KuraPath
know your health
Costruito per il Futuro dell' IA nell'Educazione Sanitaria.
Proprietà intellettuale deep tech difendibile. Infrastruttura di livello produttivo. Nessun prototipo.
KuraPath si basa su sette capacità deep tech che si combinano per creare un vantaggio competitivo nell'infrastruttura di educazione sanitaria. Ogni sistema qui descritto è attivo in produzione e al servizio di utenti reali. Questa non è una roadmap o un documento di ricerca. È un software deep tech già rilasciato che alimenta la prossima generazione di educazione sanitaria.
IA per l'Educazione Sanitaria su Dispositivo
IA con priorità alla privacy che non lascia mai il browser
Traiettorie Predittive per l'Educazione Sanitaria
Scopri l'andamento dei tuoi biomarcatori
Approfondimenti sulla Popolazione che Preservano la Privacy
Impara da tutti, non esporre nessuno
Comprensione Intelligente dei Documenti
Qualsiasi documento sanitario, compreso in secondi
Motore di Dati Sanitari Sintetici
Dati di test realistici su larga scala, rischio zero per la privacy
Gemello Digitale della Salute
La tua salute, esplorata
Infrastruttura LLM Proprietaria
Astrazione del provider + inferenza IA locale
Modello mondiale della Biosfera
Rete bayesiana causale per i rischi sanitari ambientali
Intelligenza ambientale da satellite
Osservazione della Terra con risoluzione a 10 m per i rischi per la salute
Sette capacità. Un vantaggio competitivo che si rafforza.
Ogni capacità è un risultato tecnico autonomo. Insieme, creano un vantaggio composito straordinariamente difficile da replicare. Questa è un'infrastruttura deep tech, non solo funzionalità.
IA per l'Educazione Sanitaria su Dispositivo
IA con priorità alla privacy che non lascia mai il browser
La maggior parte delle piattaforme IA per la salute invia dati sensibili a server cloud per l'elaborazione. KuraPath esegue l'inferenza direttamente nel browser, con zero trasmissione di dati a endpoint esterni. La nostra architettura dual-backend supporta sia le modalità cloud che quelle su dispositivo, consentendo agli utenti di optare per una modalità completamente privata in cui nulla lascia mai il loro dispositivo. Costruire un'IA per l'educazione sanitaria su dispositivo di livello produttivo è uno dei problemi più difficili nella tecnologia sanitaria. L'abbiamo realizzata.
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
Traiettorie Predittive per l'Educazione Sanitaria
Scopri l'andamento dei tuoi biomarcatori
L'educazione sanitaria tradizionale è statica: si fa un esame del sangue, si vede un numero e si cerca cosa significa. KuraPath fornisce un'analisi delle tendenze educative che mostra l'andamento dei tuoi biomarcatori in base alla tua storia clinica. Il nostro approccio ensemble combina modelli statistici con analisi contestuale per generare visualizzazioni di traiettorie educative con intervalli di confidenza. Correliamo le tendenze dei biomarcatori con i dati di esposizione ambientale (qualità dell'aria, UV, inquinanti), creando uno strato di contesto educativo che nessuna altra piattaforma consumer offre. Questo non è uno strumento diagnostico; aiuta gli utenti a comprendere le loro tendenze di salute per avere conversazioni più informate con il proprio medico.
Biomarker Forecasting
Ensemble Prediction Engine
Biomarkers Tracked
37
HbA1c projected to normalise within 8 weeks at current trajectory.
📈 94% Confidence
Approfondimenti sulla Popolazione che Preservano la Privacy
Impara da tutti, non esporre nessuno
L'educazione sanitaria migliora quando è informata da modelli a livello di popolazione, ma le normative sulla privacy impediscono la condivisione dei dati tra le istituzioni. KuraPath affronta questo problema con l'apprendimento federato e la privacy differenziale: il modello impara dai modelli della popolazione senza che alcun dato grezzo lasci mai il dispositivo di un utente. Vengono aggregati solo aggiornamenti di peso anonimi e matematicamente rumorosi. Il risultato è un contenuto di educazione sanitaria più ricco e informato dalla popolazione, con privacy individuale formalmente garantita.
Federated Learning
Differential Privacy
Privacy Budget
ε = 5.0
Zero raw data leaves any device. Only noisy weight updates are aggregated.
🔐 Mathematically Private
Comprensione Intelligente dei Documenti
Qualsiasi documento sanitario, compreso in secondi
I documenti sanitari si presentano in decine di formati, dalle note scritte a mano del medico di base a complessi PDF di patologia. KuraPath impiega 7 pipeline di estrazione specializzate con riconoscimento di entità nominate cliniche addestrate sui sistemi di codifica australiani: ICD-10-AM, PBS, SNOMED CT e ACHI. Estraiamo, normalizziamo e strutturiamo il contenuto dei documenti che i concorrenti non riescono nemmeno a parsare, quindi lo traduciamo in un'educazione sanitaria chiara e in linguaggio semplice per l'utente. La nostra profondità di codifica clinica specifica per l'Australia è un significativo fattore di differenziazione competitiva nei mercati australiani e 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
Motore di Dati Sanitari Sintetici
Dati di test realistici su larga scala, rischio zero per la privacy
La condivisione di dati sanitari reali per lo sviluppo, il testing o la ricerca è quasi impossibile a causa dei vincoli di privacy. KuraPath genera profili sanitari sintetici clinicamente accurati per 44 biomarcatori e 74 lingue utilizzando la generazione parametrica. Ogni set di dati sintetici viene sottoposto a stress test contro 9 vettori di attacco avversari per garantire che non possa essere decodificato per rivelare dati reali dei pazienti. Costruito specificamente per i flussi di lavoro di CRO e test di sicurezza farmaceutica, dove i dati realistici sono essenziali ma i dati reali sono off-limits.
Synthetic Data Engine
Parametric Generation
Coverage
37 Bio × 72 Lang
9 adversarial vectors tested per batch. Zero reverse-engineering risk.
🧪 All Tests Passed
Gemello Digitale della Salute
La tua salute, esplorata
La maggior parte delle persone non ha modo di comprendere come le scelte di stile di vita si relazionano al proprio profilo di salute. KuraPath costruisce un gemello digitale educativo utilizzando una rete causale bayesiana con simulazione Monte Carlo. Gli utenti possono esplorare scenari ipotetici regolando i cursori dello stile di vita (esercizio fisico, dieta, sonno, fumo, alcol) e vedere come tali cambiamenti si relazionano al loro profilo di educazione al rischio, supportato da evidenze cliniche peer-reviewed. Questo è uno strumento di esplorazione educativa, non un ausilio diagnostico o di decisione clinica. Aiuta gli utenti a conoscere le relazioni sulla salute per avere conversazioni più informate con il proprio operatore sanitario.
Digital Health Twin
Bayesian Causal Network
Simulation
Monte Carlo · 10K
Causal model, not correlation. What-if scenarios grounded in published research.
🧬 Bayesian Inference
Infrastruttura LLM Proprietaria
Astrazione del provider + inferenza IA locale
Strato IA multi-provider che consente il passaggio senza interruzioni tra modelli cloud (Gemini) e modelli open-source locali (Ollama/MedGemma). Suite di valutazione della sicurezza con 52 casi e benchmarking automatizzato garantisce la parità di qualità tra i provider. Questa architettura elimina la dipendenza da un singolo fornitore consentendo al contempo l'implementazione on-premise per le aziende regolamentate che richiedono la piena sovranità dei dati.
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
Modello mondiale della Biosfera
Rete bayesiana causale per i rischi sanitari ambientali
Una rete bayesiana causale computazionalmente efficiente con oltre 37 nodi (che fonde 45 fonti di evidenza sottoposte a revisione paritaria e dati di copertura del suolo derivati da satellite) che modella i risultati dei rischi per l'ambiente e la salute come l'esposizione al freddo, il rischio respiratorio e il cambiamento ambientale. Personalizzato mediante l'apprendimento della Tabella di Probabilità Condizionale (CPT) dai dati biometrici dell'utente e valutato tramite un motore di consenso sulla sicurezza a 12 criteri.
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
Intelligenza ambientale da satellite
Osservazione della Terra con risoluzione a 10 m per i rischi per la salute
Integra Google AlphaEarth Foundations (risoluzione 10 m, incorporamenti a 64 dimensioni, CC-BY 4.0), la classificazione della copertura del suolo quasi in tempo reale di Dynamic World (9 classi, aggiornamento ogni 2-5 giorni) e l'identificazione bioacustica delle specie sul dispositivo Perch 2.0 (14.795 specie, Apache 2.0). L'uso del suolo derivato da satellite, gli indici di vegetazione e i rapporti delle superfici impermeabili sono fusi con AQI a livello del suolo, UV e dati meteorologici per produrre punteggi di rischio sanitario ambientale ad alta fedeltà a livello di quartiere.
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
Costruito per la Produzione. Supportato dalla Scienza.
Ogni capacità presentata in questa pagina è attiva in produzione, al servizio di utenti reali e in continuo miglioramento. Questi non sono mockup, prototipi o esperimenti di ricerca. Questa è un'infrastruttura che funziona su larga scala, costruita da un team che realizza. Se stai cercando un'IA deep tech per la salute che sia effettivamente implementata, l'hai trovata.
Richiedi una DemoPerché i VC deep tech e i leader dell'innovazione aziendale dovrebbero prestare attenzione.
KuraPath non è un sottile involucro attorno a un modello di base. È una piattaforma IA per la salute integrata verticalmente con sette sistemi deep tech proprietari che si combinano per creare un vantaggio competitivo infrastrutturale difendibile. Ecco cosa lo rende diverso.
Portafoglio IP Difendibile
Otto distinte capacità deep tech che formano un portafoglio IP difendibile. A seguito della decisione dell'Alta Corte nel caso Aristocrat contro Commissioner (febbraio 2026), le innovazioni principali di KuraPath — inclusa la metodologia di interpretazione della salute tramite IA, il Gemello Digitale della Salute, la pipeline RAG con mitigazione delle allucinazioni e l'architettura di privacy quantum-safe — si qualificano come brevettabili secondo la legge australiana. IA per l'educazione sanitaria su dispositivo, apprendimento federato con privacy differenziale, modellazione causale della salute, infrastruttura LLM proprietaria e crittografia post-quantistica creano vantaggi tecnici compositi estremamente difficili da replicare.
Di Livello Produttivo, Non Ricerca
Tutto ciò che si trova in questa pagina è attivo e al servizio di utenti reali oggi. Questo non è una demo di laboratorio di ricerca o un concetto da pitch deck. Questi sistemi sono implementati, monitorati e in continuo miglioramento in produzione.
Conformità Normativa Quantum-Safe
Piena conformità con il Privacy Act 1988 (Cth), i Principi Australiani sulla Privacy, la divulgazione delle decisioni automatizzate (riforme della Tranche 1) e gli standard di sicurezza SOC 2. Architettura di crittografia quantum-safe con crittografia a livello di campo AES-256-GCM, versioning con agilità crittografica (FIPS 197), pseudonimizzazione HMAC-SHA256 (GDPR Art 4(5)), firma del contenuto AI e una roadmap per l'incapsulamento di chiavi ibride ML-KEM-768 (FIPS 203) e firme digitali ML-DSA-65 (FIPS 204). Sovranità dei dati nell'infrastruttura australiana.
Vantaggio Competitivo Composto
Ogni capacità rafforza le altre. L'IA su dispositivo abilita l'apprendimento federato. L'apprendimento federato migliora le traiettorie predittive. Le traiettorie predittive alimentano il gemello digitale della salute. L'infrastruttura LLM proprietaria riduce il vincolo al fornitore del 60-80%. La crittografia quantum-safe protegge tutti i dati con agilità crittografica per futuri aggiornamenti degli algoritmi. I concorrenti non possono replicarne una senza costruire tutte le otto.
Lo strato infrastrutturale verticale healthtech AI-first.
Che tu sia un investitore che valuta opportunità healthtech verticali AI-first, un'azienda che esplora partnership IA per la salute, o un ricercatore interessato all'intelligenza sanitaria che preserva la privacy, ci piacerebbe parlare con te.
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