KuraPath
know your health
Diseñada para el futuro de la IA en Educación para la Salud.
Propiedad intelectual defendible en tecnología profunda. Infraestructura de grado de producción. Sin prototipos.
KuraPath se basa en siete capacidades de tecnología profunda que se combinan para formar una barrera de infraestructura en la educación para la salud. Cada sistema aquí descrito está en producción y sirviendo a usuarios reales. Esto no es una hoja de ruta ni un artículo de investigación. Es software de tecnología profunda ya lanzado que impulsa la próxima generación de educación para la salud.
IA para la Educación en Salud en el Dispositivo
IA que prioriza la privacidad y nunca sale del navegador
Trayectorias Predictivas en Educación para la Salud
Descubre hacia dónde se dirigen tus biomarcadores
Conocimientos Poblacionales que Preservan la Privacidad
Aprende de todos, sin exponer a nadie
Comprensión Inteligente de Documentos
Cualquier documento de salud, entendido en segundos
Motor de Datos de Salud Sintéticos
Datos de prueba realistas a escala, cero riesgo de privacidad
Gemelo Digital de Salud
Tu salud, explorada
Infraestructura LLM Propietaria
Abstracción de proveedores + inferencia de IA local
Modelo mundial de la Biosfera
Red bayesiana causal para riesgos de salud ambiental
Inteligencia ambiental satelital
Observación de la Tierra con resolución de 10 m para el riesgo de salud
Siete capacidades. Una barrera compuesta.
Cada capacidad es un logro técnico independiente. Juntas, crean una ventaja compuesta extraordinariamente difícil de replicar. Esto es infraestructura de tecnología profunda, no solo funcionalidades.
IA para la Educación en Salud en el Dispositivo
IA que prioriza la privacidad y nunca sale del navegador
La mayoría de las plataformas de IA para la salud envían datos sensibles a servidores en la nube para su procesamiento. KuraPath ejecuta inferencias directamente en el navegador, sin transmisión de datos a puntos finales externos. Nuestra arquitectura de doble backend admite modos tanto en la nube como en el dispositivo, permitiendo a los usuarios optar por un modo totalmente privado donde nada sale de su dispositivo. Construir IA de educación en salud en el dispositivo de grado de producción es uno de los problemas más difíciles en la tecnología de la salud. Nosotros lo hemos logrado.
On-Device Inference
WebGPU · Privacy Mode
Data Transmitted
0 bytes
100% On-Device
All inference runs locally via WebGPU. No data leaves the browser.
🔒 Zero Cloud Dependency
Trayectorias Predictivas en Educación para la Salud
Descubre hacia dónde se dirigen tus biomarcadores
La educación tradicional en salud es estática: te haces un análisis de sangre, ves un número y buscas lo que significa. KuraPath ofrece un análisis de tendencias educativas que muestra hacia dónde se dirigen tus biomarcadores basándose en tu historial. Nuestro enfoque de conjunto combina modelos estadísticos con análisis contextual para generar visualizaciones de trayectorias educativas con intervalos de confianza. Correlacionamos las tendencias de biomarcadores con datos de exposición ambiental (calidad del aire, UV, contaminantes), creando una capa de contexto educativo que ninguna otra plataforma de consumo ofrece. Esto no es una herramienta de diagnóstico; ayuda a los usuarios a comprender sus tendencias de salud para tener conversaciones más informadas con su médico.
Biomarker Forecasting
Ensemble Prediction Engine
Biomarkers Tracked
37
HbA1c projected to normalise within 8 weeks at current trajectory.
📈 94% Confidence
Conocimientos Poblacionales que Preservan la Privacidad
Aprende de todos, sin exponer a nadie
La educación en salud mejora cuando se informa por patrones a nivel poblacional, pero las regulaciones de privacidad impiden compartir datos entre instituciones. KuraPath aborda esto con aprendizaje federado y privacidad diferencial: el modelo aprende de patrones poblacionales sin que ningún dato bruto salga del dispositivo del usuario. Solo se agregan actualizaciones de peso anónimas y matemáticamente ruidosas. El resultado es un contenido de educación en salud más rico e informado por la población, con privacidad individual formalmente garantizada.
Federated Learning
Differential Privacy
Privacy Budget
ε = 5.0
Zero raw data leaves any device. Only noisy weight updates are aggregated.
🔐 Mathematically Private
Comprensión Inteligente de Documentos
Cualquier documento de salud, entendido en segundos
Los documentos de salud vienen en docenas de formatos, desde notas manuscritas de médicos de cabecera hasta complejos PDFs de patología. KuraPath implementa 7 pipelines de extracción especializados con reconocimiento de entidades nombradas clínicas entrenados en sistemas de codificación australianos: ICD-10-AM, PBS, SNOMED CT y ACHI. Extraemos, normalizamos y estructuramos el contenido de los documentos que los competidores ni siquiera pueden analizar, y luego lo traducimos en una educación para la salud clara y en lenguaje sencillo para el usuario. Nuestra profundidad de codificación clínica específica de Australia es un diferenciador competitivo significativo en los mercados australiano y APAC.
Document Intelligence
Clinical NER Pipeline
Active Pipelines
7
Clinical NER trained on AU coding systems. 7 specialised extraction pipelines.
📄 ICD-10-AM · PBS · SNOMED
Motor de Datos de Salud Sintéticos
Datos de prueba realistas a escala, cero riesgo de privacidad
Compartir datos de salud reales para desarrollo, pruebas o investigación es casi imposible debido a las restricciones de privacidad. KuraPath genera perfiles de salud sintéticos clínicamente precisos en 44 biomarcadores y 74 idiomas utilizando generación paramétrica. Cada conjunto de datos sintéticos se somete a pruebas de estrés contra 9 vectores de ataque adversario para garantizar que no pueda ser objeto de ingeniería inversa para revelar datos reales de pacientes. Construido específicamente para flujos de trabajo de CRO y pruebas de seguridad farmacéuticas donde los datos realistas son esenciales pero los datos reales están prohibidos.
Synthetic Data Engine
Parametric Generation
Coverage
37 Bio × 72 Lang
9 adversarial vectors tested per batch. Zero reverse-engineering risk.
🧪 All Tests Passed
Gemelo Digital de Salud
Tu salud, explorada
La mayoría de las personas no tienen forma de entender cómo las elecciones de estilo de vida se relacionan con su perfil de salud. KuraPath construye un gemelo digital educativo utilizando una red causal bayesiana con simulación Monte Carlo. Los usuarios pueden explorar escenarios hipotéticos ajustando los controles deslizantes de estilo de vida (ejercicio, dieta, sueño, tabaquismo, alcohol) y ver cómo esos cambios se relacionan con su perfil de educación de riesgo, respaldado por evidencia clínica revisada por pares. Esta es una herramienta de exploración educativa, no una ayuda de diagnóstico o decisión clínica. Ayuda a los usuarios a aprender sobre las relaciones de salud para tener conversaciones mejor informadas con su proveedor de atención médica.
Digital Health Twin
Bayesian Causal Network
Simulation
Monte Carlo · 10K
Causal model, not correlation. What-if scenarios grounded in published research.
🧬 Bayesian Inference
Infraestructura LLM Propietaria
Abstracción de proveedores + inferencia de IA local
Capa de IA multiproveedor que permite el cambio fluido entre modelos en la nube (Gemini) y modelos locales de código abierto (Ollama/MedGemma). Suite de evaluación de seguridad de 52 casos con benchmarking automatizado que garantiza la paridad de calidad entre proveedores. Esta arquitectura elimina la dependencia de un único proveedor al tiempo que permite el despliegue local para empresas reguladas que requieren plena soberanía de datos.
LLM Infrastructure
Multi-Agent · Fine-Tuned
Active Models
14 LLMs
14 fine-tuned health LLMs with retrieval-augmented generation, consensus safety, and automatic citation.
🧠 Multi-Agent Reasoning
Modelo mundial de la Biosfera
Red bayesiana causal para riesgos de salud ambiental
Una red bayesiana causal computacionalmente eficiente con más de 37 nodos (que fusiona 45 fuentes de evidencia revisadas por pares y datos de cobertura terrestre derivados de satélites) que modela resultados de riesgo para la salud y el medio ambiente como la exposición al frío, el riesgo respiratorio y el cambio ambiental. Personalizado mediante el aprendizaje de Tablas de Probabilidad Condicional (CPT) a partir de los datos biométricos del usuario y evaluado a través de un motor de consenso de seguridad de 12 criterios.
Biosphere World Model
Causal Bayesian Network
Evidence Sources
45 Studies
Causal Bayesian network fusing 45 studies. Models environment-health risk with personalised CPT learning.
🌍 Environment → Health Risk
Inteligencia ambiental satelital
Observación de la Tierra con resolución de 10 m para el riesgo de salud
Integra Google AlphaEarth Foundations (resolución de 10 m, incrustaciones de 64 dimensiones, CC-BY 4.0), la clasificación de cobertura terrestre casi en tiempo real de Dynamic World (9 clases, actualización de 2 a 5 días) y la identificación bioacústica de especies en el dispositivo Perch 2.0 (14,795 especies, Apache 2.0). El uso de la tierra derivado de satélites, los índices de vegetación y las proporciones de superficies impermeables se fusionan con el AQI a nivel del suelo, los rayos UV y los datos meteorológicos para producir puntuaciones de riesgo de salud ambiental de alta fidelidad a resolución de suburbio.
Biosphere World Model
Causal Bayesian Network
Evidence Sources
45 Studies
Causal Bayesian network fusing 45 studies. Models environment-health risk with personalised CPT learning.
🌍 Environment → Health Risk
Construido para Producción. Respaldado por la Ciencia.
Cada capacidad en esta página está en producción, sirviendo a usuarios reales y mejorando continuamente. No son maquetas, prototipos o experimentos de investigación. Esta es una infraestructura que funciona a escala, construida por un equipo que cumple. Si buscas IA de salud de tecnología profunda que realmente esté desplegada, la has encontrado.
Solicitar una DemostraciónPor qué los VCs de tecnología profunda y los líderes de innovación empresarial deberían prestar atención.
KuraPath no es una simple envoltura de un modelo fundacional. Es una plataforma de IA para la salud integrada verticalmente con siete sistemas propietarios de tecnología profunda que se combinan para formar una barrera de infraestructura defendible. Esto es lo que lo hace diferente.
Cartera de Propiedad Intelectual Defendible
Ocho capacidades de tecnología profunda distintas que forman una cartera de propiedad intelectual defendible. Tras la decisión del Tribunal Superior en el caso Aristocrat contra el Comisionado (febrero de 2026), las innovaciones centrales de KuraPath —incluida la metodología de interpretación de salud con IA, el Gemelo Digital de Salud, la arquitectura RAG con mitigación de alucinaciones y la arquitectura de privacidad cuántica segura— califican como patentables bajo la ley australiana. La IA de educación en salud en el dispositivo, el aprendizaje federado con privacidad diferencial, el modelado causal de la salud, la infraestructura LLM propietaria y el cifrado post-cuántico crean barreras técnicas compuestas que son extremadamente difíciles de replicar.
Grado de Producción, No Investigación
Todo lo que aparece en esta página está activo y sirviendo a usuarios reales hoy. Esto no es una demostración de laboratorio de investigación ni un concepto de presentación. Estos sistemas están desplegados, monitoreados y mejorando continuamente en producción.
Cumplimiento Normativo Cuántico-Seguro
Cumplimiento total con la Ley de Privacidad de 1988 (Cth), los Principios de Privacidad Australianos, la divulgación de toma de decisiones automatizada (reformas de la Fase 1) y los estándares de seguridad SOC 2. Arquitectura de cifrado cuántico-seguro con cifrado a nivel de campo AES-256-GCM, versionado de cripto-agilidad (FIPS 197), seudonimización HMAC-SHA256 (GDPR Art 4(5)), firma de contenido de IA y una hoja de ruta hacia la encapsulación de clave híbrida ML-KEM-768 (FIPS 203) y las firmas digitales ML-DSA-65 (FIPS 204). Soberanía de datos en la infraestructura australiana.
Ventaja Competitiva Compuesta
Cada capacidad refuerza a las demás. La IA en el dispositivo permite el aprendizaje federado. El aprendizaje federado mejora las trayectorias predictivas. Las trayectorias predictivas alimentan el gemelo digital de salud. La infraestructura LLM propietaria reduce la dependencia del proveedor en un 60-80%. El cifrado cuántico-seguro protege todos los datos con cripto-agilidad para futuras actualizaciones de algoritmos. Los competidores no pueden replicar una sin construir las ocho.
La capa de infraestructura vertical de salud tecnológica con IA como prioridad.
Ya seas un inversor que evalúa oportunidades de salud tecnológica vertical con IA como prioridad, una empresa que explora asociaciones de IA para la salud, o un investigador interesado en la inteligencia de salud que preserva la privacidad, nos encantaría hablar contigo.
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