BitDoctorAI Kurs (AIDD)

BitDoctorAI setzt laut Projektunterlagen auf eine smartphonebasierte Gesundheitsanalyse, bei der ein Video- oder Kamerasignal genutzt wird, um Blutflussmuster und weitere Vitaldaten auszuwerten. Die Dokumentation beschreibt dafür Verfahren aus Affective Computing, Signalverarbeitung und Deep Learning; genannt wird auch eine Variante der remote photoplethysmography. Die Auswertung soll in der Cloud stattfinden, während Identitäts- und Datenbezüge über dezentrale Mechanismen abgesichert werden. Wichtig ist jedoch: Die endgültige Blockchain-Architektur ist nach aktuellem Stand noch offen.

In den Projektunterlagen erscheint AIDD beziehungsweise das interne Punktesystem vor allem als Anreiz- und Verteilungsmechanismus. Nutzer, die Gesundheitsdaten beisteuern oder die Plattform mittragen, sollen über LIV-Punkte beziehungsweise spätere Token-Zuteilungen belohnt werden; zugleich ist von einer 24-prozentigen Belohnungsreserve über 36 Monate die Rede. Darüber hinaus skizziert das Team ein Modell, in dem institutionelle Zahlungen teilweise wieder in den Ökosystem-Topf fließen und künftige Governance über eine DAO möglich wird. Laut Dokumentation ist die Tokenarchitektur aber noch nicht endgültig festgezurrt.

Ja, zumindest dem Anspruch nach. Die Website betont, dass Gesundheitsdaten anonymisiert und nur mit Zustimmung verwendet werden sollen; in der Dokumentation ist außerdem von dezentraler Identität, Hashes und gesicherten Speicherlösungen wie Arweave oder Filecoin die Rede. Zugleich bleibt medizinische Datennutzung ein besonders sensibler Bereich, weshalb die praktische Umsetzung wichtiger ist als die Absichtserklärung. Gerade bei solchen Projekten entscheidet am Ende, wie sauber Einwilligungen, Speicherung und Zugriffsrechte technisch und rechtlich umgesetzt werden.