KuraPath
know your health
Conçu pour l'avenir de l' IA pour l'éducation à la santé.
PI deep tech défendable. Infrastructure de qualité production. Pas de prototypes.
KuraPath repose sur sept capacités deep tech qui se combinent pour créer un avantage concurrentiel en matière d'infrastructure d'éducation à la santé. Chaque système décrit ici est en production et sert de vrais utilisateurs. Ce n'est pas une feuille de route ni un article de recherche. Il s'agit d'un logiciel deep tech déployé, propulsant la prochaine génération d'éducation à la santé.
IA pour l'éducation à la santé sur appareil
Une IA respectueuse de la vie privée qui ne quitte jamais le navigateur
Trajectoires prédictives d'éducation à la santé
Sachez où vos biomarqueurs évoluent
Analyses de population respectueuses de la vie privée
Apprendre de tous, n'exposer personne
Compréhension intelligente de documents
Tout document de santé, compris en quelques secondes
Moteur de données de santé synthétiques
Données de test réalistes à grande échelle, risque de confidentialité nul
Jumeau Numérique de Santé
Votre santé, explorée
Infrastructure LLM propriétaire
Abstraction du fournisseur + inférence IA locale
Modèle mondial de la Biosphère
Réseau bayésien causal pour les risques de santé environnementale
Intelligence environnementale par satellite
Observation de la Terre avec une résolution de 10 m pour le risque sanitaire
Sept capacités. Un avantage concurrentiel cumulatif.
Chaque capacité est une prouesse technique autonome. Ensemble, elles créent un avantage cumulatif extraordinairement difficile à reproduire. Il s'agit d'une infrastructure deep tech, pas seulement de fonctionnalités.
IA pour l'éducation à la santé sur appareil
Une IA respectueuse de la vie privée qui ne quitte jamais le navigateur
La plupart des plateformes d'IA pour la santé envoient des données sensibles à des serveurs cloud pour traitement. KuraPath exécute l'inférence directement dans le navigateur, sans aucune transmission de données vers des points d'accès externes. Notre architecture à double backend prend en charge les modes cloud et sur appareil, permettant aux utilisateurs d'opter pour un mode entièrement privé où rien ne quitte jamais leur appareil. Développer une IA pour l'éducation à la santé sur appareil, de qualité production, est l'un des problèmes les plus complexes de la tech de la santé. Nous l'avons réalisé.
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
Trajectoires prédictives d'éducation à la santé
Sachez où vos biomarqueurs évoluent
L'éducation traditionnelle à la santé est statique : vous faites un test sanguin, voyez un chiffre et cherchez sa signification. KuraPath fournit une analyse des tendances éducatives montrant l'évolution de vos biomarqueurs en fonction de votre historique. Notre approche d'ensemble combine des modèles statistiques et une analyse contextuelle pour générer des visualisations de trajectoires éducatives avec des intervalles de confiance. Nous mettons en corrélation les tendances des biomarqueurs avec les données d'exposition environnementale (qualité de l'air, UV, polluants), créant ainsi une couche de contexte éducatif qu'aucune autre plateforme grand public n'offre. Ce n'est pas un outil de diagnostic ; il aide les utilisateurs à comprendre leurs tendances de santé pour avoir des conversations plus éclairées avec leur médecin.
Biomarker Forecasting
Ensemble Prediction Engine
Biomarkers Tracked
37
HbA1c projected to normalise within 8 weeks at current trajectory.
📈 94% Confidence
Analyses de population respectueuses de la vie privée
Apprendre de tous, n'exposer personne
L'éducation à la santé s'améliore lorsqu'elle est informée par des schémas au niveau de la population, mais les réglementations de confidentialité empêchent le partage de données entre les institutions. KuraPath y remédie grâce à l'apprentissage fédéré et à la confidentialité différentielle : le modèle apprend des schémas de population sans que des données brutes ne quittent jamais l'appareil de l'utilisateur. Seules des mises à jour de poids anonymes et mathématiquement bruitées sont agrégées. Le résultat est un contenu d'éducation à la santé plus riche, informé par la population, avec une confidentialité individuelle formellement garantie.
Federated Learning
Differential Privacy
Privacy Budget
ε = 5.0
Zero raw data leaves any device. Only noisy weight updates are aggregated.
🔐 Mathematically Private
Compréhension intelligente de documents
Tout document de santé, compris en quelques secondes
Les documents de santé se présentent sous des dizaines de formats, des notes manuscrites de médecins généralistes aux PDF de pathologie complexes. KuraPath déploie 7 pipelines d'extraction spécialisés avec reconnaissance d'entités nommées cliniques, entraînés sur les systèmes de codage australiens : ICD-10-AM, PBS, SNOMED CT et ACHI. Nous extrayons, normalisons et structurons le contenu des documents que les concurrents ne peuvent même pas analyser, puis le traduisons en une éducation à la santé claire et en langage simple pour l'utilisateur. Notre profondeur de codage clinique spécifique à l'Australie est un différenciateur concurrentiel significatif sur les marchés australien et 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
Moteur de données de santé synthétiques
Données de test réalistes à grande échelle, risque de confidentialité nul
Le partage de données de santé réelles pour le développement, les tests ou la recherche est presque impossible en raison des contraintes de confidentialité. KuraPath génère des profils de santé synthétiques cliniquement précis pour 44 biomarqueurs et 74 langues, en utilisant la génération paramétrique. Chaque ensemble de données synthétiques est soumis à des tests de résistance contre 9 vecteurs d'attaque adverses afin de garantir qu'il ne peut pas être rétro-ingénierie pour révéler des données réelles de patients. Conçu spécifiquement pour les flux de travail de test de sécurité des CRO et des produits pharmaceutiques où des données réalistes sont essentielles mais où les données réelles sont interdites.
Synthetic Data Engine
Parametric Generation
Coverage
37 Bio × 72 Lang
9 adversarial vectors tested per batch. Zero reverse-engineering risk.
🧪 All Tests Passed
Jumeau Numérique de Santé
Votre santé, explorée
La plupart des gens n'ont aucun moyen de comprendre comment leurs choix de vie sont liés à leur profil de santé. KuraPath construit un jumeau numérique éducatif en utilisant un réseau causal bayésien avec simulation de Monte Carlo. Les utilisateurs peuvent explorer des scénarios hypothétiques en ajustant des curseurs de style de vie (exercice, régime alimentaire, sommeil, tabagisme, alcool) et voir comment ces changements sont liés à leur profil d'éducation au risque, étayé par des preuves cliniques évaluées par des pairs. Ceci est un outil d'exploration éducatif, et non un outil de diagnostic ou d'aide à la décision clinique. Il aide les utilisateurs à comprendre les relations de santé pour avoir des conversations plus éclairées avec leur professionnel de la santé.
Digital Health Twin
Bayesian Causal Network
Simulation
Monte Carlo · 10K
Causal model, not correlation. What-if scenarios grounded in published research.
🧬 Bayesian Inference
Infrastructure LLM propriétaire
Abstraction du fournisseur + inférence IA locale
Couche d'IA multi-fournisseurs permettant une commutation transparente entre les modèles cloud (Gemini) et les modèles open-source locaux (Ollama/MedGemma). Suite d'évaluation de sécurité de 52 cas avec benchmarking automatisé garantissant la parité de qualité entre les fournisseurs. Cette architecture élimine la dépendance à un fournisseur unique tout en permettant un déploiement sur site pour les entreprises réglementées qui exigent une souveraineté totale des données.
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
Modèle mondial de la Biosphère
Réseau bayésien causal pour les risques de santé environnementale
Un réseau bayésien causal efficace sur le plan informatique avec plus de 37 nœuds (fusionnant 45 sources de preuves évaluées par des pairs et des données de couverture terrestre dérivées de satellites) qui modélise les risques pour l'environnement et la santé tels que l'exposition au froid, le risque respiratoire et le changement environnemental. Personnalisé grâce à l'apprentissage par table de probabilité conditionnelle (CPT) à partir des données biométriques de l'utilisateur et évalué via un moteur de consensus de sécurité à 12 critères.
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
Intelligence environnementale par satellite
Observation de la Terre avec une résolution de 10 m pour le risque sanitaire
Intègre Google AlphaEarth Foundations (résolution de 10 m, intégrations à 64 dimensions, CC-BY 4.0), la classification de la couverture terrestre en temps quasi réel de Dynamic World (9 classes, rafraîchissement tous les 2 à 5 jours) et l'identification bioacoustique des espèces sur l'appareil Perch 2.0 (14 795 espèces, Apache 2.0). L'utilisation des terres dérivée de satellites, les indices de végétation et les ratios de surfaces imperméables sont fusionnés avec l'IQA au niveau du sol, les UV et les données météorologiques pour produire des scores de risque de santé environnementale de haute fidélité à l'échelle du quartier.
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
Conçu pour la production. Soutenu par la science.
Chaque capacité présentée sur cette page est en production, sert de vrais utilisateurs et s'améliore continuellement. Ce ne sont pas des maquettes, des prototypes ou des expériences de recherche. Il s'agit d'une infrastructure qui fonctionne à grande échelle, construite par une équipe qui délivre. Si vous recherchez une IA de santé deep tech réellement déployée, vous l'avez trouvée.
Demander une démoPourquoi les VCs deep tech et les leaders de l'innovation d'entreprise devraient prêter attention.
KuraPath n'est pas une simple surcouche autour d'un modèle de fondation. C'est une plateforme d'IA de santé intégrée verticalement avec sept systèmes deep tech propriétaires qui se combinent pour créer un avantage concurrentiel infrastructurel défendable. Voici ce qui fait la différence.
Portefeuille de PI défendable
Huit capacités deep tech distinctes formant un portefeuille de PI défendable. Suite à la décision de la Haute Cour Aristocrat c. Commissaire (février 2026), les innovations principales de KuraPath — y compris la méthodologie d'interprétation de la santé par IA, le Jumeau Numérique de Santé, le pipeline RAG atténuant les hallucinations et l'architecture de confidentialité post-quantique — sont éligibles à la brevetabilité en vertu de la loi australienne. L'IA d'éducation à la santé sur appareil, l'apprentissage fédéré avec confidentialité différentielle, la modélisation causale de la santé, l'infrastructure LLM propriétaire et le chiffrement post-quantique créent des avantages techniques cumulatifs extrêmement difficiles à reproduire.
Qualité production, pas recherche
Tout ce qui est présenté sur cette page est en direct et sert de vrais utilisateurs aujourd'hui. Ce n'est pas une démo de laboratoire de recherche ou un concept de pitch deck. Ces systèmes sont déployés, surveillés et s'améliorent continuellement en production.
Conformité réglementaire post-quantique
Conformité totale avec le Privacy Act 1988 (Cth), les Principes de confidentialité australiens, la divulgation de la prise de décision automatisée (réformes de la Tranche 1) et les normes de sécurité SOC 2. Architecture de chiffrement post-quantique avec chiffrement au niveau du champ AES-256-GCM, versioning de la crypto-agilité (FIPS 197), pseudonymisation HMAC-SHA256 (RGPD Art 4(5)), signature de contenu IA et une feuille de route vers l'encapsulation de clé hybride ML-KEM-768 (FIPS 203) et les signatures numériques ML-DSA-65 (FIPS 204). Souveraineté des données dans l'infrastructure australienne.
Avantage concurrentiel cumulatif
Chaque capacité renforce les autres. L'IA sur appareil permet l'apprentissage fédéré. L'apprentissage fédéré améliore les trajectoires prédictives. Les trajectoires prédictives alimentent le jumeau numérique de santé. L'infrastructure LLM propriétaire réduit la dépendance vis-à-vis des fournisseurs de 60 à 80 %. Le chiffrement post-quantique protège toutes les données avec une crypto-agilité pour les futures mises à niveau d'algorithmes. Les concurrents ne peuvent pas en reproduire une sans construire les huit.
La couche d'infrastructure healthtech verticale axée sur l'IA.
Que vous soyez un investisseur évaluant les opportunités healthtech verticales axées sur l'IA, une entreprise explorant des partenariats en IA de santé, ou un chercheur intéressé par l'intelligence de santé respectueuse de la vie privée, nous serions ravis de discuter.
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