KuraPath
know your health
Được xây dựng cho Tương lai của AI trong Giáo dục Sức khỏe.
Tài sản trí tuệ công nghệ chuyên sâu có khả năng bảo vệ. Cơ sở hạ tầng cấp độ sản xuất. Không có nguyên mẫu.
KuraPath được xây dựng trên bảy khả năng công nghệ chuyên sâu tích hợp thành một rào cản hạ tầng giáo dục sức khỏe. Mọi hệ thống được mô tả ở đây đều đang hoạt động trong môi trường sản xuất và phục vụ người dùng thực tế. Đây không phải là lộ trình hay bài nghiên cứu. Đây là phần mềm công nghệ chuyên sâu đã được triển khai, thúc đẩy thế hệ giáo dục sức khỏe tiếp theo.
AI giáo dục sức khỏe trên thiết bị
AI ưu tiên quyền riêng tư, không bao giờ rời khỏi trình duyệt
Quỹ đạo giáo dục sức khỏe dự đoán
Hiểu xu hướng của các chỉ số sinh học của bạn
Thông tin chi tiết cấp độ dân số bảo vệ quyền riêng tư
Học hỏi từ tất cả, không tiết lộ bất kỳ ai
Hiểu Tài liệu Thông minh
Mọi tài liệu sức khỏe, được hiểu trong vài giây
Công cụ tạo dữ liệu sức khỏe tổng hợp
Dữ liệu thử nghiệm thực tế ở quy mô lớn, không rủi ro về quyền riêng tư
Bản sao sức khỏe kỹ thuật số
Sức khỏe của bạn, được khám phá
Cơ sở hạ tầng LLM độc quyền
Trừu tượng hóa nhà cung cấp + suy luận AI cục bộ
Mô hình Thế giới Sinh quyển
Mạng nhân quả Bayes cho các rủi ro sức khỏe môi trường
Thông tin Môi trường từ Vệ tinh
Quan sát Trái đất độ phân giải 10m cho rủi ro sức khỏe
Bảy khả năng. Một rào cản tích hợp.
Mỗi khả năng là một thành tựu kỹ thuật độc lập. Cùng nhau, chúng tạo ra một lợi thế tổng hợp cực kỳ khó tái tạo. Đây là cơ sở hạ tầng công nghệ chuyên sâu, không chỉ là các tính năng đơn thuần.
AI giáo dục sức khỏe trên thiết bị
AI ưu tiên quyền riêng tư, không bao giờ rời khỏi trình duyệt
Hầu hết các nền tảng AI sức khỏe gửi dữ liệu nhạy cảm đến máy chủ đám mây để xử lý. KuraPath chạy suy luận trực tiếp trong trình duyệt, không truyền dữ liệu đến các điểm cuối bên ngoài. Kiến trúc hai backend của chúng tôi hỗ trợ cả chế độ đám mây và trên thiết bị, cho phép người dùng chọn chế độ riêng tư hoàn toàn, nơi không có dữ liệu nào rời khỏi thiết bị của họ. Xây dựng AI giáo dục sức khỏe trên thiết bị đạt chuẩn sản xuất là một trong những vấn đề khó khăn nhất trong công nghệ y tế. Chúng tôi đã triển khai thành công.
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
Quỹ đạo giáo dục sức khỏe dự đoán
Hiểu xu hướng của các chỉ số sinh học của bạn
Giáo dục sức khỏe truyền thống mang tính tĩnh: bạn xét nghiệm máu, thấy một con số và tìm hiểu ý nghĩa của nó. KuraPath cung cấp phân tích xu hướng giáo dục, cho thấy các chỉ số sinh học của bạn đang có xu hướng như thế nào dựa trên lịch sử của bạn. Phương pháp tiếp cận tổng hợp của chúng tôi kết hợp các mô hình thống kê với phân tích ngữ cảnh để tạo ra các hình ảnh trực quan về quỹ đạo giáo dục với khoảng tin cậy. Chúng tôi đối chiếu các xu hướng chỉ số sinh học với dữ liệu phơi nhiễm môi trường (chất lượng không khí, tia UV, chất gây ô nhiễm), tạo ra một lớp ngữ cảnh giáo dục mà không nền tảng tiêu dùng nào khác cung cấp. Đây không phải là công cụ chẩn đoán; nó giúp người dùng hiểu các xu hướng sức khỏe của họ để có những cuộc trò chuyện sáng suốt hơn với bác sĩ.
Biomarker Forecasting
Ensemble Prediction Engine
Biomarkers Tracked
37
HbA1c projected to normalise within 8 weeks at current trajectory.
📈 94% Confidence
Thông tin chi tiết cấp độ dân số bảo vệ quyền riêng tư
Học hỏi từ tất cả, không tiết lộ bất kỳ ai
Giáo dục sức khỏe được cải thiện khi dựa trên các mô hình cấp độ dân số, nhưng các quy định về quyền riêng tư ngăn cản việc chia sẻ dữ liệu giữa các tổ chức. KuraPath giải quyết vấn đề này bằng học liên kết (federated learning) và bảo mật vi phân (differential privacy): mô hình học hỏi từ các mô hình dân số mà không có bất kỳ dữ liệu thô nào rời khỏi thiết bị của người dùng. Chỉ có các cập nhật trọng số ẩn danh, có nhiễu toán học mới được tổng hợp. Kết quả là nội dung giáo dục sức khỏe phong phú hơn, được thông tin từ dữ liệu dân số, với quyền riêng tư cá nhân được đảm bảo chính thức.
Federated Learning
Differential Privacy
Privacy Budget
ε = 5.0
Zero raw data leaves any device. Only noisy weight updates are aggregated.
🔐 Mathematically Private
Hiểu Tài liệu Thông minh
Mọi tài liệu sức khỏe, được hiểu trong vài giây
Các tài liệu sức khỏe có hàng chục định dạng, từ ghi chú viết tay của bác sĩ tổng quát đến các tệp PDF bệnh lý phức tạp. KuraPath triển khai 7 quy trình trích xuất chuyên biệt với nhận dạng thực thể y tế được đào tạo trên các hệ thống mã hóa của Úc: ICD-10-AM, PBS, SNOMED CT và ACHI. Chúng tôi trích xuất, chuẩn hóa và cấu trúc nội dung tài liệu mà các đối thủ cạnh tranh thậm chí không thể phân tích, sau đó dịch nó thành nội dung giáo dục sức khỏe rõ ràng, dễ hiểu cho người dùng. Chiều sâu mã hóa y tế đặc thù của Úc của chúng tôi là một yếu tố khác biệt cạnh tranh đáng kể tại thị trường Úc và 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
Công cụ tạo dữ liệu sức khỏe tổng hợp
Dữ liệu thử nghiệm thực tế ở quy mô lớn, không rủi ro về quyền riêng tư
Việc chia sẻ dữ liệu sức khỏe thực tế cho mục đích phát triển, thử nghiệm hoặc nghiên cứu gần như không thể do các hạn chế về quyền riêng tư. KuraPath tạo ra các hồ sơ sức khỏe tổng hợp chính xác về mặt lâm sàng trên 44 chỉ số sinh học và 74 ngôn ngữ bằng cách sử dụng phương pháp tạo tham số. Mỗi bộ dữ liệu tổng hợp đều được kiểm tra căng thẳng chống lại 9 vectơ tấn công đối nghịch để đảm bảo không thể đảo ngược kỹ thuật để tiết lộ dữ liệu bệnh nhân thực tế. Được xây dựng đặc biệt cho các quy trình kiểm tra an toàn của CRO và dược phẩm, nơi dữ liệu thực tế là cần thiết nhưng dữ liệu thật lại bị giới hạn.
Synthetic Data Engine
Parametric Generation
Coverage
37 Bio × 72 Lang
9 adversarial vectors tested per batch. Zero reverse-engineering risk.
🧪 All Tests Passed
Bản sao sức khỏe kỹ thuật số
Sức khỏe của bạn, được khám phá
Hầu hết mọi người không có cách nào để hiểu các lựa chọn lối sống liên quan đến hồ sơ sức khỏe của họ như thế nào. KuraPath xây dựng một bản sao sức khỏe kỹ thuật số mang tính giáo dục bằng cách sử dụng mạng lưới nhân quả Bayesian với mô phỏng Monte Carlo. Người dùng có thể khám phá các kịch bản 'điều gì sẽ xảy ra nếu' bằng cách điều chỉnh các thanh trượt lối sống (tập thể dục, chế độ ăn uống, giấc ngủ, hút thuốc, rượu) và xem những thay đổi đó liên quan đến hồ sơ giáo dục rủi ro của họ như thế nào, được hỗ trợ bởi bằng chứng lâm sàng đã được đánh giá bởi đồng nghiệp. Đây là một công cụ khám phá mang tính giáo dục, không phải là công cụ chẩn đoán hoặc hỗ trợ quyết định lâm sàng. Nó giúp người dùng tìm hiểu về các mối quan hệ sức khỏe để có những cuộc trò chuyện sáng suốt hơn với nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe của họ.
Digital Health Twin
Bayesian Causal Network
Simulation
Monte Carlo · 10K
Causal model, not correlation. What-if scenarios grounded in published research.
🧬 Bayesian Inference
Cơ sở hạ tầng LLM độc quyền
Trừu tượng hóa nhà cung cấp + suy luận AI cục bộ
Lớp AI đa nhà cung cấp cho phép chuyển đổi liền mạch giữa các mô hình đám mây (Gemini) và các mô hình mã nguồn mở cục bộ (Ollama/MedGemma). Bộ kiểm tra an toàn 52 trường hợp với đánh giá hiệu suất tự động đảm bảo chất lượng tương đương giữa các nhà cung cấp. Kiến trúc này loại bỏ sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất đồng thời cho phép triển khai tại chỗ cho các doanh nghiệp được quản lý yêu cầu chủ quyền dữ liệu hoàn toàn.
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
Mô hình Thế giới Sinh quyển
Mạng nhân quả Bayes cho các rủi ro sức khỏe môi trường
Một mạng lưới nhân quả Bayes hiệu quả về tính toán với hơn 37 nút (kết hợp 45 nguồn bằng chứng được bình duyệt và dữ liệu thảm thực vật từ vệ tinh) mô hình hóa kết quả rủi ro môi trường-sức khỏe như tiếp xúc với lạnh, rủi ro hô hấp và thay đổi môi trường. Được cá nhân hóa bằng cách học Bảng xác suất có điều kiện (CPT) từ dữ liệu sinh trắc học của người dùng và được đánh giá thông qua công cụ đồng thuận an toàn 12 tiêu chí.
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
Thông tin Môi trường từ Vệ tinh
Quan sát Trái đất độ phân giải 10m cho rủi ro sức khỏe
Tích hợp Google AlphaEarth Foundations (độ phân giải 10m, nhúng 64 chiều, CC-BY 4.0), phân loại lớp phủ mặt đất gần thời gian thực Dynamic World (9 lớp, cập nhật sau 2–5 ngày) và nhận dạng loài âm thanh sinh học trên thiết bị Perch 2.0 (14.795 loài, Apache 2.0). Việc sử dụng đất, chỉ số thảm thực vật và tỷ lệ bề mặt không thấm nước từ vệ tinh được kết hợp với dữ liệu AQI, UV mặt đất và khí tượng để tạo ra điểm rủi ro sức khỏe môi trường có độ chính xác cao ở độ phân giải khu vực.
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
Được xây dựng cho Sản xuất. Được hỗ trợ bởi Khoa học.
Mọi khả năng trên trang này đều đang hoạt động trong môi trường sản xuất, phục vụ người dùng thực tế và liên tục được cải tiến. Đây không phải là bản mẫu, nguyên mẫu hay thí nghiệm nghiên cứu. Đây là cơ sở hạ tầng hoạt động ở quy mô lớn, được xây dựng bởi một đội ngũ có khả năng triển khai. Nếu bạn đang tìm kiếm AI y tế công nghệ chuyên sâu thực sự được triển khai, bạn đã tìm thấy nó.
Yêu cầu bản dùng thửTại sao các quỹ VC công nghệ chuyên sâu và lãnh đạo đổi mới doanh nghiệp nên chú ý.
KuraPath không phải là một lớp vỏ mỏng bao quanh một mô hình nền tảng. Đây là một nền tảng AI sức khỏe tích hợp theo chiều dọc với bảy hệ thống công nghệ chuyên sâu độc quyền, tích hợp thành một rào cản hạ tầng có khả năng bảo vệ. Đây là những điểm tạo nên sự khác biệt.
Danh mục Tài sản Trí tuệ có khả năng bảo vệ
Tám khả năng công nghệ chuyên sâu riêng biệt tạo thành một danh mục tài sản trí tuệ có khả năng bảo vệ. Theo phán quyết của Tòa án Tối cao Aristocrat v Commissioner (Tháng 2 năm 2026), các đổi mới cốt lõi của KuraPath — bao gồm phương pháp diễn giải sức khỏe bằng AI, Bản sao sức khỏe kỹ thuật số (Digital Health Twin), quy trình RAG giảm thiểu ảo giác và kiến trúc quyền riêng tư an toàn lượng tử — đủ điều kiện được cấp bằng sáng chế theo luật pháp Úc. AI giáo dục sức khỏe trên thiết bị, học liên kết với bảo mật vi phân, mô hình hóa sức khỏe nhân quả, cơ sở hạ tầng LLM độc quyền và mã hóa hậu lượng tử tạo ra các rào cản kỹ thuật tổng hợp cực kỳ khó tái tạo.
Cấp độ sản xuất, không phải nghiên cứu
Mọi thứ trên trang này đều đang hoạt động và phục vụ người dùng thực tế ngay hôm nay. Đây không phải là bản demo phòng thí nghiệm nghiên cứu hay một khái niệm trong bản thuyết trình. Các hệ thống này được triển khai, giám sát và liên tục cải tiến trong môi trường sản xuất.
Tuân thủ quy định an toàn lượng tử
Tuân thủ đầy đủ Đạo luật Quyền riêng tư năm 1988 (Cth), Các Nguyên tắc Quyền riêng tư của Úc, công bố quyết định tự động (cải cách giai đoạn 1) và các tiêu chuẩn bảo mật SOC 2. Kiến trúc mã hóa an toàn lượng tử với mã hóa cấp trường AES-256-GCM, lập phiên bản linh hoạt mã hóa (FIPS 197), ẩn danh hóa HMAC-SHA256 (GDPR Điều 4(5)), ký nội dung AI và lộ trình đến mã hóa khóa lai ML-KEM-768 (FIPS 203) và chữ ký số ML-DSA-65 (FIPS 204). Chủ quyền dữ liệu trong hạ tầng Úc.
Lợi thế cạnh tranh tổng hợp
Mỗi khả năng củng cố các khả năng khác. AI trên thiết bị kích hoạt học liên kết. Học liên kết cải thiện các quỹ đạo dự đoán. Các quỹ đạo dự đoán cung cấp dữ liệu cho bản sao sức khỏe kỹ thuật số. Cơ sở hạ tầng LLM độc quyền giảm sự phụ thuộc vào nhà cung cấp 60-80%. Mã hóa an toàn lượng tử bảo vệ tất cả dữ liệu với tính linh hoạt mã hóa cho các nâng cấp thuật toán trong tương lai. Các đối thủ cạnh tranh không thể tái tạo một cái mà không xây dựng cả tám.
Lớp hạ tầng công nghệ y tế theo chiều dọc ưu tiên AI.
Cho dù bạn là nhà đầu tư đang đánh giá các cơ hội công nghệ y tế theo chiều dọc ưu tiên AI, một doanh nghiệp đang tìm kiếm các đối tác AI trong lĩnh vực y tế, hay một nhà nghiên cứu quan tâm đến trí tuệ sức khỏe bảo vệ quyền riêng tư, chúng tôi rất sẵn lòng trò chuyện.
Liên hệ