KuraPath
know your health
為未來而建，專注於 健康教育AI。
可防禦的深度科技知識產權。生產級基礎設施。絕非原型。
KuraPath 建基於七項深度科技能力，共同構築成健康教育基礎設施的護城河。這裡描述的每個系統都在生產環境中實時運作，服務真實用戶。這不是一份路線圖或研究論文，而是已交付的深度科技軟件，為下一代健康教育提供動力。
設備端健康教育AI
隱私至上，AI絕不離開瀏覽器
預測性健康教育軌跡
了解您的生物標誌物趨勢
保護隱私的人口洞察
從群體學習，不洩露任何個人隱私
智能文檔理解
任何健康文檔，秒速理解
合成健康數據引擎
大規模的真實測試數據，零隱私風險
數碼健康雙生
您的健康，深度探索
專有大型語言模型基礎設施
供應商抽象化 + 本地AI推斷
生物圈世界模型
用於環境健康風險的因果貝葉斯網絡
衛星環境智能
用於健康風險的 10 米解析度地球觀測
七大能力。一道複合護城河。
每項能力都是一項獨立的技術成就。它們共同創造出一個極難複製的複合優勢。這是深度科技基礎設施，而不僅僅是功能。
設備端健康教育AI
隱私至上，AI絕不離開瀏覽器
大多數健康AI平台會將敏感數據發送到雲端伺服器進行處理。KuraPath 直接在瀏覽器中運行推斷，數據零傳輸至外部終端。我們的雙後端架構同時支持雲端和設備端模式，用戶可以選擇完全私密的模式，確保任何數據都不會離開其設備。構建生產級的設備端健康教育AI是健康科技領域最艱鉅的問題之一。我們已經成功交付。
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
預測性健康教育軌跡
了解您的生物標誌物趨勢
傳統健康教育是靜態的：您進行血液檢測，看到一個數字，然後查詢其含義。KuraPath 提供教育性趨勢分析，根據您的歷史數據顯示您的生物標誌物趨勢。我們的集成方法結合了統計模型和情境分析，生成帶有置信區間的教育軌跡視覺化。我們將生物標誌物趨勢與環境暴露數據（空氣質量、紫外線、污染物）進行交叉關聯，創建了其他消費者平台無法提供的教育情境層。這不是診斷工具；它幫助用戶理解他們的健康趨勢，以便與醫生進行更明智的對話。
Biomarker Forecasting
Ensemble Prediction Engine
Biomarkers Tracked
37
HbA1c projected to normalise within 8 weeks at current trajectory.
📈 94% Confidence
保護隱私的人口洞察
從群體學習，不洩露任何個人隱私
當健康教育能從人口層級模式中獲取資訊時，其效果會更好，但隱私法規限制了機構間的數據共享。KuraPath 通過聯邦學習和差分隱私解決此問題：模型從人口模式中學習，而原始數據從未離開用戶設備。只會匯總匿名、經過數學噪音處理的權重更新。結果是更豐富、由人口資訊豐富的健康教育內容，並有正式保證的個人隱私。
Federated Learning
Differential Privacy
Privacy Budget
ε = 5.0
Zero raw data leaves any device. Only noisy weight updates are aggregated.
🔐 Mathematically Private
智能文檔理解
任何健康文檔，秒速理解
健康文檔有多種格式，從手寫的全科醫生筆記到複雜的病理學PDF。KuraPath 部署了7個專業提取管道，結合了經過澳洲編碼系統（ICD-10-AM、PBS、SNOMED CT和ACHI）訓練的臨床命名實體識別。我們提取、規範化並結構化競爭對手甚至無法解析的文檔內容，然後將其轉化為清晰、簡明的健康教育內容供用戶閱讀。我們針對澳洲特定的臨床編碼深度是澳洲和亞太市場的一個重要競爭差異化因素。
Document Intelligence
Clinical NER Pipeline
Active Pipelines
7
Clinical NER trained on AU coding systems. 7 specialised extraction pipelines.
📄 ICD-10-AM · PBS · SNOMED
合成健康數據引擎
大規模的真實測試數據，零隱私風險
由於隱私限制，共享真實健康數據用於開發、測試或研究幾乎不可能。KuraPath 使用參數生成技術，為44種生物標誌物和74種語言生成臨床準確的合成健康檔案。每個合成數據集都經過9種對抗性攻擊向量的壓力測試，以確保它不能被逆向工程來揭示真實患者數據。專為合同研究組織（CRO）和製藥安全測試工作流程而設計，在這些流程中，真實數據至關重要，但實際數據卻是禁區。
Synthetic Data Engine
Parametric Generation
Coverage
37 Bio × 72 Lang
9 adversarial vectors tested per batch. Zero reverse-engineering risk.
🧪 All Tests Passed
數碼健康雙生
您的健康，深度探索
大多數人無法理解生活方式選擇如何與其健康狀況相關。KuraPath 利用貝葉斯因果網絡和蒙特卡洛模擬構建了一個教育性的數碼雙生。用戶可以通過調整生活方式滑塊（運動、飲食、睡眠、吸煙、飲酒）來探索假設情景，並查看這些變化如何與其風險教育概況相關，所有這些都由同行評審的臨床證據支持。這是一個教育探索工具，而非診斷或臨床決策輔助。它幫助用戶了解健康關係，以便與其醫療服務提供者進行更知情的對話。
Digital Health Twin
Bayesian Causal Network
Simulation
Monte Carlo · 10K
Causal model, not correlation. What-if scenarios grounded in published research.
🧬 Bayesian Inference
專有大型語言模型基礎設施
供應商抽象化 + 本地AI推斷
多供應商AI層，實現雲端（Gemini）和本地開源模型（Ollama/MedGemma）之間的無縫切換。52個案例的安全評估套件，配備自動基準測試，確保各供應商之間的質量一致。此架構消除了單一供應商依賴，同時為需要完整數據主權的受監管企業提供本地部署能力。
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
用於環境健康風險的因果貝葉斯網絡
一個具有 37+ 個節點的計算高效的因果貝叶斯網絡（融合了 45 個同行評審的證據源和衛星衍生的土地覆蓋數據），用於模擬寒冷暴露、呼吸系統風險和環境變化等環境健康風險結果。利用用戶生物識別數據的條件概率表 (CPT) 學習進行個性化定制，並通過 12 標準安全共識引擎進行評估。
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
衛星環境智能
用於健康風險的 10 米解析度地球觀測
集成了 Google AlphaEarth Foundations（10 米解析度、64 維嵌入、CC-BY 4.0）、Dynamic World 近實時土地覆蓋分類（9 個類別、2-5 天更新頻次）以及 Perch 2.0 設備端生物聲學物种識別（14,795 個物種、Apache 2.0）。將衛星衍生的土地利用、植被指數和不透水表面比例與地面 AQI、紫外線和氣象數據融合，以生成郊區級解析度的高保真環境健康風險評分。
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
為生產而生。科學為本。
本頁面上的每項功能都在生產環境中實時運行，服務真實用戶並持續改進。這些不是模型、原型或研究實驗。這是由一個能夠交付成果的團隊構建、可大規模運作的基礎設施。如果您正在尋找真正部署的深度科技健康AI，您已經找到了。
請求演示深度科技創投和企業創新領袖為何應該關注。
KuraPath 不僅僅是基礎模型的一個薄弱包裝。它是一個垂直整合的健康AI平台，擁有七個專有的深度科技系統，共同構建成一個可防禦的基礎設施護城河。以下是其獨特之處。
可防禦的知識產權組合
八項獨特的深度科技能力構成一個可防禦的知識產權組合。根據澳洲高等法院 Aristocrat 對 Commissioner 一案的裁決（2026年2月），KuraPath 的核心創新——包括AI健康解釋方法、數碼健康雙生、緩解幻覺的RAG管道，以及量子安全隱私架構——均符合澳洲法律下的專利資格。設備端健康教育AI、帶有差分隱私的聯邦學習、因果健康建模、專有大型語言模型基礎設施和後量子加密技術，共同創造出極難複製的複合技術護城河。
生產級別，而非研究
本頁面上的所有內容均已上線並正在服務真實用戶。這不是研究實驗室的演示或概念提案。這些系統已部署、監控並在生產中持續改進。
量子安全監管合規
完全符合《1988年隱私法》（Cth）、澳洲隱私原則、自動決策披露（第一階段改革）和SOC 2安全標準。量子安全加密架構採用AES-256-GCM字段級加密、加密靈活性版本控制（FIPS 197）、HMAC-SHA256假名化（GDPR第4(5)條）、AI內容簽名，並計劃路線圖至ML-KEM-768混合密鑰封裝（FIPS 203）和ML-DSA-65數字簽名（FIPS 204）。數據主權位於澳洲基礎設施內。
複合競爭優勢
每項能力相互強化。設備端AI實現聯邦學習。聯邦學習改善預測軌跡。預測軌跡為數碼健康雙生提供數據。專有大型語言模型基礎設施將供應商鎖定降低60-80%。量子安全加密技術以加密靈活性保護所有數據，以應對未來的算法升級。競爭對手無法在不構建所有八項能力的情況下複製其中一項。