Drei Schritte: ein echtes biologisches Signal messen, es als einen ehrlichen Wert verstehen und mit Gabriel und den Spezialisten danach handeln.
Ein 20–27 Sekunden langer Kamera-Scan misst pulsbasierte Signale (Herzfrequenz, Herzratenvariabilität, Atemfrequenz, Pulswellenform). Alternativ oder ergänzend kannst du ein Wearable synchronisieren und Laborwerte manuell hochladen. Die Signalqualität wird bei jedem Scan ausgewiesen; schwache Scans werden gekennzeichnet, nicht stillschweigend verwendet.
Die Werte fließen in den Human Efficiency Score (HES), einen 0–100-Wert über fünf Säulen — Ernährung & Stoffwechsel, Erholung & Rhythmus, Schlaf, Training & Körper und Mental & Resilienz — mit 25 % Gewicht auf Ernährung & Stoffwechsel und 22 % auf Erholung & Rhythmus. Angezeigt wird eine Bandbreite statt eines einzelnen Werts, wenn nicht genug Säulen echte Daten haben.
Gabriel und die Spezialisten übersetzen den Wert in konkrete, nicht-medizinische Vorschläge: Trainingslast, Schlaffenster, Mahlzeiten, Fokusblöcke. Einmal pro Woche fasst ein einziges Synthese-Meeting alle Perspektiven in einem Briefing zusammen statt in sieben Nachrichten.
Du kannst deine Daten jederzeit exportieren oder löschen. Blutwerte werden in qualitative Formulierungen übersetzt, bevor ein KI-Begleiter sie sieht — rohe Laborwerte gelangen nie in einen KI-Prompt. Gabriels Haupt-Chat erhält deine letzten Scan-Werte, etwa Herzfrequenz und HRV, als Zahlen, damit er mit dir darüber sprechen kann.
Der Scan ist Remote-Photoplethysmographie (rPPG): Die Kamera erkennt die minimalen Farbveränderungen deiner Haut, die jeder Herzschlag verursacht. Aus dieser Pulswellenform leitet die Engine Herzfrequenz, Herzratenvariabilität (SDNN und RMSSD), Atemfrequenz und Formmerkmale der Pulswelle selbst ab. Wo das Gerät es erlaubt, werden Belichtung und Weißabgleich während des Scans fixiert, damit das Signal nicht durch die automatischen Anpassungen des Handys verfälscht wird, und beide Objektive können nacheinander für eine robustere Messung genutzt werden.
Jeder Scan meldet seine eigene Qualität. Die Engine nutzt einen dreifachen Konsens — Frequenzanalyse, Autokorrelation und den Median der Intervalle zwischen Herzschlägen — und ein Scan, der nicht mit sich selbst übereinstimmt, wird als niedrige Qualität gekennzeichnet, statt leise in deinen Verlauf einzufließen. Das zählt mehr als die Schlagzeilen-Genauigkeit: Ein Wellness-Score, der auf unmarkiert schlechten Daten aufbaut, ist schlechter als gar kein Score.
Du musst nicht ständig scannen. Optionale Wearable-Synchronisation (über die Gesundheits-Plattform deines Handys sowie verbundene Ringe und Uhren) füllt die Lücken mit kontinuierlichen Daten. Schlaf wird als eigener Zyklus erfasst, mit einem Protokoll, das sich an deinen Arbeitsplan anpasst, statt eine feste Schlafenszeit anzunehmen. Ernährung kann per Barcode protokolliert werden. Nichts davon ist Pflicht — der Score verschlechtert sich sanft, wenn eine Quelle fehlt, statt einen Wert zu erfinden.
Gabriel und die sechs Spezialisten lesen einen gemeinsamen Wellness-Zustand. Jeder Spezialist sieht nur die Signale, die sein eigener Bereich braucht, sodass der Ernährungsbegleiter nie deine Trainingshistorie erhält und der soziale Begleiter nie Laborwerte sieht. Blutwerte werden in qualitative Formulierungen umgewandelt, bevor ein KI-Begleiter sie sieht — „am oberen Ende deiner eigenen jüngsten Spanne“, nie eine rohe Laborzahl. Bei den Spezialisten wird jedes enthaltene und ausgeschlossene Signal pro Anfrage protokolliert (nur Schlüssel und Begründung, nie Werte).
Einmal pro Woche werden die Sichtweisen der Spezialisten in ein einziges Briefing zusammengeführt, statt in sieben separate Benachrichtigungen. Es beginnt mit dem, was sich tatsächlich geändert hat, nicht mit einer Zusammenfassung von dem, was du schon weißt, und ist explizit darüber, was es nicht weiß. Das ist der Moment, um den das Produkt gebaut ist.
Quantum Khor ist ein Wellness-Begleiter, kein Medizinprodukt. Es stellt keine Diagnose und behandelt oder verhindert keine Erkrankung.