Radnet的DeepHealth部门获得FDA 510（k）许可，获得两项新Breast Suite功能

这两项新增功能强化了Breast Suite作为业内最全面的端到端乳房成像人工智能套件的地位，这是一个模块化、可互操作的应用程序组合，可满足乳腺癌筛查和诊断途径中的现实临床需求。这两项新获得FDA批准的功能现已在美国上市。

“我们的战略始终以使用人工智能早期发现疾病为中心。BAC评估和Mammo Dx是这一策略的证明点：一个是在常规乳腺癌筛查乳房X光检查中增加心血管评估，另一个是将过去乳房X光检查的变化纳入当前乳房X光检查中，以提高癌症检测。他们一起将Breast Suite转变为一套完全集成的解决方案，为放射科医生提供更完整的患者概述，并增加了对美国女性两种主要死亡原因的临床信心，“DeepHealth人口健康与临床AI业务和产品负责人Niccolo Stefani博士说。

BAC评估分析标准的2D（FFDM）和3D（DBT）乳房X线照片，在放射学工作流程中自动识别和标记乳房动脉钙化，除乳房X线照片外无需额外成像。乳房X光检查中可见的BAT与未来心血管事件（包括心脏病发作和中风）的风险升高有关。2在临床表现测试中，DeepHealth的BAT评估表明，在识别致密和非致密动脉的动脉钙方面，敏感性超过90%，特异性超过88%致密乳腺组织。4 BAT评估现已上市，并将在美国RadNet成像中心部署，为其能力提供额外的现实世界验证。

通过添加之前的检查，Mammo Dx可以在之前和当前的检查中比较乳腺组织随着时间的推移，并帮助放射科医生识别单次检查读数可能无法检测到的病变的细微变化。Mammo Dx将先前的发现带入解读过程，支持更明智的临床决策，最终目标是帮助减少假阳性并更好地确定何时需要进行额外的诊断程序。

通过这些许可，DeepHealth的Breast套件现在包括用于癌症检测和诊断的BAT评估、自动乳腺密度评估和未来癌症风险评估5，以及提高放射科医生绩效和运营效率的工作流程工具。如今，Breast Suite的组件支持全球每年进行的超过1000万次乳房X光检查的诊断准确性6和护理标准化7。