DeepHealth 推出 Reporting Pro，将人工智能自动化引入放射学报告 | Radnet 股票新闻

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新解决方案集成了语音识别、临床 AI 发现、测量、AI 生成的印象和质量保证

马萨诸塞州索默维尔，2026 年 6 月 10 日（GLOBE NEWSWIRE）-- DeepHealth, Inc.，一家全球领先的 AI 驱动健康信息学公司，RadNet, Inc.（纳斯达克：RDNT）的全资子公司，今天宣布推出 Reporting Pro，这是一种下一代 AI 驱动解决方案，旨在改变放射科医生为其转诊医生生成临床报告和发现的方式。

Reporting Pro 在 2025 年 RSNA 上首次推出，现在可用于商业部署。Reporting Pro 包括将语音识别、AI 生成的临床发现、测量、AI 生成的印象、质量保证和结构化报告整合到一个无缝工作流程中的能力。

“放射学正进入一个新的时代，AI 支持从图像分析到报告的诊断旅程。Reporting Pro 是向前迈出的重要一步，将智能引入报告工作流程，使放射科医生能够专注于审查和完善，而不是手动文档记录，” DeepHealth 企业影像业务和产品负责人 Madhu Jahagirdar 表示。

随着影像量的持续上升，放射学的需求预计将超过劳动力的能力。预计到 2029 年，美国放射科医生短缺将达到约 15%，而到 2030 年某些欧洲国家的短缺将达到约 40%。报告仍然是放射科医生最耗时和认知要求最高的步骤之一，这为帮助他们更高效和一致地工作创造了重要机会。

Reporting Pro 通过关键功能自动化高容量报告任务，包括：

• 临床 AI 集成： Reporting Pro 将 FDA 批准和 CE 标记的 DeepHealth 及第三方 AI 工具的临床 AI 发现和测量集成到报告工作流程中，使临床相关结果能够直接流入结构化报告的创建中。
• 生成式 AI 驱动的报告： Reporting Pro 使用生成式 AI 帮助组织发现并生成草稿印象。该平台根据医生反馈进行调整，以更好地支持发现的总结和结构，帮助加速报告，同时保持高水平的临床质量。

• 快速迁移、部署和采用： Reporting Pro 与现有工作流程集成。该解决方案支持从传统报告系统迁移现有模板和报告偏好，使放射科医生能够在采用更智能的 AI 原生报告体验的同时保持熟悉的工作流程。
• 简化和自动化的报告工作流程： Reporting Pro 将语音识别、临床 AI 发现、测量、AI 生成的印象、质量保证和结构化报告能力连接成一个统一的体验。通过集成 DeepHealth 的本地临床 AI 解决方案，放射科医生可以在一个连接的报告环境中审查 AI 支持的草稿内容，根据需要进行完善并最终确定报告，而无需任何手动数据传输。

Reporting Pro 正在 RadNet 大规模部署，提供其在高容量临床环境中支持更快、一致报告能力的现实验证。Reporting Pro 的第一批外部客户也已签约，部署将在下个季度上线。

“使用 Reporting Pro，当我打开一个案例时，结构化报告已经准备好，发现已填充，测量已到位，并且初步报告已草拟。这显著减少了报告时间，直接转化为患者和转诊医生更快的周转时间，他们依赖及时收到报告以做出关键治疗决策，” 放射科医生和 RadNet 医疗主任 Dr. Jason Sinner 表示。

Reporting Pro 旨在与任何现有的图像存档和通信系统（PACS）及放射信息系统（RIS）集成。当与 DeepHealth 的诊断套件一起部署时，这些解决方案提供无缝的报告体验，连接图像管理、AI 发现、工作流程编排和报告。这有助于更高效地路由、优先处理、审查和报告案例。

Reporting Pro 在美国和英国已商业化，计划在年底前在澳大利亚、南非和部分欧洲市场发布。该平台适用于所有影像模式，包括 X 光、超声、CT、PET/CT 和 MRI。

DeepHealth 将在 2026 年医学影像信息学学会（SIIM）年会上于 105-107 号展位展示 Reporting Pro 及其企业信息学解决方案组合。

关于 DeepHealth

DeepHealth 是 RadNet, Inc.（纳斯达克：RDNT）的全资子公司，作为 RadNet 数字健康部门的品牌。DeepHealth 提供 AI 驱动的健康信息学，旨在通过影像赋能护理突破。DeepHealth 利用先进的 AI 提高乳腺、胸部、肌肉骨骼、神经、前列腺和甲状腺健康的运营效率和临床结果。DeepHealth 产品组合的核心是一个云原生操作系统——DeepHealth OS，统一临床和运营工作流程中的数据。全球数千个影像中心和放射科部门使用 DeepHealth 解决方案，以实现更早、更可靠和更高效的疾病检测，包括大规模癌症筛查项目。DeepHealth 以人为本、直观的技术旨在推动医疗保健的可能性。了解更多信息，请访问 deephealth.com。

关于 RadNet, Inc.

RadNet, Inc. 是美国领先的独立固定场所诊断影像服务提供商，按地点数量和年影像收入计算。RadNet 拥有和/或运营的门诊影像中心网络。RadNet 的影像中心市场包括亚利桑那州、加利福尼亚州、特拉华州、佛罗里达州、爱达荷州、印第安纳州、马里兰州、新泽西州、纽约州、德克萨斯州和弗吉尼亚州。此外，RadNet 提供以 DeepHealth 品牌营销的放射学信息技术和人工智能解决方案、远程放射学专业服务以及其他相关产品和服务，面向全球诊断影像行业的客户。与合同放射科医师一起，包括全职和临时员工及技术人员，RadNet 拥有超过 11,000 名团队成员。了解更多信息，请访问 radnet.com。

前瞻性声明

本通讯包含某些 “前瞻性声明”，根据美国《1995 年私人证券诉讼改革法》第 27A 条和《1933 年证券法》及《1934 年证券交易法》第 21E 条的安全港条款进行定义。前瞻性声明可以通过以下词语识别： “预期”、“相信”、“可能”、“估计”、“期望”、“预测”、“打算”、“或许”、“展望”、“计划”、“潜在”、“可能”、“预测”、“项目”、“寻求”、“应该”、“目标”、“将” 或 “会”，以及这些词的否定形式和类似的未来时期的参考。前瞻性声明的示例包括关于我们技术通过主动、及时干预来阶段性转移疾病的能力的声明，以及关于我们产品特性的讨论。由于多种风险和不确定性，实际结果可能与当前预期有重大差异，其中许多超出了 RadNet 的控制范围。

前瞻性声明既不是历史事实，也不是未来表现的保证。相反，它们仅基于管理层对 RadNet 业务未来、未来计划和战略、预测、预期事件和趋势、经济及其他未来条件的当前信念、期望和假设。由于前瞻性声明涉及未来，因此它们受到固有的不确定性、风险和变化的影响，这些因素难以预测，其中许多超出了 RadNet 的控制范围。RadNet 的实际结果和财务状况可能因各种因素而与前瞻性声明中所示的结果有重大差异。RadNet 及其任何董事、高级管理人员或顾问均不对前瞻性声明中所表达或暗示的事件的发生提供任何陈述、保证或担保，或如果其中任何事件发生，它们对 RadNet 的业务、运营结果或财务状况的影响。若任何风险和不确定性发展为实际事件，这些发展可能对 RadNet 的业务及实现技术预期收益的能力产生重大不利影响。可能导致结果与预期不同的风险和不确定性包括但不限于：(1) 识别技术预期收益的能力，以及 (2) 立法、监管、经济、竞争和技术变化的风险，以及在我们向证券交易委员会提交的文件中描述的其他风险和不确定性，包括我们最近的 10-K 表格年度报告和 10-Q 表格季度报告。上述重要因素的回顾不应被解释为详尽无遗，并应与其他地方包含的警示性声明一起阅读。有关风险、不确定性和假设的更多信息可以在 RadNet 向证券交易委员会（“SEC”）提交的文件中找到，包括 RadNet 最近的 10-K 表格年度报告中讨论的风险因素，并通过其 10-Q 表格季度报告和未来向 SEC 提交的文件进行更新。

本通讯中包含的前瞻性声明仅在本日期作出，除非适用法律要求，RadNet 不承担任何更新前瞻性声明或本通讯中任何其他信息的义务，因新信息、未来发展或其他原因，或纠正任何明显的不准确或遗漏。所有前瞻性声明均受到本警示性声明的全面限制。

DeepHealth 媒体联系人

Andra Axente

传播总监

+31614440971

andra.axente@deephealth.com

RadNet 媒体联系人

Jane Mazur

高级副总裁，企业传播

+1 585-355-5978

jane.mazur@radnet.com

Mark Stolper

执行副总裁兼首席财务官

+1 310-445-2800

参考文献

1. 健康资源与服务管理局。"劳动力预测。" 国家健康劳动力分析中心，未注明日期，data.hrsa.gov/topics/health-workforce/nchwa/workforce-projections。访问时间：2025 年 9 月。
2. 英国放射科医师皇家学院临床放射学普查 2024/25。
3. 诊断套件包括多个应用程序，包括 DeepHealth Viewer。DeepHealth Viewer 由 eRAD, Inc. 制造，并由 DeepHealth, Inc. 分发。关于诊断套件的任何声明可能涉及其各个组件的声明。

与本公告相关的照片可在 https://www.globenewswire.com/NewsRoom/AttachmentNg/36e18576-8f41-44a5-9d1c-cf1c7309d34a 获取。