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.