产品发布与定位 - 公司DeepHealth（RadNet全资子公司）正式推出其首创的端到端模块化人工智能应用套件“Breast Suite”，旨在解决乳腺癌筛查和检测路径中的实际临床需求 [1] - 该套件整合了源自iCAD的有机创新和集成技术，提供全面的解决方案，集成了行业领先的AI乳腺癌检测、乳腺密度评估、风险评估以及开发中的乳腺动脉钙化评估功能，并辅以云优先的查看、报告和工作流工具 [1] - Breast Suite目前每年为超过1000万例乳腺X光检查提供支持，旨在提高诊断准确性和护理标准化 [1] 临床效果与数据验证 - 一项针对美国超过57.9万名女性、覆盖100多个社区影像中心的大规模真实世界分析（发表于《自然·健康》）显示，DeepHealth Breast Suite应用使乳腺癌检出率提高了21% [3] - 该研究显示，该技术在不同患者群体中均有一致益处，其中在致密乳腺女性中多检出23%的癌症，在黑人非西班牙裔女性中多检出20%的癌症 [3] - 该技术被证明可将普通放射科医生的表现提升至专科医生的水平，从而在经验丰富的阅片医生有限的地区扩大高质量乳腺护理的可及性 [3] - 一项针对欧洲15.4万名女性的《科学·转化医学》研究发现，其AI风险评估模型能基于年龄、乳腺密度和乳腺X光特征准确估计短期乳腺癌风险 [4] - 研究估计，如果根据AI评估为风险最高的10%女性提供补充筛查，则可能比使用传统Tyrer-Cuzick风险模型（20%）多检出高达44%的癌症 [4] 产品核心功能模块 - **ProFound Pro（领先的AI癌症检测）**：利用既往数据、自动定位感兴趣区域和可疑程度，实现更准确的诊断 [6] - **自动化密度评估**：为2D或3D乳腺X光检查提供一致、自动化的密度分类，支持客观诊断决策 [6] - **AI风险评估**：仅基于乳腺X光校准，识别未来1-2年内患乳腺癌的风险，其准确度是传统问卷式风险模型的2倍 [6] - **乳腺动脉钙化评估**：目前正在开发中，旨在通过自动标记筛查乳腺X光片上的乳腺动脉钙化来揭示心血管疾病风险 [6] - **云优先多模态查看器**：支持包括MRI和超声在内的多模态图像查看，提供跨乳腺护理路径的全面阅片解决方案 [12] - **优先工作列表**：按可疑程度对病例进行优先级排序，高效处理大量数据 [12] - **及时警报**：通过快速图像处理在数分钟内标记高可疑病例，使护理团队能够提供当日随访 [12] - **AI保障复查工作流**：通过第二阅片人工作流提高癌症检出率，减少假阴性 [12] - **智能报告**：通过可定制的报告、指南标准化和乳腺密度结果的自动预填充，提高临床一致性 [12] 行业影响与公司战略 - 该套件的推出标志着向AI驱动的乳腺癌筛查和诊断护理新标准迈出了关键一步，旨在通过更早、更自信地检测癌症来提升患者护理水平 [2] - Breast Suite体现了公司通过影像学赋能护理突破的使命，展示了AI解决方案如何通过疾病分期前移、推动更及时有效的筛查诊断路径以及扩大创新可及性来促进人群健康 [2] - 该套件基于DeepHealth OS构建，可与客户现有技术无缝集成，提供安全快速的远程访问，确保持续更新和快速扩展 [7] - DeepHealth作为RadNet数字健康板块的统一品牌，提供AI健康信息学，其核心是云原生操作系统DeepHealth OS，旨在统一临床和运营工作流数据 [14] - 全球数千家影像中心和放射科使用DeepHealth的解决方案，以实现更早、更可靠、更高效的疾病检测 [14]

文章核心观点 - DeepHealth在RSNA 2025上发布了其扩展的、由人工智能驱动的成像信息学和临床AI解决方案组合，旨在通过集成端到端的方法，统一孤立的工具和工作流程，从而改变影像体验、提升人口健康水平、扩大患者可及性并提高运营效率 [1][2] 产品组合与解决方案 - **统一影像体验**：公司通过其企业影像和运营组合，连接孤立的工具、团队和工作流程，以自动化并编排端到端影像体验中的关键任务 [3] - **核心操作系统**：DeepHealth OS是一个云原生操作系统，将影像信息学和AI套件整合到一个统一环境中，为工作流中的每位参与者提供个性化、基于角色的体验，并简化IT部署和管理 [5][6] - **诊断套件**：云优先的企业图像管理和判读解决方案，旨在自动化并加速大规模放射学工作，新功能包括云/混合数据管理、超快速流式诊断查看器、AI驱动的自动报告和集成高级可视化，并通过收购CIMAR UK增强了在欧洲的云图像管理和互操作性能力 [4] - **远程扫描方案**：TechLive是一个多模态、供应商中立的远程成像和放射学管理解决方案，已获得510(k)许可，可将专家监督扩展到MR、超声、CT和PET/CT，在RadNet内部署已连接超过400台扫描仪，结果显示MR机房关闭次数减少42% [4] - **运营套件**：扩展的云优先解决方案套件，将排程、登记、计费、分析和患者沟通统一到单一环境中，引入了新的患者参与解决方案和智能AI功能，以自动化减少管理负担 [4] 临床AI解决方案与疾病领域进展 - **乳腺套件**：FDA许可的端到端模块化AI套件，旨在提升乳腺癌检测和诊断的准确性、工作流效率和护理标准化，其应用每年支持全球超过1000万例乳腺X光检查，一项针对超过579,000名女性的大型真实世界分析显示，其将乳腺癌检出率提高了21% [5] - **甲状腺套件**：AI驱动的模块化应用套件，可集成到现有甲状腺超声工作流中，自动化测量和特征描述，在RadNet内部超过200个站点的部署显示，放射科医生判读的超过4,070个结节中，有超过94%的病例接受了AI的测量和特征描述而未作修正 [5] - **神经套件**：包含FDA许可的应用程序，用于白质高信号检测与分割以及脑容量测量，通过自动量化关键结构来跟踪纵向进展以支持主动护理 [5] - **胸部套件**：扩展的胸部套件（原DeepHealth Lung）可自动化肺结节检测、特征描述和体积量化，并标准化报告和纵向跟踪，其应用支持全球范围内的人口规模筛查项目，例如英国政府数据显示，在NHS英格兰肺癌筛查项目中，现在76%的检出癌症处于更早、更可治疗的阶段，而历史上这一比例仅为29% [5] - **前列腺套件**：下一代套件可简化前列腺MRI判读、分析和活检计划工作流，集成了自动病灶检测和风险分类、智能腺体分割与PSA密度计算以及符合PI-RADS的报告，该套件支持美国客户项目，并最近被选中支持英国的TRANSFORM前列腺筛查试验 [5] 生态系统与合作伙伴 - **AI Studio**：与CARPL和RagaAI合作开发，统一了生态系统AI解决方案，并能在临床工作流内无缝编排这些应用以实现自动化，可以集成来自超过75家生态系统供应商的140多种AI算法以及DeepHealth自身的临床AI解决方案 [5] - **合作伙伴关系**：公司与领先的原始设备制造商、云服务、AI和平台合作伙伴合作，将先前碎片化的工具统一为互联的端到端影像体验，并与GE HealthCare在超声产品和乳腺摄影系统与乳腺套件的结合产品方面扩大了合作 [4][5] - **市场影响**：DeepHealth的产品组合要素已为全球患者和医疗保健提供者带来有意义的 impact，拥有超过2,000家客户和超过5,000名放射科医生利用其现有解决方案提供更好的护理 [7]