DeepHealth 推出 Reporting Pro，將人工智能自動化引入放射學報告 | Radnet 股票新聞

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新解決方案集成了語音識別、臨牀 AI 發現、測量、AI 生成的印象和質量保證

馬薩諸塞州索默維爾，2026 年 6 月 10 日（GLOBE NEWSWIRE）-- DeepHealth, Inc.，一家全球領先的 AI 驅動健康信息學公司，RadNet, Inc.（納斯達克：RDNT）的全資子公司，今天宣佈推出 Reporting Pro，這是一種下一代 AI 驅動解決方案，旨在改變放射科醫生為其轉診醫生生成臨牀報告和發現的方式。

Reporting Pro 在 2025 年 RSNA 上首次推出，現在可用於商業部署。Reporting Pro 包括將語音識別、AI 生成的臨牀發現、測量、AI 生成的印象、質量保證和結構化報告整合到一個無縫工作流程中的能力。

“放射學正進入一個新的時代，AI 支持從圖像分析到報告的診斷旅程。Reporting Pro 是向前邁出的重要一步，將智能引入報告工作流程，使放射科醫生能夠專注於審查和完善，而不是手動文檔記錄，” DeepHealth 企業影像業務和產品負責人 Madhu Jahagirdar 表示。

隨着影像量的持續上升，放射學的需求預計將超過勞動力的能力。預計到 2029 年，美國放射科醫生短缺將達到約 15%，而到 2030 年某些歐洲國家的短缺將達到約 40%。報告仍然是放射科醫生最耗時和認知要求最高的步驟之一，這為幫助他們更高效和一致地工作創造了重要機會。

Reporting Pro 通過關鍵功能自動化高容量報告任務，包括：

• 臨牀 AI 集成： Reporting Pro 將 FDA 批准和 CE 標記的 DeepHealth 及第三方 AI 工具的臨牀 AI 發現和測量集成到報告工作流程中，使臨牀相關結果能夠直接流入結構化報告的創建中。
• 生成式 AI 驅動的報告： Reporting Pro 使用生成式 AI 幫助組織發現並生成草稿印象。該平台根據醫生反饋進行調整，以更好地支持發現的總結和結構，幫助加速報告，同時保持高水平的臨牀質量。

• 快速遷移、部署和採用： Reporting Pro 與現有工作流程集成。該解決方案支持從傳統報告系統遷移現有模板和報告偏好，使放射科醫生能夠在採用更智能的 AI 原生報告體驗的同時保持熟悉的工作流程。
• 簡化和自動化的報告工作流程： Reporting Pro 將語音識別、臨牀 AI 發現、測量、AI 生成的印象、質量保證和結構化報告能力連接成一個統一的體驗。通過集成 DeepHealth 的本地臨牀 AI 解決方案，放射科醫生可以在一個連接的報告環境中審查 AI 支持的草稿內容，根據需要進行完善並最終確定報告，而無需任何手動數據傳輸。

Reporting Pro 正在 RadNet 大規模部署，提供其在高容量臨牀環境中支持更快、一致報告能力的現實驗證。Reporting Pro 的第一批外部客户也已簽約，部署將在下個季度上線。

“使用 Reporting Pro，當我打開一個案例時，結構化報告已經準備好，發現已填充，測量已到位，並且初步報告已草擬。這顯著減少了報告時間，直接轉化為患者和轉診醫生更快的週轉時間，他們依賴及時收到報告以做出關鍵治療決策，” 放射科醫生和 RadNet 醫療主任 Dr. Jason Sinner 表示。

Reporting Pro 旨在與任何現有的圖像存檔和通信系統（PACS）及放射信息系統（RIS）集成。當與 DeepHealth 的診斷套件一起部署時，這些解決方案提供無縫的報告體驗，連接圖像管理、AI 發現、工作流程編排和報告。這有助於更高效地路由、優先處理、審查和報告案例。

Reporting Pro 在美國和英國已商業化，計劃在年底前在澳大利亞、南非和部分歐洲市場發佈。該平台適用於所有影像模式，包括 X 光、超聲、CT、PET/CT 和 MRI。

DeepHealth 將在 2026 年醫學影像信息學學會（SIIM）年會上於 105-107 號展位展示 Reporting Pro 及其企業信息學解決方案組合。

關於 DeepHealth

DeepHealth 是 RadNet, Inc.（納斯達克：RDNT）的全資子公司，作為 RadNet 數字健康部門的品牌。DeepHealth 提供 AI 驅動的健康信息學，旨在通過影像賦能護理突破。DeepHealth 利用先進的 AI 提高乳腺、胸部、肌肉骨骼、神經、前列腺和甲狀腺健康的運營效率和臨牀結果。DeepHealth 產品組合的核心是一個雲原生操作系統——DeepHealth OS，統一臨牀和運營工作流程中的數據。全球數千個影像中心和放射科部門使用 DeepHealth 解決方案，以實現更早、更可靠和更高效的疾病檢測，包括大規模癌症篩查項目。DeepHealth 以人為本、直觀的技術旨在推動醫療保健的可能性。瞭解更多信息，請訪問 deephealth.com。

關於 RadNet, Inc.

RadNet, Inc. 是美國領先的獨立固定場所診斷影像服務提供商，按地點數量和年影像收入計算。RadNet 擁有和/或運營的門診影像中心網絡。RadNet 的影像中心市場包括亞利桑那州、加利福尼亞州、特拉華州、佛羅里達州、愛達荷州、印第安納州、馬里蘭州、新澤西州、紐約州、德克薩斯州和弗吉尼亞州。此外，RadNet 提供以 DeepHealth 品牌營銷的放射學信息技術和人工智能解決方案、遠程放射學專業服務以及其他相關產品和服務，面向全球診斷影像行業的客户。與合同放射科醫師一起，包括全職和臨時員工及技術人員，RadNet 擁有超過 11,000 名團隊成員。瞭解更多信息，請訪問 radnet.com。

前瞻性聲明

本通訊包含某些 “前瞻性聲明”，根據美國《1995 年私人證券訴訟改革法》第 27A 條和《1933 年證券法》及《1934 年證券交易法》第 21E 條的安全港條款進行定義。前瞻性聲明可以通過以下詞語識別： “預期”、“相信”、“可能”、“估計”、“期望”、“預測”、“打算”、“或許”、“展望”、“計劃”、“潛在”、“可能”、“預測”、“項目”、“尋求”、“應該”、“目標”、“將” 或 “會”，以及這些詞的否定形式和類似的未來時期的參考。前瞻性聲明的示例包括關於我們技術通過主動、及時干預來階段性轉移疾病的能力的聲明，以及關於我們產品特性的討論。由於多種風險和不確定性，實際結果可能與當前預期有重大差異，其中許多超出了 RadNet 的控制範圍。

前瞻性聲明既不是歷史事實，也不是未來表現的保證。相反，它們僅基於管理層對 RadNet 業務未來、未來計劃和戰略、預測、預期事件和趨勢、經濟及其他未來條件的當前信念、期望和假設。由於前瞻性聲明涉及未來，因此它們受到固有的不確定性、風險和變化的影響，這些因素難以預測，其中許多超出了 RadNet 的控制範圍。RadNet 的實際結果和財務狀況可能因各種因素而與前瞻性聲明中所示的結果有重大差異。RadNet 及其任何董事、高級管理人員或顧問均不對前瞻性聲明中所表達或暗示的事件的發生提供任何陳述、保證或擔保，或如果其中任何事件發生，它們對 RadNet 的業務、運營結果或財務狀況的影響。若任何風險和不確定性發展為實際事件，這些發展可能對 RadNet 的業務及實現技術預期收益的能力產生重大不利影響。可能導致結果與預期不同的風險和不確定性包括但不限於：(1) 識別技術預期收益的能力，以及 (2) 立法、監管、經濟、競爭和技術變化的風險，以及在我們向證券交易委員會提交的文件中描述的其他風險和不確定性，包括我們最近的 10-K 表格年度報告和 10-Q 表格季度報告。上述重要因素的回顧不應被解釋為詳盡無遺，並應與其他地方包含的警示性聲明一起閲讀。有關風險、不確定性和假設的更多信息可以在 RadNet 向證券交易委員會（“SEC”）提交的文件中找到，包括 RadNet 最近的 10-K 表格年度報告中討論的風險因素，並通過其 10-Q 表格季度報告和未來向 SEC 提交的文件進行更新。

本通訊中包含的前瞻性聲明僅在本日期作出，除非適用法律要求，RadNet 不承擔任何更新前瞻性聲明或本通訊中任何其他信息的義務，因新信息、未來發展或其他原因，或糾正任何明顯的不準確或遺漏。所有前瞻性聲明均受到本警示性聲明的全面限制。

DeepHealth 媒體聯繫人

Andra Axente

傳播總監

+31614440971

andra.axente@deephealth.com

RadNet 媒體聯繫人

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高級副總裁，企業傳播

+1 585-355-5978

jane.mazur@radnet.com

Mark Stolper

執行副總裁兼首席財務官

+1 310-445-2800

參考文獻

1. 健康資源與服務管理局。"勞動力預測。" 國家健康勞動力分析中心，未註明日期，data.hrsa.gov/topics/health-workforce/nchwa/workforce-projections。訪問時間：2025 年 9 月。
2. 英國放射科醫師皇家學院臨牀放射學普查 2024/25。
3. 診斷套件包括多個應用程序，包括 DeepHealth Viewer。DeepHealth Viewer 由 eRAD, Inc. 製造，並由 DeepHealth, Inc. 分發。關於診斷套件的任何聲明可能涉及其各個組件的聲明。

與本公告相關的照片可在 https://www.globenewswire.com/NewsRoom/AttachmentNg/36e18576-8f41-44a5-9d1c-cf1c7309d34a 獲取。