KuraPath
know your health
के भविष्य के लिए निर्मित स्वास्थ्य शिक्षा AI।
सुरक्षित डीप टेक IP। उत्पादन-स्तर का इंफ्रास्ट्रक्चर। कोई प्रोटोटाइप नहीं।
KuraPath सात डीप टेक क्षमताओं पर आधारित है जो मिलकर स्वास्थ्य शिक्षा के लिए एक मजबूत इंफ्रास्ट्रक्चर बनाती हैं। यहां वर्णित प्रत्येक प्रणाली उत्पादन में लाइव है और वास्तविक उपयोगकर्ताओं की सेवा कर रही है। यह कोई रोडमैप या शोध पत्र नहीं है। यह अगली पीढ़ी की स्वास्थ्य शिक्षा को शक्ति प्रदान करने वाला डीप टेक सॉफ्टवेयर है।
डिवाइस पर आधारित स्वास्थ्य शिक्षा AI
गोपनीयता-पहला AI जो कभी ब्राउज़र नहीं छोड़ता
भविष्यसूचक स्वास्थ्य शिक्षा प्रक्षेपवक्र
जानें कि आपके बायोमार्कर किस ओर बढ़ रहे हैं
गोपनीयता-संरक्षक जनसंख्या अंतर्दृष्टि
सभी से सीखें, किसी को उजागर न करें
बुद्धिमान दस्तावेज़ समझ
कोई भी स्वास्थ्य दस्तावेज़, सेकंडों में समझा जाए
सिंथेटिक स्वास्थ्य डेटा इंजन
बड़े पैमाने पर यथार्थवादी परीक्षण डेटा, शून्य गोपनीयता जोखिम
डिजिटल हेल्थ ट्विन
आपके स्वास्थ्य की पड़ताल
मालिकाना LLM इंफ्रास्ट्रक्चर
प्रदाता अमूर्तन + स्थानीय AI अनुमान
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उपग्रह पर्यावरण इंटेलिजेंस
स्वास्थ्य जोखिम के लिए 10 मीटर-रिज़ॉल्यूशन पृथ्वी अवलोकन
सात क्षमताएँ। एक मजबूत लाभ।
प्रत्येक क्षमता एक स्वतंत्र तकनीकी उपलब्धि है। साथ मिलकर, वे एक ऐसा मिश्रित लाभ बनाते हैं जिसे दोहराना असाधारण रूप से कठिन है। यह केवल विशेषताएँ नहीं, बल्कि डीप टेक इंफ्रास्ट्रक्चर है।
डिवाइस पर आधारित स्वास्थ्य शिक्षा AI
गोपनीयता-पहला AI जो कभी ब्राउज़र नहीं छोड़ता
अधिकांश स्वास्थ्य AI प्लेटफ़ॉर्म संवेदनशील डेटा को प्रसंस्करण के लिए क्लाउड सर्वर पर भेजते हैं। KuraPath सीधे ब्राउज़र में अनुमान चलाता है, जिसमें बाहरी एंडपॉइंट्स पर कोई डेटा ट्रांसमिशन नहीं होता। हमारी दोहरी-बैकएंड वास्तुकला क्लाउड और ऑन-डिवाइस दोनों मोड का समर्थन करती है, जिसमें उपयोगकर्ता पूरी तरह से निजी मोड में जाने का विकल्प चुन सकते हैं जहां कुछ भी उनके डिवाइस से बाहर नहीं जाता है। उत्पादन-स्तर का, ऑन-डिवाइस स्वास्थ्य शिक्षा AI बनाना स्वास्थ्य तकनीक में सबसे कठिन समस्याओं में से एक है। हमने इसे सफलतापूर्वक जारी किया है।
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
भविष्यसूचक स्वास्थ्य शिक्षा प्रक्षेपवक्र
जानें कि आपके बायोमार्कर किस ओर बढ़ रहे हैं
पारंपरिक स्वास्थ्य शिक्षा स्थिर होती है: आपको रक्त परीक्षण मिलता है, एक संख्या देखते हैं, और उसका अर्थ खोजते हैं। KuraPath आपकी पिछली जानकारी के आधार पर आपके बायोमार्कर किस ओर बढ़ रहे हैं, यह दर्शाने वाला शैक्षिक प्रवृत्ति विश्लेषण प्रदान करता है। हमारा एनसेंबल दृष्टिकोण सांख्यिकीय मॉडलों को प्रासंगिक विश्लेषण के साथ जोड़ता है ताकि विश्वास अंतरालों के साथ शैक्षिक प्रक्षेपवक्र के विज़ुअलाइज़ेशन उत्पन्न किए जा सकें। हम बायोमार्कर प्रवृत्तियों को पर्यावरणीय जोखिम डेटा (हवा की गुणवत्ता, यूवी, प्रदूषक) के साथ सहसंबंधित करते हैं, जिससे एक शैक्षिक संदर्भ परत बनती है जो कोई अन्य उपभोक्ता प्लेटफ़ॉर्म प्रदान नहीं करता है। यह एक नैदानिक उपकरण नहीं है; यह उपयोगकर्ताओं को अपने स्वास्थ्य रुझानों को समझने में मदद करता है ताकि वे अपने डॉक्टर के साथ अधिक सूचित बातचीत कर सकें।
Biomarker Forecasting
Ensemble Prediction Engine
Biomarkers Tracked
37
HbA1c projected to normalise within 8 weeks at current trajectory.
📈 94% Confidence
गोपनीयता-संरक्षक जनसंख्या अंतर्दृष्टि
सभी से सीखें, किसी को उजागर न करें
जनसंख्या-स्तर के पैटर्न से जानकारी मिलने पर स्वास्थ्य शिक्षा में सुधार होता है, लेकिन गोपनीयता विनियमन संस्थानों के बीच डेटा साझाकरण को रोकते हैं। KuraPath इस समस्या का समाधान फेडेरेटेड लर्निंग और डिफरेंशियल प्राइवेसी के साथ करता है: मॉडल उपयोगकर्ता के डिवाइस से कभी भी कोई कच्चा डेटा बाहर निकले बिना जनसंख्या पैटर्न से सीखता है। केवल गुमनाम, गणितीय रूप से शोर वाले वेट अपडेट्स को एकत्रित किया जाता है। इसका परिणाम औपचारिक रूप से गारंटीकृत व्यक्तिगत गोपनीयता के साथ समृद्ध, जनसंख्या-सूचित स्वास्थ्य शिक्षा सामग्री है।
Federated Learning
Differential Privacy
Privacy Budget
ε = 5.0
Zero raw data leaves any device. Only noisy weight updates are aggregated.
🔐 Mathematically Private
बुद्धिमान दस्तावेज़ समझ
कोई भी स्वास्थ्य दस्तावेज़, सेकंडों में समझा जाए
स्वास्थ्य दस्तावेज़ दर्जनों प्रारूपों में आते हैं, हस्तलिखित जीपी नोट्स से लेकर जटिल पैथोलॉजी पीडीएफ तक। KuraPath 7 विशेष निष्कर्षण पाइपलाइनें तैनात करता है जिनमें ऑस्ट्रेलियाई कोडिंग सिस्टम (ICD-10-AM, PBS, SNOMED CT, और ACHI) पर प्रशिक्षित क्लिनिकल नामित इकाई पहचान शामिल है। हम दस्तावेज़ सामग्री को निकालते हैं, सामान्य करते हैं, और संरचित करते हैं जिसे प्रतियोगी पार्स भी नहीं कर सकते, फिर इसे उपयोगकर्ता के लिए स्पष्ट, सरल भाषा की स्वास्थ्य शिक्षा में अनुवाद करते हैं। हमारी AU-विशिष्ट क्लिनिकल कोडिंग की गहराई ऑस्ट्रेलियाई और APAC बाजारों में एक महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धी अंतर है।
Document Intelligence
Clinical NER Pipeline
Active Pipelines
7
Clinical NER trained on AU coding systems. 7 specialised extraction pipelines.
📄 ICD-10-AM · PBS · SNOMED
सिंथेटिक स्वास्थ्य डेटा इंजन
बड़े पैमाने पर यथार्थवादी परीक्षण डेटा, शून्य गोपनीयता जोखिम
विकास, परीक्षण या अनुसंधान के लिए वास्तविक स्वास्थ्य डेटा साझा करना गोपनीयता बाधाओं के कारण लगभग असंभव है। KuraPath पैरामीट्रिक जनरेशन का उपयोग करके 44 बायोमार्कर और 74 भाषाओं में चिकित्सकीय रूप से सटीक सिंथेटिक स्वास्थ्य प्रोफाइल उत्पन्न करता है। प्रत्येक सिंथेटिक डेटासेट को 9 प्रतिकूल हमला वैक्टरों के खिलाफ तनाव-परीक्षण किया जाता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि इसे वास्तविक रोगी डेटा को प्रकट करने के लिए रिवर्स-इंजीनियर नहीं किया जा सकता है। विशेष रूप से CRO और फार्मास्युटिकल सुरक्षा परीक्षण वर्कफ्लो के लिए बनाया गया है जहां यथार्थवादी डेटा आवश्यक है लेकिन वास्तविक डेटा वर्जित है।
Synthetic Data Engine
Parametric Generation
Coverage
37 Bio × 72 Lang
9 adversarial vectors tested per batch. Zero reverse-engineering risk.
🧪 All Tests Passed
डिजिटल हेल्थ ट्विन
आपके स्वास्थ्य की पड़ताल
अधिकांश लोगों के पास यह समझने का कोई तरीका नहीं है कि जीवनशैली विकल्प उनके स्वास्थ्य प्रोफ़ाइल से कैसे संबंधित हैं। KuraPath मोंटे कार्लो सिमुलेशन के साथ एक बायेसियन कारण नेटवर्क का उपयोग करके एक शैक्षिक डिजिटल ट्विन बनाता है। उपयोगकर्ता जीवनशैली स्लाइडर (व्यायाम, आहार, नींद, धूम्रपान, शराब) को समायोजित करके 'क्या होगा अगर' परिदृश्यों का पता लगा सकते हैं और देख सकते हैं कि वे परिवर्तन उनके जोखिम शिक्षा प्रोफ़ाइल से कैसे संबंधित हैं, जो पीयर-रिव्यू किए गए नैदानिक सबूतों द्वारा समर्थित है। यह एक शैक्षिक अन्वेषण उपकरण है, न कि नैदानिक या क्लिनिकल निर्णय सहायता। यह उपयोगकर्ताओं को स्वास्थ्य संबंधों के बारे में जानने में मदद करता है ताकि वे अपने स्वास्थ्य सेवा प्रदाता के साथ बेहतर सूचित बातचीत कर सकें।
Digital Health Twin
Bayesian Causal Network
Simulation
Monte Carlo · 10K
Causal model, not correlation. What-if scenarios grounded in published research.
🧬 Bayesian Inference
मालिकाना LLM इंफ्रास्ट्रक्चर
प्रदाता अमूर्तन + स्थानीय AI अनुमान
बहु-प्रदाता AI परत जो क्लाउड (जेमिनी) और स्थानीय ओपन-सोर्स मॉडल (ओलामा/मेडजेम्मा) के बीच सहज स्विचिंग को सक्षम बनाती है। स्वचालित बेंचमार्किंग के साथ 52-केस सुरक्षा मूल्यांकन सूट प्रदाताओं के बीच गुणवत्ता समानता सुनिश्चित करता है। यह वास्तुकला एकल-विक्रेता निर्भरता को समाप्त करती है जबकि विनियमित उद्यमों के लिए ऑन-प्रिमाइज़ परिनियोजन को सक्षम करती है जिन्हें पूर्ण डेटा संप्रभुता की आवश्यकता होती है।
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
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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
उपग्रह पर्यावरण इंटेलिजेंस
स्वास्थ्य जोखिम के लिए 10 मीटर-रिज़ॉल्यूशन पृथ्वी अवलोकन
Google AlphaEarth Foundations (10 मीटर रिज़ॉल्यूशन, 64-आयामी एम्बेडिंग, CC-BY 4.0), Dynamic World निकट-वास्तविक समय भूमि आवरण वर्गीकरण (9 वर्ग, 2-5 दिन का रिफ्रेश), और Perch 2.0 ऑन-डिवाइस बायोएकॉस्टिक प्रजातियों की पहचान (14,795 प्रजातियां, Apache 2.0) को एकीकृत करता है। उपनगर रिज़ॉल्यूशन पर उच्च-सटीकता वाले पर्यावरणीय स्वास्थ्य जोखिम स्कोर का उत्पादन करने के लिए उपग्रह से प्राप्त भूमि उपयोग, वनस्पति सूचकांक और अभेद्य सतह अनुपात को जमीनी स्तर के AQI, यूवी और मौसम संबंधी डेटा के साथ मिलाया जाता है।
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
उत्पादन के लिए निर्मित। विज्ञान द्वारा समर्थित।
इस पृष्ठ पर प्रत्येक क्षमता उत्पादन में लाइव है, वास्तविक उपयोगकर्ताओं की सेवा कर रही है, और लगातार सुधार कर रही है। ये मॉकअप, प्रोटोटाइप या अनुसंधान प्रयोग नहीं हैं। यह ऐसा इंफ्रास्ट्रक्चर है जो बड़े पैमाने पर काम करता है, और इसे एक ऐसी टीम ने बनाया है जो इसे जारी करती है। यदि आप डीप टेक हेल्थ AI की तलाश में हैं जो वास्तव में तैनात है, तो आपको यह मिल गया है।
डेमो का अनुरोध करेंडीप टेक VC और एंटरप्राइज़ इनोवेशन लीडर्स को ध्यान क्यों देना चाहिए।
KuraPath एक फाउंडेशन मॉडल के ऊपर एक पतली परत नहीं है। यह एक लंबवत एकीकृत स्वास्थ्य AI प्लेटफ़ॉर्म है जिसमें सात मालिकाना डीप टेक प्रणालियाँ हैं जो एक सुरक्षित इंफ्रास्ट्रक्चर मोएट बनाती हैं। यहाँ बताया गया है कि यह क्या अलग बनाता है।
सुरक्षित IP पोर्टफोलियो
आठ विशिष्ट डीप टेक क्षमताएं जो एक सुरक्षित IP पोर्टफोलियो बनाती हैं। एरिस्टोक्रेट बनाम कमिश्नर हाई कोर्ट के निर्णय (फरवरी 2026) के बाद, KuraPath के मुख्य नवाचार – जिनमें AI स्वास्थ्य व्याख्या पद्धति, डिजिटल हेल्थ ट्विन, मतिभ्रम-शमन RAG पाइपलाइन, और क्वांटम-सुरक्षित गोपनीयता वास्तुकला शामिल हैं – ऑस्ट्रेलियाई कानून के तहत पेटेंट-योग्य के रूप में अर्हता प्राप्त करते हैं। ऑन-डिवाइस स्वास्थ्य शिक्षा AI, डिफरेंशियल प्राइवेसी के साथ फेडेरेटेड लर्निंग, कारण स्वास्थ्य मॉडलिंग, मालिकाना LLM इंफ्रास्ट्रक्चर, और पोस्ट-क्वांटम एन्क्रिप्शन मिश्रित तकनीकी बाधाएँ पैदा करते हैं जिन्हें दोहराना बेहद मुश्किल है।
उत्पादन-स्तर का, शोध नहीं
इस पृष्ठ पर सब कुछ आज लाइव है और वास्तविक उपयोगकर्ताओं की सेवा कर रहा है। यह कोई शोध प्रयोगशाला डेमो या पिच डेक अवधारणा नहीं है। ये प्रणालियां उत्पादन में तैनात, निगरानी और लगातार बेहतर हो रही हैं।
क्वांटम-सुरक्षित नियामक अनुपालन
प्राइवेसी एक्ट 1988 (Cth), ऑस्ट्रेलियाई गोपनीयता सिद्धांतों, स्वचालित निर्णय-निर्माण प्रकटीकरण (ट्रेंच 1 सुधार), और SOC 2 सुरक्षा मानकों का पूर्ण अनुपालन। AES-256-GCM फील्ड-स्तरीय एन्क्रिप्शन, क्रिप्टो-एजिलिटी वर्जनिंग (FIPS 197), HMAC-SHA256 छद्मनामिकरण (GDPR Art 4(5)), AI सामग्री हस्ताक्षर, और ML-KEM-768 हाइब्रिड की एनकैप्सुलेशन (FIPS 203) और ML-DSA-65 डिजिटल हस्ताक्षर (FIPS 204) के लिए एक रोडमैप के साथ क्वांटम-सुरक्षित एन्क्रिप्शन वास्तुकला। ऑस्ट्रेलियाई इंफ्रास्ट्रक्चर में डेटा संप्रभुता।
मिश्रित प्रतिस्पर्धी लाभ
प्रत्येक क्षमता दूसरों को मजबूत करती है। ऑन-डिवाइस AI फेडेरेटेड लर्निंग को सक्षम बनाता है। फेडेरेटेड लर्निंग भविष्यसूचक प्रक्षेपवक्र में सुधार करती है। भविष्यसूचक प्रक्षेपवक्र डिजिटल हेल्थ ट्विन को जानकारी प्रदान करते हैं। मालिकाना LLM इंफ्रास्ट्रक्चर विक्रेता लॉक-इन को 60-80% कम करता है। क्वांटम-सुरक्षित एन्क्रिप्शन भविष्य के एल्गोरिथम अपग्रेड के लिए क्रिप्टो-एजिलिटी के साथ सभी डेटा की सुरक्षा करता है। प्रतियोगी सभी आठों का निर्माण किए बिना एक को दोहरा नहीं सकते।
AI-पहला वर्टिकल हेल्थटेक इंफ्रास्ट्रक्चर लेयर।
चाहे आप AI-पहले वर्टिकल हेल्थटेक अवसरों का मूल्यांकन करने वाले निवेशक हों, स्वास्थ्य AI साझेदारी की खोज करने वाले उद्यम हों, या गोपनीयता-संरक्षक स्वास्थ्य बुद्धिमत्ता में रुचि रखने वाले शोधकर्ता हों, हम आपसे बात करना चाहेंगे।
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