文章核心观点 - iCAD公司有四项人工智能驱动的乳腺癌研究摘要被2024年圣安东尼奥乳腺癌研讨会接受展示，这些研究聚焦改善乳腺癌检测和风险预测准确性及评估不同人群差异，体现了其ProFound AI乳腺健康套件在提升乳腺癌护理标准等方面的潜力 [1][4] 研究展示信息 - 索利斯乳腺摄影公司首席医疗官Chirag R. Parghi医生将在12月11日下午5:30 - 7:00的海报展示环节2展示三篇研究摘要，贡献作者包括Jennifer Pantleo等 [2] - 瑞典卡罗林斯卡学院流行病学家Mikael Eriksson博士将在12月12日上午9:00 - 12:30的大会环节2展示研究，其基于iCAD的ProFound Risk解决方案的10年图像衍生人工智能风险模型在乳腺癌一级预防中表现出比临床Tyrer - Cuzick v8风险模型更高的判别性能 [3] 公司观点 - iCAD总裁兼首席执行官Dana Brown称这些研究体现了ProFound AI乳腺健康套件在改善早期乳腺癌检测和风险预测以及解决不同人群健康差异方面的关键作用，公司与索利斯乳腺摄影公司和卡罗林斯卡学院的合作展示了技术改善患者预后和推动人工智能在医疗保健领域更广泛应用的潜力 [4] - 索利斯乳腺摄影公司首席医疗官Chirag Parghi医生表示这些发现强调了人工智能在赋能临床医生改善不同年龄、种族或乳腺密度患者预后方面的变革潜力，可解决传统乳腺癌检测和风险评估的差距 [4] 海报详情 P2 - 06 - 20 - 探索人工智能算法识别乳腺动脉钙化（BAC）的潜力，研究表明BAC加权患病率和分布随年龄增加，且患病率不因种族而异，可作为跨种族心血管生物标志物，人工智能BAC检测算法显示乳腺摄影检测出乳腺癌的女性中BAC患病率更高，常规乳腺摄影可在乳腺癌诊断前或诊断时识别患者心脏需求，提供早期心血管干预机会 [5] P2 - 06 - 24 - 开发并验证基于图像特征（包括乳腺摄影密度和年龄）的人工智能短期乳腺癌风险评估分数，人工智能生成的病例分数能有效将乳腺摄影分层，且在不同种族亚组中差异不显著，表明人工智能软件准确性在不同种族间一致，图像衍生人工智能风险模型在不同种族和密度中同样有效，可弥补传统乳腺摄影在致密乳腺组织患者检测中的差距，解决不同种族间的差异 [6] P2 - 06 - 25 - 研究人工智能乳腺摄影病例评分在不同种族和乳腺密度组中的一致性，强调人工智能可提供公平可靠的筛查结果，对于非致密或脂肪乳腺组织女性，低病例评分对应的癌症频率（1/11363）显著低于致密乳腺组织且低病例评分女性（1/1952），虽差异无统计学意义，但大数据集中低病例评分在非致密乳腺组织女性中的阴性预测值可能更高 [8] GS2 - 10 - 分析明尼苏达州基于人群的筛查研究和瑞典KARMA队列中30 - 90岁女性的双站点病例队列，将图像衍生人工智能风险模型与临床Tyrer - Cuzick v8模型对比，使用英国国家健康与护理卓越研究所（NICE）指南，考虑8%为高风险，基于人工智能风险模型，9.7%的10年高风险女性中有32%的乳腺癌可采取预防策略，10年图像衍生人工智能风险模型在两个病例队列中表现出良好的判别性能和校准，在KARMA队列中判别性能显著高于临床Tyrer - Cuzick v8风险模型，有临床用于一级预防并针对多达三分之一乳腺癌的潜力 [9] 参会邀请 - 邀请参会者在12月11日下午5:30 - 7:00的海报展示环节2观看海报，可访问iCAD网站或联系公司了解其人工智能解决方案，包括ProFound AI乳腺健康套件 [10] 公司介绍 - iCAD是全球领先企业，致力于提供临床验证的人工智能癌症检测解决方案，其ProFound乳腺健康套件提供人工智能乳腺摄影分析，用于乳腺癌检测、密度评估和风险评估，在50多个国家可用，过去五年估计在全球读取超4000万份乳腺摄影，近30%为断层合成摄影 [11] 产品资质 - ProFound Detection v4获FDA批准，ProFound AI v3获FDA批准、CE认证和加拿大卫生部许可，ProFound AI Risk获CE认证和加拿大卫生部许可，产品可能并非在所有地区可用 [12] 联系方式 - 媒体咨询：pr@icadmed.com - 投资者咨询：John Nesbett/Rosalyn Christian，IMS Investor Relations，icad@imsinvestorrelations.com [15]