Introducing H-MBTI, an innovative AI-powered personalized healthcare system developed by Isaac Kise Lee and Michelle Kira Lee of the NGENI Foundation. This pioneering platform is the first to apply the MBTI personality type theory to healthcare management, integrating individual behavioral patterns and health data to deliver comprehensive, tailored health guidance.

According to the documentation, H-MBTI combines self-reported surveys, biometric analysis, and personality-based health profiling to provide preventative and precision medical services. The entire application was developed using AI-driven code generation and is publicly available at https://hmbti.com.

H-MBTI demonstrates how psychological frameworks, when fused with AI-powered personalization, can significantly enhance healthcare management—setting a new paradigm in digital health technology.

NGENI 재단의 Isaac Kise Lee와 Michelle Kira Lee가 개발한 H-MBTI라는 혁신적인 AI 기반 맞춤형 헬스케어 시스템을 소개합니다. 이 시스템은 MBTI 성격 유형 이론을 헬스케어 관리에 최초로 적용하여, 개인의 행동 패턴과 건강 데이터를 통합하여 포괄적인 맞춤형 건강 가이드를 제공합니다. 문서에 따르면, H-MBTI는 자가 보고 설문 조사, 생체 인식 분석, 그리고 성격 기반 건강 프로파일링을 결합하여 예방 및 정밀 의료 서비스를 제공하며, 전체 애플리케이션은 AI 기반 코드 생성으로 개발되어 https://hmbti.com에서 공개적으로 배포되었습니다. 이는 심리학적 틀이 AI 기반 맞춤화를 통해 건강 관리를 어떻게 향상시킬 수 있는지 보여주며 디지털 건강 기술의 새로운 패러다임을 제시합니다.

EDGC NICE, a non-invasive prenatal testing (NIPT) service developed by one of the original NIPT pioneers. It highlights EDGC's foundational role and extensive timeline of innovations in the field, emphasizing their proprietary end-to-end process, including specialized tubes and reference materials, which ensures quality control. The service is notable for offering the earliest validated testing window and utilizes an AI-powered analysis engine for enhanced accuracy. EDGC NICE is presented as a globally trusted and regulated platform, operating in numerous countries and distinguished from typical NIPT providers by its origin, early testing capability, advanced technology, and comprehensive infrastructure.

EDGC NICE라는 비침습 산전 검사(NIPT) 기술을 소개하고 있습니다. 이 기술은 세계 최초 NIPT 개발자에 의해 설계되었으며, 임신 6주부터 검사가 가능하여 기존 NIPT보다 더 이른 시기에 검진을 제공합니다. 또한, 인공지능(AI) 기반의 정밀 분석 알고리즘과 샘플 수집부터 보고까지 전 과정을 자체 개발 및 통제하는 기술력을 통해 높은 정확성과 신뢰성을 확보하고 있습니다. 글로벌 30개국 이상에서 사용되고 있으며, 다양한 국제 인증을 획득하여 세계 최고 수준의 품질과 서비스를 자랑합니다.

ChatGPT의 말:

The provided material addresses the concept of extending longevity for everyone by the year 2040, emphasizing that life extension will no longer remain an exclusive luxury, but rather become broadly accessible. Dr. Min Seob Lee highlights the dramatic reduction in genome sequencing costs and the scalability demonstrated by mRNA vaccine technologies as key enablers for the democratization of age-reversal science.

He underscores the role of three major developments in accelerating this transformation: epigenetic reprogramming, the rapid reduction in the cost of diagnostic technologies, and initiatives like the XPRIZE Healthspan competition. These factors are paving the way for equitable access to longevity-enhancing innovations.

Additionally, Dr. Lee encourages readers to take actionable steps today to improve their health while awaiting future breakthroughs. These include cultivating an optimistic mindset, engaging in regular exercise, improving diet, investing in affordable longevity tools, and experimenting with certain over-the-counter medications known for their potential anti-aging benefits. He emphasizes that staying healthy in the present is critical in order to benefit from the transformative medical advances approaching in the near future.

주어진 자료는 2040년까지 모든 사람을 위한 수명 연장이라는 개념을 다루며, 이는 과거의 고급스러운 사치품과 달리 대중적으로 접근 가능하게 될 것이라고 설명합니다. 저자 이민섭 박사는 유전체 해독 비용의 급격한 감소와 mRNA 백신 기술의 확장성을 통해 노화 역전 기술의 민주화가 가능하다고 강조합니다. 특히 후성유전학적 재프로그래밍, 진단 기술의 저렴화, 그리고 XPRIZE Healthspan과 같은 이니셔티브가 수명 연장 기술의 발전을 촉진한다고 언급합니다. 또한, 독자들이 현재 실천할 수 있는 건강 증진 방법으로 긍정적인 사고방식, 운동, 식단 개선, 저비용 장수 제품 투자, 그리고 일부 시판 약물을 제시하며, 미래의 혁신적인 의학적 돌파구를 기다리는 동안 자신의 건강을 유지하는 것이 중요하다고 말합니다.

Epi-Clock is a novel epigenetic clock model designed for measuring biological age from blood DNA methylation. This measurement is increasingly important for predicting disease risk, guiding personalized health strategies, and advancing age-targeted therapeutics. Unlike chronological age, biological age offers a more accurate reflection of an individual’s functional health and longevity potential.

Existing DNA methylation-based epigenetic clocks often rely on hundreds to thousands of CpG sites, leading to high costs, complex analysis, and poor scalability, which limit their use in large-scale screening and clinical applications. To address these limitations, Epi-Clock was developed as a streamlined and cost-effective solution.

이 연구는 DNA 메틸화를 기반으로 생물학적 나이를 측정하는 새로운 방법인 Epi-Clock 모델을 개발하고 검증했습니다. 기존 방식의 높은 비용과 복잡성을 극복하기 위해, Epi-Clock은 혈액에서 추출한 DNA의 단 8개 CpG 마커만을 사용하여 나이를 예측합니다. 연구 결과, 이 모델은 높은 정확도(R² = 0.9392)와 낮은 오차(MAD = 3.78년)를 보였으며, 우수한 재현성과 일관성을 입증했습니다. 특히, 버피코트 샘플에서 최적의 성능을 나타냈으며, 최소 500ng의 DNA 입력량이 필요함을 확인했습니다. 이는 약물 개발, 대규모 인구 검진, 그리고 개인 맞춤형 건강 관리 분야에서 생물학적 나이 평가를 위한 실용적이고 확장 가능한 도구로서 Epi-Clock의 잠재력을 시사합니다.