gestion du stress, santé gastro-intestinale, vision, apparence, sommeil, biorythme, santé masculine, la santé féminine, la santé et la fonction sexuelles, l’apport nutritionnel, les mesures de la qualité de vie ou d’autres attributs liés à la santé. Procédé selon la revendication 65, dans lequel au moins un arbre de décision comprend un ou plusieurs modèles d’apprentissage automatique. Procédé selon la revendication 70, dans lequel un ou plusieurs modèles d’apprentissage automatique sont formés selon que le respect de la recommandation de santé modifie au moins un des attributs du premier ensemble d’attributs et du second ensemble d’attributs. Procédé selon la revendication 65, dans lequel au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs modèles d’apprentissage automatique, de modèles génératifs ou de modèles de score. Procédé selon la revendication 65, dans lequel au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs réseaux bayésiens. Procédé selon la revendication 65, dans lequel au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs modèles d’analyse en composantes principales. Procédé selon la revendication 65, dans lequel le second ensemble d’attributs comprend un ou plusieurs des attributs de santé métabolique, de santé cardiovasculaire, de santé musculaire, de santé immunitaire et d’inflammation, de gestion du poids, mobilité et santé articulaire, santé du foie, santé mentale et émotionnelle et performance, gestion du stress, santé gastro-intestinale, vision, apparence, sommeil, biorythme, santé des hommes, santé des femmes, santé et fonction sexuelles, apport nutritionnel, mesures de la qualité de vie ou autres attributs liés à la santé. Procédé selon la revendication 65, dans lequel le second ensemble d’attributs comprend un ou plusieurs attributs dans le groupe constitué de l’âge, du sexe, du poids, de la taille, du tour de bras, du tour de taille, de la pression artérielle systolique, de la pression artérielle diastolique, de la pression artérielle totale, du cholestérol des lipoprotéines de haute densité (HDL), du de cholestérol des lipoprotéines de basse densité (LDL), du cholestérol total, du niveau de LDL oxydé (oxLDL ), niveau de triglycérides, niveau de glucose plasmatique à jeun (FPG), niveau de glucose sur deux heures, niveau d’acides gras non estérifiés (NEFA), pression artérielle, force musculaire modérée, force musculaire vigoureuse, distance de marche par unité de temps, pourcentage de graisse corporelle, force de squat, force de pompe, force de pompe du genou, force de planche, tests d’équilibre, score SPPB (Short Physical Performance Battery), habitudes de sommeil, taux maximal d’oxygène (VO2), habitudes d’activité physique, fréquence cardiaque au repos, maladies de santé, antécédents familiaux de maladies de santé, grossesse, habitudes d’allaitement, complications de grossesse, pratiques contraceptives, stress perçu, marqueurs immunitaires, niveaux de vitamines, marqueurs allergènes et marqueurs du microbiome. Procédé de mise en œuvre par ordinateur pour fournir des recommandations personnalisées en matière de santé, la méthode comprenant les étapes suivantes effectuées par au moins un processeur : recevoir une pluralité d’attributs associés à une pluralité d’individus, la pluralité d’attributs étant associée à une pluralité de poids d’échantillons; recevoir un ensemble d’attributs associés à un premier individu; générer, à l’aide de la pluralité de poids d’échantillon, une pluralité de poids personnalisés associés à l’ensemble des attributs associés au premier individu; générer, à l’aide de la pluralité de poids personnalisés, un ordre de priorité pour l’ensemble des attributs associés au premier individu; et fournir, en fonction de l’ordre de priorité, une recommandation de santé personnalisée pour la première personne afin d’améliorer un attribut de priorité élevée à partir de l’ensemble des attributs associés à la première personne. Procédé selon la revendication 77, comprenant en outre : calculer un âge biologique à l’aide de l’ensemble des attributs associés au premier individu et de la pluralité des poids personnalisés. Procédé selon la revendication 78, comprenant en outre : estimer un ensemble d’attributs associés au premier individu; et calculer l’âge biologique à l’aide de l’ensemble estimé d’attributs. Procédé selon la revendication 79, comprenant en outre: générer l’ensemble estimé d’attributs à l’aide d’au moins un modèle prédictif. Procédé selon la revendication 79, comprenant en outre: Calculer la pluralité des scores de confiance pour l’ensemble estimé d’attributs. Le procédé de la revendication 81, qui comprend en outre : calculer un score moyen en utilisant la pluralité des scores de confiance et la pluralité des poids personnalisés; et calculer l’âge biologique en utilisant le score moyen. Procédé selon la revendication 77, comprenant en outre : Fournir au moins un modèle prédictif comprenant un ou plusieurs modèles d’apprentissage automatique, modèles génératifs ou modèles de score. Procédé selon la revendication 83, dans lequel au moins un modèle prédictif comprend un ou plusieurs réseaux bayésiens. Procédé selon la revendication 83, dans lequel le modèle prédictif comprend un ou plusieurs modèles d’analyse en composantes principales. Procédé selon la revendication 77, dans lequel l’ensemble estimé d’attributs comprend un ou plusieurs des aspects suivants : santé métabolique, santé cardiovasculaire, santé musculaire, santé immunitaire et inflammation, gestion du poids, mobilité et santé articulaire, santé du foie, santé mentale et émotionnelle et performance, gestion du stress, santé gastro-intestinale, vision, apparence, sommeil, biorythme, santé des hommes, santé des femmes, santé et fonction sexuelles, apport nutritionnel, mesures de la qualité de vie ou autres attributs liés à la santé. Procédé selon la revendication 77, dans lequel l’ensemble estimé d’attributs comprend un ou plusieurs attributs sélectionnés dans le groupe constitué d’âge, de sexe, de poids, de taille, de tour de bras, de tour de taille, de pression artérielle systolique, de pression artérielle diastolique, de pression artérielle totale, de cholestérol à lipoprotéines de haute densité (HDL), de cholestérol à lipoprotéines de basse densité (LDL), de cholestérol total, de niveau de LDL oxydé (oxLDL ), niveau de triglycérides, niveau de glucose plasmatique à jeun (FPG), niveau de glucose sur deux heures, niveau d’acides gras non estérifiés (NEFA), pression artérielle, force musculaire modérée, force musculaire vigoureuse, distance de marche par unité de temps, pourcentage de graisse corporelle, force de squat, force de pompe, force de pompe du genou, force de planche, tests d’équilibre, score SPPB (Short Physical Performance Battery), habitudes de sommeil, taux maximal d’oxygène (VO2), habitudes d’activité physique, fréquence cardiaque au repos, maladies de santé, antécédents familiaux de maladies de santé, grossesse, habitudes d’allaitement, complications de grossesse, pratiques contraceptives, stress perçu, marqueurs immunitaires, niveaux de vitamines, marqueurs allergènes et marqueurs du microbiome. Procédé selon la revendication 77, qui comprend en outre: générer l’ordre de priorité pour l’ensemble des attributs associés au premier individu en fonction d’au moins un des attributs d’une priorité définie par l’utilisateur, d’une priorité définie par l’entraîneur, d’une priorité définie par l’apprentissage automatique, de changements dans les modèles biologiques, de changements dans les modèles de comportement ou de commentaires des utilisateurs. Procédé selon la revendication 77, dans lequel la recommandation de santé personnalisée comprend au moins une recommandation nutritionnelle, une recommandation de composition de repas, une recommandation de moment de repas, une recommandation d’activité physique, une recommandation d’activité mentale, une recommandation de sommeil, une recommandation de supplément de santé, une recommandation d’article de santé ou une recommandation de tâche quotidienne. Procédé selon la revendication 77, comprenant en outre: calculer un âge biologique pour le premier individu sur la base d’un ensemble sélectionné d’une ou de plusieurs catégories d’attributs, l’ensemble d’une ou plusieurs catégories d’attributs comprenant au moins un de santé métabolique, de santé cardiovasculaire, de santé musculaire, de santé immunitaire et d’inflammation, de gestion du poids, de mobilité et de santé articulaire, de santé hépatique, de santé mentale et émotionnelle et de performance, la gestion du stress, la santé intestinale, la vision, l’apparence, le sommeil, le biorythme, la santé des hommes, la santé des femmes, la santé et la fonction sexuelles ou d’autres attributs liés à la santé.