KuraPath
know your health
未来の 健康教育AIのために構築。
防御可能なディープテックIP。実稼働レベルのインフラ。プロトタイプではありません。
KuraPathは、健康教育インフラの堀となる7つのディープテック機能の上に構築されています。ここで説明されているすべてのシステムは、現在稼働中で、実際のユーザーにサービスを提供しています。これはロードマップや研究論文ではありません。次世代の健康教育を推進する、出荷済みのディープテックソフトウェアです。
デバイス上での健康教育AI
ブラウザから一切離れないプライバシーファーストAI
予測的な健康教育の軌跡
バイオマーカーの傾向を把握する
プライバシー保護型集団インサイト
みんなから学び、誰も晒さない
インテリジェント文書理解
あらゆる健康文書を数秒で理解
合成健康データエンジン
大規模な現実的なテストデータ、プライバシーリスクゼロ
デジタルヘルストウィン
あなたの健康、探求
独自のLLMインフラ
プロバイダー抽象化 + ローカルAI推論
バイオスフィア世界モデル
環境健康リスクのための因果ベイズネットワーク
衛星環境インテリジェンス
健康リスクのための10m解像度地球観測
7つの機能。1つの複利的な堀。
各機能は独立した技術的成果です。これらが組み合わさることで、複製が極めて困難な複利的な優位性が生まれます。これは単なる機能ではなく、ディープテックインフラです。
デバイス上での健康教育AI
ブラウザから一切離れないプライバシーファーストAI
ほとんどの健康AIプラットフォームは、機密データを処理のためにクラウドサーバーに送信します。KuraPathは、外部エンドポイントへのデータ送信なしに、ブラウザ内で直接推論を実行します。当社のデュアルバックエンドアーキテクチャは、クラウドモードとデバイス上モードの両方をサポートしており、ユーザーはデータがデバイスから一切出ない完全プライベートモードを選択できます。実稼働レベルのデバイス上での健康教育AIを構築することは、ヘルステック分野で最も困難な課題の1つです。私たちはこれを実現しました。
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
予測的な健康教育の軌跡
バイオマーカーの傾向を把握する
従来の健康教育は静的です。血液検査を受け、数値を見て、それが何を意味するのかを調べます。KuraPathは、あなたの履歴に基づいてバイオマーカーがどのような傾向にあるかを示す教育的なトレンド分析を提供します。当社のアンサンブルアプローチは、統計モデルと文脈分析を組み合わせて、信頼区間付きの教育的な軌跡の可視化を生成します。バイオマーカーの傾向を環境曝露データ（空気の質、紫外線、汚染物質）と相互に関連付け、他の消費者プラットフォームでは提供されていない教育的な文脈レイヤーを作成します。これは診断ツールではなく、ユーザーが自分の健康トレンドを理解し、医師とより情報に基づいた会話をするのに役立ちます。
Biomarker Forecasting
Ensemble Prediction Engine
Biomarkers Tracked
37
HbA1c projected to normalise within 8 weeks at current trajectory.
📈 94% Confidence
プライバシー保護型集団インサイト
みんなから学び、誰も晒さない
健康教育は、集団レベルのパターンから情報を得ると向上しますが、プライバシー規制により、機関間のデータ共有が妨げられています。KuraPathは、フェデレーテッドラーニングと差分プライバシーによってこれに対処します。モデルは、生データがユーザーのデバイスから離れることなく集団パターンから学習します。匿名化され、数学的にノイズが付加された重み更新のみが集約されます。その結果、個人のプライバシーが正式に保証された、より豊富で集団情報に基づいた健康教育コンテンツが提供されます。
Federated Learning
Differential Privacy
Privacy Budget
ε = 5.0
Zero raw data leaves any device. Only noisy weight updates are aggregated.
🔐 Mathematically Private
インテリジェント文書理解
あらゆる健康文書を数秒で理解
健康関連文書は、手書きのGPメモから複雑な病理PDFまで、数十種類の形式で存在します。KuraPathは、オーストラリアのコーディングシステム（ICD-10-AM、PBS、SNOMED CT、ACHI）で訓練された臨床固有表現認識を備えた7つの専門的な抽出パイプラインを展開しています。競合他社が解析できない文書内容を抽出し、正規化し、構造化し、その後、ユーザー向けに明確で平易な言語の健康教育に変換します。当社のAU固有の臨床コーディングの深さは、オーストラリアおよびAPAC市場において重要な競争上の差別化要因となっています。
Document Intelligence
Clinical NER Pipeline
Active Pipelines
7
Clinical NER trained on AU coding systems. 7 specialised extraction pipelines.
📄 ICD-10-AM · PBS · SNOMED
合成健康データエンジン
大規模な現実的なテストデータ、プライバシーリスクゼロ
プライバシーの制約により、開発、テスト、または研究のために実際の健康データを共有することはほぼ不可能です。KuraPathは、パラメトリック生成を用いて44のバイオマーカーと74言語にわたる臨床的に正確な合成健康プロファイルを生成します。各合成データセットは、9つの敵対的攻撃ベクトルに対してストレス試験され、実際の患者データを明らかにするためにリバースエンジニアリングできないことを保証します。現実的なデータが不可欠であるものの、実際のデータが利用できないCROおよび製薬の安全性試験ワークフロー向けに特別に構築されています。
Synthetic Data Engine
Parametric Generation
Coverage
37 Bio × 72 Lang
9 adversarial vectors tested per batch. Zero reverse-engineering risk.
🧪 All Tests Passed
デジタルヘルストウィン
あなたの健康、探求
ほとんどの人は、ライフスタイルの選択が自分の健康プロファイルにどのように関連しているかを理解する方法がありません。KuraPathは、モンテカルロシミュレーションを備えたベイズ因果ネットワークを使用して、教育的なデジタルツインを構築します。ユーザーは、ライフスタイルスライダー（運動、食事、睡眠、喫煙、アルコール）を調整して「もしこうしたら」というシナリオを探求し、それらの変化が査読済みの臨床証拠に裏付けられたリスク教育プロファイルにどのように関連するかを確認できます。これは診断ツールや臨床意思決定支援ツールではなく、ユーザーが健康関連を学び、医療提供者とより情報に基づいた会話をするのに役立つ教育的探求ツールです。
Digital Health Twin
Bayesian Causal Network
Simulation
Monte Carlo · 10K
Causal model, not correlation. What-if scenarios grounded in published research.
🧬 Bayesian Inference
独自のLLMインフラ
プロバイダー抽象化 + ローカルAI推論
クラウド（Gemini）とローカルのオープンソースモデル（Ollama/MedGemma）間でシームレスな切り替えを可能にするマルチプロバイダーAIレイヤー。自動ベンチマークを備えた52件の安全性評価スイートにより、プロバイダー間の品質同等性を保証します。このアーキテクチャは、単一ベンダーへの依存を排除し、完全なデータ主権を必要とする規制対象企業向けのオンプレミス展開を可能にします。
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
バイオスフィア世界モデル
環境健康リスクのための因果ベイズネットワーク
37以上のノードを持つ計算効率の高い因果ベイズネットワーク（45の査読済みエビデンスソースと人工衛星由来の土地被覆データを融合）により、寒冷暴露、呼吸器リスク、環境変化などの環境・健康リスク結果をモデリング。ユーザーのバイオメトリックデータからの条件付き確率表（CPT）学習を用いてパーソナライズされ、12基準の安全性コンセンサスエンジンを介して評価されます。
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
衛星環境インテリジェンス
健康リスクのための10m解像度地球観測
Google AlphaEarth Foundations（解像度10m、64次元埋め込み、CC-BY 4.0）、Dynamic Worldのほぼリアルタイムの土地被覆分類（9クラス、2〜5日の更新頻度）、およびPerch 2.0デバイス内バイオアコースティック種特定（14,795種、Apache 2.0）を統合。人工衛星由来の土地利用、植生指数、不透水面率を、地上レベルのAQI、UV、気象データと融合させ、地区解像度で高精度な環境健康リスクスコアを算出します。
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
実稼働のために構築。科学に裏打ちされています。
このページのすべての機能は、現在実稼働中で、実際のユーザーにサービスを提供し、継続的に改善されています。これらはモックアップ、プロトタイプ、研究実験ではありません。これらは、出荷実績のあるチームによって構築された、大規模に機能するインフラです。実際に展開されているディープテックヘルスAIをお探しなら、ここに見つかりました。
デモをリクエストするディープテックVCや企業イノベーションリーダーが注目すべき理由。
KuraPathは、基盤モデルの薄いラッパーではありません。7つの独自のディープテックシステムが複利的に防御可能なインフラの堀となる、垂直統合型ヘルスAIプラットフォームです。他とは異なる点がここにあります。
防御可能なIPポートフォリオ
防御可能なIPポートフォリオを形成する8つの異なるディープテック機能。Aristocrat対Commissioner最高裁判所の判決（2026年2月）を受け、KuraPathの核となるイノベーション — AI健康解釈手法、デジタルヘルストウィン、ハルシネーションを軽減するRAGパイプライン、量子耐性プライバシーアーキテクチャを含む — は、オーストラリア法の下で特許適格となります。デバイス上での健康教育AI、差分プライバシーを伴うフェデレーテッドラーニング、因果健康モデリング、独自のLLMインフラストラクチャ、およびポスト量子暗号化は、複製が極めて困難な複利的な技術的堀を形成します。
研究ではなく、実稼働レベル
このページのすべては現在稼働しており、実際のユーザーにサービスを提供しています。これは研究室のデモやピッチデッキのコンセプトではありません。これらのシステムは展開され、監視され、実稼働環境で継続的に改善されています。
量子耐性のある規制遵守
1988年プライバシー法（連邦）、オーストラリアプライバシー原則、自動意思決定開示（第一段階改革）、およびSOC 2セキュリティ基準への完全準拠。AES-256-GCMフィールドレベル暗号化、暗号アジリティバージョニング（FIPS 197）、HMAC-SHA256仮名化（GDPR第4条(5)）、AIコンテンツ署名、およびML-KEM-768ハイブリッド鍵カプセル化（FIPS 203）とML-DSA-65デジタル署名（FIPS 204）へのロードマップを備えた量子耐性暗号化アーキテクチャ。オーストラリアのインフラにおけるデータ主権。
複利的な競争優位性
各機能は互いに強化し合います。デバイス上AIはフェデレーテッドラーニングを可能にします。フェデレーテッドラーニングは予測軌跡を改善します。予測軌跡はデジタルヘルストウィンに供給されます。独自のLLMインフラはベンダーロックインを60-80%削減します。量子耐性暗号化は、将来のアルゴリズムアップグレードのための暗号アジリティを備え、すべてのデータを保護します。競合他社は、8つすべてを構築せずに1つだけを複製することはできません。
AIファーストの垂直型ヘルステックインフラ層。
AIファーストの垂直型ヘルステックの機会を評価する投資家の方、ヘルスAIパートナーシップを模索する企業の方、またはプライバシー保護型ヘルスインテリジェンスに興味のある研究者の方、どなたでもぜひお話ししましょう。
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