KuraPath
know your health
专为未来而打造： 健康教育AI。
具有可防御性的深度科技知识产权。生产级基础设施。绝非原型。
KuraPath基于七项深度科技能力构建，这些能力共同构成了健康教育基础设施的护城河。这里描述的每个系统都在生产环境中运行并服务于真实用户。这并非路线图或研究论文，而是已交付的深度科技软件，为下一代健康教育提供动力。
设备端健康教育AI
隐私至上，AI永不离开浏览器
预测性健康教育轨迹
了解您的生物标志物趋势
隐私保护型人群洞察
从众人中学习，不泄露任何人隐私
智能文档理解
任何健康文档，秒速理解
合成健康数据引擎
规模化生成真实测试数据，零隐私风险
数字健康孪生
探索您的健康
专有大型语言模型（LLM）基础设施
提供商抽象化 + 本地AI推理
生物圈世界模型
用于环境健康风险的因果贝叶斯网络
卫星环境智能
用于健康风险的 10 米分辨率地球观测
七大能力。一道复合护城河。
每项能力都是一项独立的技术成就。它们共同创造了难以复制的复合优势。这是深度科技基础设施，而不仅仅是功能。
设备端健康教育AI
隐私至上，AI永不离开浏览器
大多数健康AI平台会将敏感数据发送到云服务器进行处理。KuraPath直接在浏览器中运行推理，数据零传输到外部端点。我们的双后端架构支持云端和设备端两种模式，用户可以选择完全私密的模式，确保数据永不离开其设备。构建生产级的设备端健康教育AI是健康科技领域最棘手的问题之一。我们已将其成功交付。
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
预测性健康教育轨迹
了解您的生物标志物趋势
传统的健康教育是静态的：您进行血液检测，看到一个数字，然后查找其含义。KuraPath提供教育性趋势分析，根据您的历史数据展示生物标志物的趋势。我们的集成方法将统计模型与情境分析相结合，生成带有置信区间的教育性轨迹可视化。我们将生物标志物趋势与环境暴露数据（空气质量、紫外线、污染物）进行交叉关联，创建了一个其他消费者平台无法提供的教育情境层。这并非诊断工具；它旨在帮助用户了解自己的健康趋势，以便与医生进行更明智的对话。
Biomarker Forecasting
Ensemble Prediction Engine
Biomarkers Tracked
37
HbA1c projected to normalise within 8 weeks at current trajectory.
📈 94% Confidence
隐私保护型人群洞察
从众人中学习，不泄露任何人隐私
当健康教育能够从人群层面的模式中获取信息时，其效果会更好，但隐私法规阻碍了机构之间的数据共享。KuraPath通过联邦学习和差分隐私解决了这一问题：模型从人群模式中学习，而任何原始数据都不会离开用户的设备。仅聚合匿名的、数学噪声处理后的权重更新。结果是更丰富、由人群信息支持的健康教育内容，并正式保证了个人的隐私。
Federated Learning
Differential Privacy
Privacy Budget
ε = 5.0
Zero raw data leaves any device. Only noisy weight updates are aggregated.
🔐 Mathematically Private
智能文档理解
任何健康文档，秒速理解
健康文档有数十种格式，从手写的全科医生笔记到复杂的病理PDF。KuraPath部署了7个专业提取管道，通过在澳大利亚编码系统（ICD-10-AM、PBS、SNOMED CT和ACHI）上训练的临床命名实体识别技术。我们提取、标准化并结构化了竞争对手甚至无法解析的文档内容，然后将其转化为清晰、通俗易懂的健康教育内容提供给用户。我们在澳大利亚特有的临床编码深度是澳大利亚和亚太市场的重要竞争优势。
Document Intelligence
Clinical NER Pipeline
Active Pipelines
7
Clinical NER trained on AU coding systems. 7 specialised extraction pipelines.
📄 ICD-10-AM · PBS · SNOMED
合成健康数据引擎
规模化生成真实测试数据，零隐私风险
由于隐私限制，共享真实健康数据用于开发、测试或研究几乎是不可能的。KuraPath使用参数化生成技术，跨44种生物标志物和74种语言生成临床准确的合成健康档案。每个合成数据集都经过9种对抗性攻击向量的压力测试，以确保无法通过逆向工程揭示真实的患者数据。专为CRO（合同研究组织）和制药安全测试工作流程而构建，在这些场景中，真实数据至关重要但实际数据受限。
Synthetic Data Engine
Parametric Generation
Coverage
37 Bio × 72 Lang
9 adversarial vectors tested per batch. Zero reverse-engineering risk.
🧪 All Tests Passed
数字健康孪生
探索您的健康
大多数人无法理解生活方式选择与自身健康状况之间的关系。KuraPath使用贝叶斯因果网络和蒙特卡洛模拟技术，构建了一个教育性的数字孪生。用户可以通过调整生活方式滑块（运动、饮食、睡眠、吸烟、饮酒）来探索假设情景，并查看这些变化如何与其风险教育档案相关联，所有这些都得到同行评审的临床证据支持。这是一个教育探索工具，而非诊断或临床决策辅助工具。它旨在帮助用户了解健康关系，以便与医疗保健提供者进行更明智的对话。
Digital Health Twin
Bayesian Causal Network
Simulation
Monte Carlo · 10K
Causal model, not correlation. What-if scenarios grounded in published research.
🧬 Bayesian Inference
专有大型语言模型（LLM）基础设施
提供商抽象化 + 本地AI推理
多提供商AI层，支持在云端（Gemini）和本地开源模型（Ollama/MedGemma）之间无缝切换。52个案例的安全评估套件，配合自动化基准测试，确保不同提供商之间的质量一致性。此架构消除了对单一供应商的依赖，同时为需要完全数据主权的受监管企业提供了本地部署能力。
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
生物圈世界模型
用于环境健康风险的因果贝叶斯网络
一个具有 37+ 个节点的计算高效的因果贝叶斯网络（融合了 45 个同行评审的证据源 and 卫星衍生的土地覆盖数据），用于模拟寒冷暴露、呼吸系统风险和环境变化等环境健康风险结果。利用用户生物识别数据的条件概率表 (CPT) 学习进行个性化定制，并通过 12 标准安全共识引擎进行评估。
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
卫星环境智能
用于健康风险的 10 米分辨率地球观测
集成了 Google AlphaEarth Foundations（10 米分辨率、64 维嵌入、CC-BY 4.0）、Dynamic World 近实时土地覆盖分类（9 个类别、2-5 天更新频次）以及 Perch 2.0 设备端生物声学物种识别（14,795 个物种、Apache 2.0）。将卫星衍生的土地利用、植被指数和不透水表面比例与地面 AQI、紫外线和气象数据融合，以生成郊区级分辨率的高保真环境健康风险评分。
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
为生产而生。以科学为证。
本页上的每项功能都在生产环境中运行，服务于真实用户，并持续改进。这些不是模型图、原型或研究实验。这是由一个交付型团队构建的、可大规模运行的基础设施。如果您正在寻找真正已部署的深度科技健康AI，您已经找到了。
申请演示为什么深度科技风投和企业创新领导者应予以关注。
KuraPath并非一个简单的基础模型封装。它是一个垂直整合的健康AI平台，拥有七个专有的深度科技系统，这些系统共同构成了一个可防御的基础设施护城河。以下是其独特之处。
可防御的知识产权组合
八项独特的深度科技能力构成了可防御的知识产权组合。根据最高法院对Aristocrat v Commissioner案的裁决（2026年2月），KuraPath的核心创新——包括AI健康解读方法论、数字健康孪生、幻觉缓解型RAG管道和量子安全隐私架构——根据澳大利亚法律具备专利资格。设备端健康教育AI、结合差分隐私的联邦学习、因果健康建模、专有LLM基础设施和后量子加密技术，共同建立了极其难以复制的复合技术护城河。
生产级，而非研究
本页上的所有内容都已上线并正在为真实用户提供服务。这不是研究实验室演示或商业计划书概念。这些系统已在生产环境中部署、监控并持续改进。
量子安全监管合规
完全符合《1988年隐私法》（联邦）、澳大利亚隐私原则、自动化决策披露（第一批改革）和SOC 2安全标准。量子安全加密架构，采用AES-256-GCM字段级加密、加密敏捷性版本控制（FIPS 197）、HMAC-SHA256假名化（GDPR第4条第5款）、AI内容签名，以及ML-KEM-768混合密钥封装（FIPS 203）和ML-DSA-65数字签名（FIPS 204）的路线图。澳大利亚基础设施内的数据主权。
复合竞争优势
每项能力都相互加强。设备端AI实现了联邦学习。联邦学习改善了预测轨迹。预测轨迹为数字健康孪生提供了数据。专有的LLM基础设施将供应商锁定减少了60-80%。量子安全加密通过加密敏捷性保护所有数据，以应对未来的算法升级。竞争对手无法在不构建所有八项能力的情况下复制其中一项。