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Jefferies投资者更新 2024年10月10日数字化

Safe Harbor本演示文稿包含根据1995年美国《私人证券诉讼改革法》提出的前瞻性陈述。具体来说，关于我们继续通过签订合同、授权软件和人工智能解决方案、增加EBCD业务以及完成radnet财务指引等方面的能力的声明属于Safe Harbor法义内的前瞻性陈述。前瞻性陈述基于管理层目前的初步期望，并且可能因风险和不确定性而使我们的实际结果与本文所含陈述大幅不同。这些风险和不确定性以及RadNet在提交给美国证券交易委员会的报告中列出的那些风险，包括RadNet截至2023年12月31日的年度报告Form 10-K。不应过分依赖前瞻性陈述，特别是对未来财务表现的指引，该指引仅适用于其发布之日。RadNet不承诺公开更新任何前瞻性陈述以反映其发布之日后的新信息、事件或情况，或反映突发事件的发生。

radnet 简介 纳斯达克: RDNt 成像中心 营业收入约180亿/ 约26200万 EBITDA 1 互联网医疗 营业收入约6000 - 7000万/ 约1400万 EBITDA 1 ▪ 398个位置 ▪ 8个州 ▪ 1000多名签约放射科医师 ▪ 26家医疗体系合资企业，涵盖149个地点 ▪ 每年1000万+个程序 ▪ 200万人次合同生活 ▪ 400+客户 ▪ 每年1800万+个程序 2 ▪ 全球业务 ▪ 领先的本地门诊重点放射信息系统/影像存档和沟通系统( eRad) ▪ 将于11月推出基于云的后继 科技 平台: DeepHealth OS ▪ 人口健康成像方案开发的先驱，专注于 人工智能 科技 ▪ 已在乳腺、肺部、前列腺和脑部 人工智能 科技方案中实现盈利 1 RadNet 2024年指导水平的中间点 2 使用一个或多个 RadNet 互联网医疗 方案的程序数

radnet 互联网医疗的4个历史:我们朝着科技服务的发展 在2010年之前，radnet从第三方许可使用关键的工作流程和临床软件解决方案 2010年7月，radnet在爱德华王子岛成立内部RIS开发团队 2010年10月，radnet收购PACS公司eRAD，Inc. 2012年9月，首次安装完整的eRAD工作流程产品(RIS/PACS) 2015年6月，在所有radnet中心完成了eRAD的部署 2020年6月，完成对DeepHealth, Inc.的收购-乳腺AI解决方案开发者 2022年1月，完成对Aidence Holding b.V.和Quantib b.V.的收购，提供肺部、前列腺和脑部AI解决方案 2022年11月，启动增强乳腺癌检测(EBCD)AI-enabled计划 2023年7月，radnet开始组建数字健康高管团队：首席技术官和首席商务官以加速GenAI集成 2024年1月，创建radnet数字健康财务报告部门 2024年9月，任命Kees Wesdorp为radnet数字健康总裁兼首席执行官，加速部署和商业化 2024年11月，DeepHealth操作系统在RSNA上正式商业发布，作为eRAD的继任者 传奇放射学信息学临床AI整体数字健康

radnet 演讲嘉宾介绍 Sham Sokka 首席运营官和首席技术官, radnet 互联网医疗 Mark Stolper 执行副总裁兼首席财务官, radnet, Inc. Greg Sorensen 博士 radnet 首席科学官及临床人工智能首席产品领导, radnet 互联网医疗 Kees Wesdorp, 总裁兼首席执行官 radnet 互联网医疗

来源：Signify Healthcare Report发布于08/07/2024 来源：Signify Healthcare更新至2024年的放射学全市场定义为以下组件：独立的RIS和PACS，集成的企业影像学，以及AV AI - 动力健康信息学市场规模可观，增长前景良好4000亿376万490亿1345亿2023年临床AI放射学信息学2028年AI - 动力健康信息学市场2 - 3%22%可寻址市场市场规模超过40亿全球放射学信息学市场年增长率约为2 - 3% 放射学信息学490亿美元以上医学影像人工智能市场年增长率约为22%乳腺，肺病学和前列腺占目前市场的48%临床AI AI - 动力健康信息学市场+449万572万年复合增长率

制造radnet互联网医疗解决方案亟需的关键挑战 操作挑战 临床挑战 ▪ 影像中心工作流程非常手动且低效 ▪ 严重依赖劳动力 ▪ 成本上升/通货膨胀需要自动化 ▪ 不同软件解决方案不兼容且缺乏互操作性 ▪ 网络安全概念是不断增加的威胁 ▪ 今天的诊断成像主要集中在已经患病或受伤的患者身上；没有人群健康筛查的文化 ▪ 癌症和其他慢性疾病正在增加 ▪ 放射科医师面临日益增加的需求和工作量 ▪ 放射科医师的效率受到人类视觉和模式识别的约束限制  放射科医师和技师的缺乏  7

radnet独特地位于提供互联网医疗解决方案现场实验室，以测试和实施 ▪ 398个地点，拥有1,000名以上合同放射科医师 ▪ 在运营成像中心方面具有效率和规模的专业知识 ▪ 快速原型设计、开发、验证和临床证据生成 ▪ 能够在RadNet中心部署解决方案并测试运营和营收模型 数据作为资产 ▪ 跨不同患者群体的超过10000万数字化检查，具有人口统计学、临床和报告等，每年增加超过1000万次检查 ▪ 可获取来自合资企业和病理关系的结果数据 ▪ 能够对数据进行去标识化处理并非常具体地选择数据 ▪ 数据可作为未来业务向他人商业化 嵌入式患者和付款人关系 ▪ 可实施自付款的人工智能模型（例如，增强乳腺癌检测–EBCD） ▪ 通过成像业务与付款人建立的现有关系可加以利用8

radnet互联网医疗是什么？放射学信息学（2024E营业收入4000-4500万美元）人工智能临床（2024E营业收入2000-2500万美元）软件即服务（SaaS）解决方案，专注于端到端放射学工作流程 目前的产品 未来的产品 以AI为基础的健康信息学产品，可实现人群健康筛查和预防性医学 On-Premise RIS/PACS解决方案（eRAD）乳腺、肺部、前列腺和脑部AI产品 DeepHealth OS：一款开创性的基于云原生的诊断操作系统，统一临床和运营工作流程中的数据（计划于2024年11月商业化推出 - 在芝加哥举办的RSNA展览） 感兴趣领域包括心血管和结直肠影像AI以及身体组成分析 目前，radnet互联网医疗的软件、工作流程和人工智能产品正在以AI动力医疗信息学的形式进行品牌化（2024E营业收入6000-7000万美元），1 9 1 基于RadNet的2024年财务指导对互联网医疗营运部门的综合。

人工智能-驱动的健康信息学

11个医疗保健挑战和机遇 患者参与度 工作人员 数据与科技 临床价值 ～10% - 20%的患者取消或迟到 2 影像对确定正确护理路径至关重要 对高量患者进行筛查成本高且复杂 患者通过联系中心参与成本高 不到20%自行预约 3 放射科医生将超过40%的时间用于非临床任务 5 互操作性挑战和低效数据交换阻碍护理协调 不同来源的临床和行政数据量不断增加，难以整合和分析 人工智能可以改善临床结果和运营效率 2 Marbouh等人，《风险管理与卫生政策》，2020年 3 North等人，《卫生服务研究与管理流行病学》，2024年 4 Gabelloni等人，《环境研究与公共卫生杂志》，2023年 5 Dhanoa等人，《医学影像杂志》，2013年。

解决运营和临床挑战是工作流和决策支持工具的交付平台。临床人工智能通过临床决策支持工具为放射科医生提供更高质量、可扩展的临床结果。放射学信息学通过工作流工具提高运营效率，并为所有用户提供无缝体验。AI动力诊断操作系统12

放射学信息学

工作流程的每个步骤都有自己独立的工具安排和准备图像获取报告计费和营业收入周期图像和数据解释临床协作和随访患者14工作流程复杂度-高度分立的护理交付经验

放射技师、转诊医生、临床医生、患者联络、联系中心、患者参与、运营支持、管理、内部运营的压力位。工作流程复杂性 - 壁垒护理交付体验。每个工作流程步骤都有自己独立的工具，患者参与代表、内部运营和临床医生分别与多个工具和数据孤岛进行交互。排班和准备、图像采集、报告、计费和营业收入循环、图像和数据解释、临床协作和跟进，患者15。

一款开创性的云原生诊断操作系统，可统一临床和运营工作流程中的数据 16

或者在RIS/PACS云端病人参与操作工作区域转诊工作区域技术人员工作区域诊断工作区域患者排班和准备临床协作和跟进计费和营业收入周期报告图像和数据解释图像采集一种开创性的云原生诊断操作系统，统一临床和运营工作流程中的数据，提供集成的人工智能体验17个病人参与操作套件诊断套件Tech Live

指示安排智能患者参与Gen - 人工智能启用的患者预约、入职和注册 数字患者预约和入职 任何地方数字患者注册在影像中心的亭台脚本和保险卡扫描付款处理18项患者调查和安全检查短信外展工作效率: 减少通话次数，简化入职和注册 临床效率: 减少患者信息错误 开单效率: 正确订单、正确检查、正确开单

合作工具 智能图像采集：技术 实时 多模态、多厂商、人工智能- 动远程协同扫描患者摘要。多MR操作 人工智能辅助 安全与质量。工作效率：1名技师操作2+扫描仪 患者安全：人工智能监控成像操作 临床效率：患者摘要加速检查准备并减少错误 19

人工智能-支持的癌症检测快速查看器，随时可访问半自动的报告人工智能密度评估智能优先级设置和警报人工智能可靠性和一致性分析结合DeepHealth OS的信息学能力和用于乳腺X线摄影的人工智能智能Mammo Tm：人工智能乳腺X线摄影信息学比普通报告时间快20-30%1少46%的癌症漏诊2来自美国临床研究机构一年时间的未公开数据Saige-DX 51万关键研究功能由：功能由：临床人工智能

商业化的下一步动作由全球解决方案在RSNA上推出，2024年12月1日利用英国和欧洲商业组织规模美国商业组织全球商业合作伙伴关系交叉培训商业组织并将整个产品系列推向已安装的基础上发展全球OEm和信息化合作伙伴关系，扩展定向产品21扩大影像中心的放射科信息化和临床人工智能销售团队发展客户成功能力，实现在已安装的基础上的增长利用现有合作伙伴（放射科信息化和人工智能）部署新的产品推出整合英国和欧洲商业组织从人工智能收购中

临床人工智能

由人工智能解决方案驱动的规模筛查引领美国的乳腺癌筛查radnet的增强乳腺癌检测（EBCD）项目是检测方面的一项突破。EBCD由DeepHealth解决方案提供支持，利用人工智能帮助放射科医生甚至检测微小病变。结合品质卓越的乳腺X线摄影设备，EBCD项目优化乳腺癌筛查，让女性对结果更有信心。引领欧洲肺癌筛查在欧洲，我们的肺部临床人工智能解决方案帮助建立了国家筛查计划，在英国国民保健服务（NHS）的定向肺部健康检查计划中，被认为是首选解决方案，也是法国CASCADE研究的重要组成部分，该研究专注于人工智能在检测女性吸烟者或已戒烟者（年龄在50至74岁之间）的肺癌中的作用。78个地点 96个地点 乳腺 132个地点 肺部 前列腺前列腺癌：改善令人担忧的疾病诊断如今：放射科医生的效率和生产力在全球范围内进行中：RadNet的计划旨在在2024年初开始提供低成本、快速MR前列腺筛查检查，这是由DeepHealth专门的解决方案提供支持。23

70岁患者进行乳腺癌筛查

70岁患者的乳腺X线检查

诊断：中度分化的浸润性导管癌（ER/PR阳性，HER2阴性）

27乳腺：提高所有放射科医生的表现 • 普通放射科医生有潜力在乳腺筛查乳腺专家级别的表现 • 使用DeepHealth Breast，普通放射科医生和乳腺影像专家的表现都有所改善 • 单独使用DeepHealth Breast，检测到98.5%的癌症 • DeepHealth Breast是在超过一百万幅图像、十万病例和一万例活检证实的癌症的基础上训练的，涵盖了多个不同人群 • 解决方案提高了癌症检测率，降低了召回率（例如，假阳性）有DH Breast 没有DH Breast的情况下1. Kim等人。数字乳腺摄影术的分类人工智能工具增强了普通放射科医生和乳腺影像专家对乳腺癌的诊断能力。普通医生 专家

RadNet的EBCD: 人工智能以及更多 一种全新且更有价值的筛查方法 初始阅读人工智能审查，适用于BI-RADS 1+2 专家审查 进行进一步审查的选定检查会发送到会诊选定检查 DeepHealth的乳腺AI诊断软件和Assure允许RadNet优先处理案例 案例可疑级别 案例可疑级别表示整体案例至少包含一个恶性发现的疑点强度 发现可疑级别 发现可疑级别代表了一个感兴趣区域（由边界框勾勒出）可能是恶性的疑点强度 DeepHealth乳腺密度 它会自动生成一个初步的ACR BI-RADS®第5版乳腺密度类别，以帮助放射科医师评估纤维腺体组织。28

radnet的加强乳腺癌检测（EBCD）计划 • 在213个地点运行的加强乳腺癌检测（EBCD）计划是一项突破性的检测。 • 癌症检测率提高了21％ • 结合异常高质量的乳腺X光系统，EBCD计划优化了乳腺癌筛查，使女性对结果更有信心。 • 患者需支付40美元的自费计划 • 东海岸当前采纳率超过40％ • 西海岸当前采纳率超过28％ • 两个支付者目前将EBCD列入其健康计划福利设计的一部分 • 任何提供筛查乳腺X光服务的提供者均可提供此服务29

EBCD | RadNet的临床影响 108+ 放射科医生通过EBCD审查发现额外的癌症 30 数据源：档案中的数据 回忆率下降17% 一个实践在4个月内通过EBCD工作流程 密集组织中的乳腺癌检出率更高 EBCD计划检测到1500+个1.5M+股票权 目前每天有21%的患者在EBCD评估中心进行报名 患者已接受人工智能评估 以应用EBCD 各年龄和种族的患者同样受益于EBCD额外审查 的相关性 三阴性或晚期 癌症通过EBCD额外审查以相同或更高的速率检测到 更多乳腺癌通过EBCD计划检测到

英国的目标肺健康检查计划正在改变肺癌的诊断。到2024年，通过DeepHealth已经处理了超过22.5万次扫描，已经诊断出超过2400例癌症患者：76%为1或2期（而传统上为30%）。来自：英格兰。传统上，晚期70%、早期30%；今天，通过TLHC，晚期24%，早期76%。来源：https://www.england.nhs.uk/cancer/early-diagnosis/31

今天，32 DeepHealth肺部组合今天肺部追踪器在肺部结节管理方面持续轻松。来源：文件中的数据肺结节在肺癌护理中赋权精确：智能，迅捷，精准。肺部报告丰富和规范化肺结节报告

在规模上的验证：影响整个欧洲和英国的肺癌护理（142个活动地点） 日常临床实践 - 荷兰 - 法国 - 英国 - 葡萄牙 - 比利时 - 瑞士 - 匈牙利 肺癌筛查 - 英国TLHC计划（NHS / BSTI） - 匈牙利（HunChest，Anna Kerpel Fronius） - 法国（Cascade，Marie-Pierre Revel）英国（75个活动地点） - + NHS 医院 - BSTI/NHS 培训合作伙伴 - AI供应商是NHSE目标定向肺部健康检查计划的首选（覆盖所有TLHC地点的85%） - 曼彻斯特 - 利物浦 - 唐卡斯特 - 斯托克 - 诺丁汉 - 科芬特里 - 凯特林 - 南安普敦 - 洛西安 - 爱丁堡 - 纽卡斯尔 - 休尔 - 谢伍德森林 - 卢顿 - 巴斯尔登及瑟罗克 - 盖斯及圣托马斯 - 南安普敦 部署合同生效的消费者数量为33

DeepHealth前列腺| 改进MRI解读自动前列腺分割结果: • 前列腺体积和PSA密度，提供比当前临床标准更好的测量结果 • 热图引导体积和PSA，消除压力，便于评估过渡和前叶腺/最具挑战性的区域 可视化表现: • 前列腺腺体内病变的3D渲染关键图像，可导出并供大多数第三方活检系统使用 • 每个ROI和完整前列腺腺体的动力学曲线表现 用户友好界面: • 可自定义的挂图布局 • 无缝集成到现有工作流程中 • 无缝扩展性- 可轻松访问并快速启动，无论在哪个位置个别病变概述: • 包括每个PI-RADS区域的体积、位置、PI-RADS评分、相关动力学曲线和预选的关键图像 前列腺解决方案提供直观报告，以易读、标准化的格式呈现放射学发现，支持患者沟通，包含: 34

改善前列腺癌检测 Günzel等, 欧洲泌尿外科专题, 2024年 前列腺解决方案 ▪ 在262名男性中首次进行前瞻性活检 - AI辅助评估 1 ▪ 活检的敏感性从92%提高到97% 35 ▪ 当放射科医师判断MRI为阴性时, AI辅助诊断发现24%的男性患有csPCa ▪ 如果只基于放射科医师的观察进行靶向活检, 活检会漏诊8%的csPCa, 相较之下, AI辅助诊断活检仅会漏诊1% ▪ 在150名受试者的前瞻性研究中, 23%的受试者发现了额外的前列腺癌病灶, 以及7%的受试者先前未被诊断的前列腺癌 1 ▪ 研究表明, 在软件支持下, 放射科医师识别病灶的速度降低了27% 2

财务快照

数字健康领域财务状况 2023年前6个月增长37%，2024年前6个月数字健康领域 34.4%，2270万美元至3050万美元，营业收入增长381.5%，140万美元至680万美元，调整后的EBITDA x AI营收同比增长128%，202%的年增长率，由乳腺AI营收的EBCD采用率增加推动，肺AI营收年增长31%，由英国新老客户增长推动，前列腺和脑部AI营收年增长150%，由欧盟新客户和radnet前列腺项目推动，尽管产品转型，来自外部客户的信息科学营收同比增长14%，超出市场（~2-3%增长）所推动的增长，由新客户获得和流程量增加推动的增长，主要的前瞻性亮点：全年指导营收为 6000 - 7000万美元，调整后的EBITDA为1300 - 1500万美元，通过DeepHealth OS、TechLive（远程扫描）以及其他产品的即将推出，将在未来几个季度开始产生新的SaaS营收，未来6个月的预期：与科技和分销合作伙伴发布战略合作伙伴关系公告，英国、荷兰、法国等地的AI解决方案持续增长。

Jefferies Investor Tour 在 RSNA 日期: 2024年12月3日 地点: DeepHealth展位1340，南展厅 时间: 上午8.30 至 10.00 (中部时间) 联系人: Brian Tanquilut (Jefferies) btanquilut@jefferies.com 38 想要了解更多吗?

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