KuraPath
know your health
Binuo para sa Kinabukasan ng AI sa Edukasyong Pangkalusugan.
Depensable na IP ng malalim na teknolohiya. Imprastraktura na gawa para sa produksyon. Walang mga prototype.
Ang KuraPath ay binuo sa pitong kakayahan ng malalim na teknolohiya na nagiging isang moog ng imprastraktura ng edukasyong pangkalusugan. Bawat sistema na inilarawan dito ay gumagana na sa produksyon at nagsisilbi sa mga tunay na gumagamit. Ito ay hindi isang roadmap o isang papel ng pananaliksik. Ito ay naihatid na malalim na tech software na nagpapagana sa susunod na henerasyon ng edukasyong pangkalusugan.
AI sa Edukasyong Pangkalusugan sa Device
AI na inuuna ang privacy na hindi lumalabas sa browser
Prediktibong Trajectory sa Edukasyong Pangkalusugan
Alamin kung saan nagte-trend ang iyong mga biomarker
Mga Insight ng Populasyon na Nagpapanatili ng Privacy
Matuto mula sa lahat, huwag ilantad ang sinuman
Intelligent na Pag-unawa sa Dokumento
Anumang dokumento ng kalusugan, nauunawaan sa loob ng segundo
Engine ng Synthetic Health Data
Makatotohanang data ng pagsubok sa sukat, walang panganib sa privacy
Digital na Kakambal ng Kalusugan
Ang iyong kalusugan, sinuri
Proprietary LLM Imprastraktura
Provider abstraction + lokal na AI inference
Modelong Pandaigdig ng Biosphere
Causal Bayesian network para sa mga panganib sa kalusugan ng kapaligiran
Satelayt na Katalinuhan sa Kapaligiran
10m-resolution na pagmamasid sa Earth para sa panganib sa kalusugan
Pitong kakayahan. Isang nagpaparaming moog.
Ang bawat kakayahan ay isang natatanging teknikal na tagumpay. Sama-sama, lumilikha sila ng isang pinagsamang kalamangan na labis na mahirap kopyahin. Ito ay imprastraktura ng malalim na teknolohiya, hindi lamang mga feature.
AI sa Edukasyong Pangkalusugan sa Device
AI na inuuna ang privacy na hindi lumalabas sa browser
Karamihan sa mga platform ng AI sa kalusugan ay nagpapadala ng sensitibong data sa mga cloud server para sa pagproseso. Ang KuraPath ay nagpapatakbo ng inference direkta sa browser, na may zero data transmission sa mga panlabas na endpoint. Ang aming dual-backend architecture ay sumusuporta sa parehong cloud at on-device modes, na may kakayahan ang mga gumagamit na pumili ng isang ganap na pribadong mode kung saan walang lumalabas sa kanilang device. Ang pagbuo ng production-grade, on-device health education AI ay isa sa pinakamahirap na problema sa health tech. Naipadala na namin ito.
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
Prediktibong Trajectory sa Edukasyong Pangkalusugan
Alamin kung saan nagte-trend ang iyong mga biomarker
Ang tradisyonal na edukasyong pangkalusugan ay static: nakakakuha ka ng pagsusuri ng dugo, nakakakita ng numero, at hinahanap ang kahulugan nito. Ang KuraPath ay nagbibigay ng pagsusuri sa educational trend na nagpapakita kung saan nagte-trend ang iyong mga biomarker batay sa iyong kasaysayan. Ang aming ensemble approach ay pinagsasama ang statistical models sa contextual analysis upang makabuo ng mga educational trajectory visualisations na may confidence intervals. Aming kinukrus-korelate ang mga biomarker trend sa data ng pagkakalantad sa kapaligiran (kalidad ng hangin, UV, pollutants), na lumilikha ng isang educational context layer na walang ibang consumer platform na nag-aalok. Ito ay hindi isang diagnostic tool; tinutulungan nito ang mga gumagamit na maunawaan ang kanilang mga health trends upang magkaroon ng mas may kaalamang pag-uusap sa kanilang doktor.
Biomarker Forecasting
Ensemble Prediction Engine
Biomarkers Tracked
37
HbA1c projected to normalise within 8 weeks at current trajectory.
📈 94% Confidence
Mga Insight ng Populasyon na Nagpapanatili ng Privacy
Matuto mula sa lahat, huwag ilantad ang sinuman
Ang edukasyong pangkalusugan ay bumubuti kapag may kaalaman mula sa mga pattern sa antas ng populasyon, ngunit pinipigilan ng mga regulasyon sa privacy ang pagbabahagi ng data sa pagitan ng mga institusyon. Tinutugunan ito ng KuraPath gamit ang federated learning at differential privacy: natututo ang modelo mula sa mga pattern ng populasyon nang walang anumang raw data na umaalis sa device ng user. Tanging anonymous, mathematically noisy weight updates lamang ang pinagsama-sama. Ang resulta ay mas mayaman, population-informed na nilalaman ng edukasyong pangkalusugan na may pormal na garantisadong indibidwal na privacy.
Federated Learning
Differential Privacy
Privacy Budget
ε = 5.0
Zero raw data leaves any device. Only noisy weight updates are aggregated.
🔐 Mathematically Private
Intelligent na Pag-unawa sa Dokumento
Anumang dokumento ng kalusugan, nauunawaan sa loob ng segundo
Ang mga dokumento ng kalusugan ay dumarating sa dose-dosenang mga format, mula sa mga sulat-kamay na tala ng GP hanggang sa kumplikadong PDF ng patolohiya. Ang KuraPath ay nagde-deploy ng 7 espesyalizadong extraction pipelines na may clinical named entity recognition na sinanay sa mga sistema ng pag-coding ng Australia: ICD-10-AM, PBS, SNOMED CT, at ACHI. Kinukuha, normalisahin, at iniistruktura namin ang nilalaman ng dokumento na hindi man lang maproseso ng mga kakumpitensya, pagkatapos ay isinasalin ito sa malinaw, simpleng wikang edukasyong pangkalusugan para sa gumagamit. Ang aming AU-specific na lalim ng clinical coding ay isang makabuluhang competitive differentiator sa mga pamilihan ng Australia at 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
Engine ng Synthetic Health Data
Makatotohanang data ng pagsubok sa sukat, walang panganib sa privacy
Ang pagbabahagi ng tunay na data ng kalusugan para sa pagpapaunlad, pagsubok, o pananaliksik ay halos imposible dahil sa mga limitasyon sa privacy. Ang KuraPath ay bumubuo ng clinically accurate na synthetic health profiles sa 44 na biomarker at 74 na wika gamit ang parametric generation. Ang bawat synthetic dataset ay sinusuri laban sa 9 na adversarial attack vectors upang matiyak na hindi ito maaaring i-reverse-engineer upang ilantad ang tunay na data ng pasyente. Partikular na binuo para sa CRO at pharmaceutical safety testing workflows kung saan mahalaga ang makatotohanang data ngunit ang tunay na data ay bawal.
Synthetic Data Engine
Parametric Generation
Coverage
37 Bio × 72 Lang
9 adversarial vectors tested per batch. Zero reverse-engineering risk.
🧪 All Tests Passed
Digital na Kakambal ng Kalusugan
Ang iyong kalusugan, sinuri
Karamihan sa mga tao ay walang paraan upang maunawaan kung paano nauugnay ang mga pagpipilian sa pamumuhay sa kanilang health profile. Ang KuraPath ay bumubuo ng isang educational digital twin gamit ang isang Bayesian causal network na may Monte Carlo simulation. Maaaring suriin ng mga gumagamit ang mga what-if scenarios sa pamamagitan ng pag-aayos ng mga lifestyle slider (ehersisyo, diyeta, tulog, paninigarilyo, alkohol) at makita kung paano nauugnay ang mga pagbabagong iyon sa kanilang risk education profile, na sinusuportahan ng peer-reviewed clinical evidence. Ito ay isang educational exploration tool, hindi isang diagnostic o clinical decision aid. Tinutulungan nito ang mga gumagamit na matuto tungkol sa mga relasyon sa kalusugan upang magkaroon ng mas may kaalamang pag-uusap sa kanilang healthcare provider.
Digital Health Twin
Bayesian Causal Network
Simulation
Monte Carlo · 10K
Causal model, not correlation. What-if scenarios grounded in published research.
🧬 Bayesian Inference
Proprietary LLM Imprastraktura
Provider abstraction + lokal na AI inference
Multi-provider AI layer na nagbibigay-daan sa seamless switching sa pagitan ng cloud (Gemini) at lokal na open-source models (Ollama/MedGemma). 52-case safety evaluation suite na may automated benchmarking ay nagsisiguro ng quality parity sa iba't ibang provider. Ang arkitekturang ito ay nag-aalis ng single-vendor dependency habang nagbibigay-daan sa on-premise deployment para sa mga regulated enterprise na nangangailangan ng buong data sovereignty.
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
Modelong Pandaigdig ng Biosphere
Causal Bayesian network para sa mga panganib sa kalusugan ng kapaligiran
Isang mahusay sa kompyuter na causal Bayesian network na may 37+ na node (pinagsasama ang 45 na sinuring pinagmumulan ng ebidensya at satellite-derived land cover data) na nagmomodelo ng mga resulta ng panganib sa kapaligiran at kalusugan tulad ng pagkakalantad sa lamig, panganib sa paghinga, at pagbabago sa kapaligiran. Naka-personalize gamit ang Conditional Probability Table (CPT) na pag-aaral mula sa biometric na datos ng gumagamit at sinusuri sa pamamagitan ng consensus engine sa kaligtasan na may 12 pamantayan.
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
Satelayt na Katalinuhan sa Kapaligiran
10m-resolution na pagmamasid sa Earth para sa panganib sa kalusugan
Pinagsasama ang Google AlphaEarth Foundations (10m resolution, 64-dim embeddings, CC-BY 4.0), Dynamic World near-real-time land cover classification (9 classes, 2–5 araw na refresh), at Perch 2.0 on-device bioacoustic species identification (14,795 species, Apache 2.0). Ang paggamit ng lupa na galing sa satelayt, mga index ng halaman, at mga ratio ng hindi tinatagusang ibabaw ay pinagsama sa ground-level AQI, UV, at meteorolohikong datos upang makabuo ng marka ng panganib sa kalusugan ng kapaligiran sa antas ng suburb.
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
Binuo para sa Produksyon. Suportado ng Agham.
Bawat kakayahan sa pahinang ito ay gumagana sa produksyon, nagsisilbi sa mga tunay na gumagamit, at patuloy na bumubuti. Ang mga ito ay hindi mockups, prototypes, o research experiments. Ito ay imprastraktura na gumagana sa malaking sukat, binuo ng isang koponan na nagdedeliver. Kung naghahanap ka ng deep tech health AI na talagang na-deploy, nahanap mo na ito.
Humiling ng DemoBakit dapat bigyang-pansin ng mga deep tech VC at lider ng inobasyon ng negosyo.
Ang KuraPath ay hindi isang manipis na wrapper sa paligid ng isang foundation model. Ito ay isang vertically integrated health AI platform na may pitong proprietary deep tech systems na nagiging isang depensable na infrastructure moat. Narito ang nagpapakaiba nito.
Depensable na Portfolio ng IP
Walong natatanging kakayahan ng malalim na teknolohiya na bumubuo ng isang depensable na portfolio ng IP. Kasunod ng desisyon ng Aristocrat v Commissioner High Court (Pebrero 2026), ang mga pangunahing inobasyon ng KuraPath — kabilang ang metodolohiya ng interpretasyon ng kalusugan ng AI, Digital Health Twin, hallucination-mitigated RAG pipeline, at quantum-safe privacy architecture — ay kwalipikado bilang patent-eligible sa ilalim ng batas ng Australia. Ang AI sa edukasyong pangkalusugan sa device, federated learning na may differential privacy, causal health modelling, proprietary LLM infrastructure, at post-quantum encryption ay lumilikha ng nagpaparaming teknikal na moats na labis na mahirap kopyahin.
Pang-Produksyon, Hindi Pananaliksik
Lahat ng nasa pahinang ito ay gumagana at nagsisilbi sa mga tunay na gumagamit ngayon. Ito ay hindi isang research lab demo o isang pitch deck concept. Ang mga sistemang ito ay naka-deploy, minomonitor, at patuloy na bumubuti sa produksyon.
Quantum-Safe na Pagsunod sa Regulasyon
Buong pagsunod sa Privacy Act 1988 (Cth), Australian Privacy Principles, automated decision-making disclosure (Tranche 1 reforms), at SOC 2 security standards. Quantum-safe encryption architecture na may AES-256-GCM field-level encryption, crypto-agility versioning (FIPS 197), HMAC-SHA256 pseudonymization (GDPR Art 4(5)), AI content signing, at isang roadmap sa ML-KEM-768 hybrid key encapsulation (FIPS 203) at ML-DSA-65 digital signatures (FIPS 204). Data sovereignty sa imprastraktura ng Australia.
Pinagsamang Kalamangan sa Kompetisyon
Bawat kakayahan ay nagpapatibay sa iba. Ang AI sa device ay nagbibigay-daan sa federated learning. Pinapabuti ng federated learning ang mga predictive trajectories. Ang mga predictive trajectories ay nagpapakain sa digital health twin. Ang proprietary LLM infrastructure ay nagpapababa ng vendor lock-in ng 60-80%. Pinoprotektahan ng quantum-safe encryption ang lahat ng data gamit ang crypto-agility para sa mga pag-upgrade ng algorithm sa hinaharap. Hindi maaaring kopyahin ng mga kakumpitensya ang isa nang hindi itinayo ang lahat ng walo.
Ang AI-first na vertical healthtech infrastructure layer.
Kung ikaw ay isang investor na sumusuri ng mga pagkakataon sa AI-first vertical healthtech, isang enterprise na nagsusuri ng mga partnership sa AI sa kalusugan, o isang researcher na interesado sa privacy-preserving health intelligence, nais naming makipag-usap.
Makipag-ugnayan