文章核心观点 - DeepHealth与HOPPR达成数据和AI开发合作，将商业化医疗级通用基础模型并开发针对特定癌症检测的微调模型，以提升医疗影像诊断能力和效率，推动放射学发展 [1][2] 合作内容 - 双方合作商业化医疗级通用基础模型，开发用于乳腺癌、前列腺癌和肺癌检测的微调模型，利用生成式医学影像AI和多样数据集 [1] - 合作旨在借助HOPPR的模型增强DeepHealth的AI健康信息学产品组合，使其能更快速高效地创建未来解决方案，支持放射学发展 [2] 合作意义 - 对DeepHealth而言，此次合作是其通过新诊断成像技术推动医疗突破使命的重大进展，有助于提升诊断准确性、加快图像分析速度，为非临床应用的生成式AI铺平道路，最终改善患者护理和放射学结果 [3] - HOPPR的基础设施和工具与DeepHealth的临床专业知识和实践经验相结合，有望从医学影像数据中挖掘显著的诊断、临床和运营价值，推动各模态成像发展 [4] - 双方合作构建统一的临床和运营工作流程，使放射科医生能通过熟悉的系统高效获取所需信息，DeepHealth的“一站式系统”方法可解决放射学价值链各环节的挑战 [5] 公司情况 - DeepHealth是RadNet的全资子公司，其AI健康信息学产品在超800个临床站点使用，AI工具每年进行超1500万次检查，产生超200万次AI辅助诊断 [6][7] - DeepHealth的核心产品DeepHealth OS是云原生操作系统，可整合临床和运营数据，其产品组合基于RadNet现有数字健康业务和产品构建，旨在提升放射科医生在整个医疗路径中的作用 [7] - HOPPR通过提供医疗级基础模型和基础设施改变医学影像，使医疗人员与医学影像研究的交互从静态变为动态，并将在2024年12月的RSNA上与商业伙伴公布医疗和行政用例 [8]