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]