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Jefferies投資者更新 2024年10月10日數字化

Safe Harbor本演示文稿包含根據1995年美國《私人證券訴訟改革法》提出的前瞻性陳述。具體來說，關於我們繼續通過簽訂合同、授權軟件和人工智能解決方案、增加EBCD業務以及完成radnet財務指引等方面的能力的聲明屬於Safe Harbor法義內的前瞻性陳述。前瞻性陳述基於管理層目前的初步期望，並且可能因風險和不確定性而使我們的實際結果與本文所含陳述大幅不同。這些風險和不確定性以及RadNet在提交給美國證券交易委員會的報告中列出的那些風險，包括RadNet截至2023年12月31日的年度報告Form 10-K。不應過分依賴前瞻性陳述，特別是對未來財務表現的指引，該指引僅適用於其發佈之日。RadNet不承諾公開更新任何前瞻性陳述以反映其發佈之日後的新信息、事件或情況，或反映突發事件的發生。

radnet 簡介 納斯達克: RDNt 成像中心 營業收入約180億/ 約26200萬 EBITDA 1 互聯網醫療 營業收入約6000 - 7000萬/ 約1400萬 EBITDA 1 ▪ 398個位置 ▪ 8個州 ▪ 1000多名簽約放射科醫師 ▪ 26家醫療體系合資企業，涵蓋149個地點 ▪ 每年1000萬+個程序 ▪ 200萬人次合同生活 ▪ 400+客戶 ▪ 每年1800萬+個程序 2 ▪ 全球業務 ▪ 領先的本地門診重點放射信息系統/影像存檔和溝通系統( eRad) ▪ 將於11月推出基於雲的後繼 科技 平台: DeepHealth OS ▪ 人口健康成像方案開發的先驅，專注於 人工智能 科技 ▪ 已在乳腺、肺部、前列腺和腦部 人工智能 科技方案中實現盈利 1 RadNet 2024年指導水平的中間點 2 使用一個或多個 RadNet 互聯網醫療 方案的程序數

radnet 互聯網醫療的4個歷史:我們朝着科技服務的發展 在2010年之前，radnet從第三方許可使用關鍵的工作流程和臨床軟件解決方案 2010年7月，radnet在愛德華王子島成立內部RIS開發團隊 2010年10月，radnet收購PACS公司eRAD，Inc. 2012年9月，首次安裝完整的eRAD工作流程產品(RIS/PACS) 2015年6月，在所有radnet中心完成了eRAD的部署 2020年6月，完成對DeepHealth, Inc.的收購-乳腺AI解決方案開發者 2022年1月，完成對Aidence Holding b.V.和Quantib b.V.的收購，提供肺部、前列腺和腦部AI解決方案 2022年11月，啓動增強乳腺癌檢測(EBCD)AI-enabled計劃 2023年7月，radnet開始組建數字健康高管團隊：首席技術官和首席商務官以加速GenAI集成 2024年1月，創建radnet數字健康財務報告部門 2024年9月，任命Kees Wesdorp爲radnet數字健康總裁兼首席執行官，加速部署和商業化 2024年11月，DeepHealth操作系統在RSNA上正式商業發佈，作爲eRAD的繼任者 傳奇放射學信息學臨床AI整體數字健康

radnet 演講嘉賓介紹 Sham Sokka 首席運營官和首席技術官, radnet 互聯網醫療 Mark Stolper 執行副總裁兼首席財務官, radnet, Inc. Greg Sorensen 博士 radnet 首席科學官及臨床人工智能首席產品領導, radnet 互聯網醫療 Kees Wesdorp, 總裁兼首席執行官 radnet 互聯網醫療

來源：Signify Healthcare Report發佈於08/07/2024 來源：Signify Healthcare更新至2024年的放射學全市場定義爲以下組件：獨立的RIS和PACS，集成的企業影像學，以及AV AI - 動力健康信息學市場規模可觀，增長前景良好4000億376萬490億1345億2023年臨床AI放射學信息學2028年AI - 動力健康信息學市場2 - 3%22%可尋址市場市場規模超過40億全球放射學信息學市場年增長率約爲2 - 3% 放射學信息學490億美元以上醫學影像人工智能市場年增長率約爲22%乳腺，肺病學和前列腺佔目前市場的48%臨床AI AI - 動力健康信息學市場+449萬572萬年複合增長率

製造radnet互聯網醫療解決方案亟需的關鍵挑戰 操作挑戰 臨床挑戰 ▪ 影像中心工作流程非常手動且低效 ▪ 嚴重依賴勞動力 ▪ 成本上升/通貨膨脹需要自動化 ▪ 不同軟件解決方案不兼容且缺乏互操作性 ▪ 網絡安全概念是不斷增加的威脅 ▪ 今天的診斷成像主要集中在已經患病或受傷的患者身上；沒有人群健康篩查的文化 ▪ 癌症和其他慢性疾病正在增加 ▪ 放射科醫師面臨日益增加的需求和工作量 ▪ 放射科醫師的效率受到人類視覺和模式識別的約束限制  放射科醫師和技師的缺乏  7

radnet獨特地位於提供互聯網醫療解決方案現場實驗室，以測試和實施 ▪ 398個地點，擁有1,000名以上合同放射科醫師 ▪ 在運營成像中心方面具有效率和規模的專業知識 ▪ 快速原型設計、開發、驗證和臨床證據生成 ▪ 能夠在RadNet中心部署解決方案並測試運營和營收模型 數據作爲資產 ▪ 跨不同患者群體的超過10000萬數字化檢查，具有人口統計學、臨床和報告等，每年增加超過1000萬次檢查 ▪ 可獲取來自合資企業和病理關係的結果數據 ▪ 能夠對數據進行去標識化處理並非常具體地選擇數據 ▪ 數據可作爲未來業務向他人商業化 嵌入式患者和付款人關係 ▪ 可實施自付款的人工智能模型（例如，增強乳腺癌檢測–EBCD） ▪ 通過成像業務與付款人建立的現有關係可加以利用8

radnet互聯網醫療是什麼？放射學信息學（2024E營業收入4000-4500萬美元）人工智能臨床（2024E營業收入2000-2500萬美元）軟件即服務（SaaS）解決方案，專注於端到端放射學工作流程 目前的產品 未來的產品 以AI爲基礎的健康信息學產品，可實現人群健康篩查和預防性醫學 On-Premise RIS/PACS解決方案（eRAD）乳腺、肺部、前列腺和腦部AI產品 DeepHealth OS：一款開創性的基於雲原生的診斷操作系統，統一臨床和運營工作流程中的數據（計劃於2024年11月商業化推出 - 在芝加哥舉辦的RSNA展覽） 感興趣領域包括心血管和結直腸影像AI以及身體組成分析 目前，radnet互聯網醫療的軟件、工作流程和人工智能產品正在以AI動力醫療信息學的形式進行品牌化（2024E營業收入6000-7000萬美元），1 9 1 基於RadNet的2024年財務指導對互聯網醫療營運部門的綜合。

人工智能-驅動的健康信息學

11個醫療保健挑戰和機遇 患者參與度 工作人員 數據與科技 臨床價值 ～10% - 20%的患者取消或遲到 2 影像對確定正確護理路徑至關重要 對高量患者進行篩查成本高且複雜 患者通過聯繫中心參與成本高 不到20%自行預約 3 放射科醫生將超過40%的時間用於非臨床任務 5 互操作性挑戰和低效數據交換阻礙護理協調 不同來源的臨床和行政數據量不斷增加，難以整合和分析 人工智能可以改善臨床結果和運營效率 2 Marbouh等人，《風險管理與衛生政策》，2020年 3 North等人，《衛生服務研究與管理流行病學》，2024年 4 Gabelloni等人，《環境研究與公共衛生雜誌》，2023年 5 Dhanoa等人，《醫學影像雜誌》，2013年。

解決運營和臨床挑戰是工作流和決策支持工具的交付平台。臨床人工智能通過臨床決策支持工具爲放射科醫生提供更高質量、可擴展的臨床結果。放射學信息學通過工作流工具提高運營效率，併爲所有用戶提供無縫體驗。AI動力診斷操作系統12

放射學信息學

工作流程的每個步驟都有自己獨立的工具安排和準備圖像獲取報告計費和營業收入週期圖像和數據解釋臨床協作和隨訪患者14工作流程複雜度-高度分立的護理交付經驗

放射技師、轉診醫生、臨床醫生、患者聯絡、聯繫中心、患者參與、運營支持、管理、內部運營的壓力位。工作流程複雜性 - 壁壘護理交付體驗。每個工作流程步驟都有自己獨立的工具，患者參與代表、內部運營和臨床醫生分別與多個工具和數據孤島進行交互。排班和準備、圖像採集、報告、計費和營業收入循環、圖像和數據解釋、臨床協作和跟進，患者15。

一款開創性的雲原生診斷操作系統，可統一臨床和運營工作流程中的數據 16

或者在RIS/PACS雲端病人蔘與操作工作區域轉診工作區域技術人員工作區域診斷工作區域患者排班和準備臨床協作和跟進計費和營業收入週期報告圖像和數據解釋圖像採集一種開創性的雲原生診斷操作系統，統一臨床和運營工作流程中的數據，提供集成的人工智能體驗17個病人蔘與操作套件診斷套件Tech Live

指示安排智能患者參與Gen - 人工智能啓用的患者預約、入職和註冊 數字患者預約和入職 任何地方數字患者註冊在影像中心的亭臺腳本和保險卡掃描付款處理18項患者調查和安全檢查短信外展工作效率: 減少通話次數，簡化入職和註冊 臨床效率: 減少患者信息錯誤 開單效率: 正確訂單、正確檢查、正確開單

合作工具 智能圖像採集：技術 實時 多模態、多廠商、人工智能- 動遠程協同掃描患者摘要。多MR操作 人工智能輔助 安全與質量。工作效率：1名技師操作2+掃描儀 患者安全：人工智能監控成像操作 臨床效率：患者摘要加速檢查準備並減少錯誤 19

人工智能-支持的癌症檢測快速查看器，隨時可訪問半自動的報告人工智能密度評估智能優先級設置和警報人工智能可靠性和一致性分析結合DeepHealth OS的信息學能力和用於乳腺X線攝影的人工智能智能Mammo Tm：人工智能乳腺X線攝影信息學比普通報告時間快20-30%1少46%的癌症漏診2來自美國臨床研究機構一年時間的未公開數據Saige-DX 51萬關鍵研究功能由：功能由：臨床人工智能

商業化的下一步動作由全球解決方案在RSNA上推出，2024年12月1日利用英國和歐洲商業組織規模美國商業組織全球商業合作伙伴關係交叉培訓商業組織並將整個產品系列推向已安裝的基礎上發展全球OEm和信息化合作夥伴關係，擴展定向產品21擴大影像中心的放射科信息化和臨床人工智能銷售團隊發展客戶成功能力，實現在已安裝的基礎上的增長利用現有合作伙伴（放射科信息化和人工智能）部署新的產品推出整合英國和歐洲商業組織從人工智能收購中

臨床人工智能

由人工智能解決方案驅動的規模篩查引領美國的乳腺癌篩查radnet的增強乳腺癌檢測（EBCD）項目是檢測方面的一項突破。EBCD由DeepHealth解決方案提供支持，利用人工智能幫助放射科醫生甚至檢測微小病變。結合品質卓越的乳腺X線攝影設備，EBCD項目優化乳腺癌篩查，讓女性對結果更有信心。引領歐洲肺癌篩查在歐洲，我們的肺部臨床人工智能解決方案幫助建立了國家篩查計劃，在英國國民保健服務（NHS）的定向肺部健康檢查計劃中，被認爲是首選解決方案，也是法國CASCADE研究的重要組成部分，該研究專注於人工智能在檢測女性吸菸者或已戒菸者（年齡在50至74歲之間）的肺癌中的作用。78個地點 96個地點 乳腺 132個地點 肺部 前列腺前列腺癌：改善令人擔憂的疾病診斷如今：放射科醫生的效率和生產力在全球範圍內進行中：RadNet的計劃旨在在2024年初開始提供低成本、快速MR前列腺篩查檢查，這是由DeepHealth專門的解決方案提供支持。23

70歲患者進行乳腺癌篩查

70歲患者的乳腺X線檢查

診斷：中度分化的浸潤性導管癌（ER/PR陽性，HER2陰性）

27乳腺：提高所有放射科醫生的表現 • 普通放射科醫生有潛力在乳腺篩查乳腺專家級別的表現 • 使用DeepHealth Breast，普通放射科醫生和乳腺影像專家的表現都有所改善 • 單獨使用DeepHealth Breast，檢測到98.5%的癌症 • DeepHealth Breast是在超過一百萬幅圖像、十萬病例和一萬例活檢證實的癌症的基礎上訓練的，涵蓋了多個不同人群 • 解決方案提高了癌症檢測率，降低了召回率（例如，假陽性）有DH Breast 沒有DH Breast的情況下1. Kim等人。數字乳腺攝影術的分類人工智能工具增強了普通放射科醫生和乳腺影像專家對乳腺癌的診斷能力。普通醫生 專家

RadNet的EBCD: 人工智能以及更多 一種全新且更有價值的篩查方法 初始閱讀人工智能審查，適用於BI-RADS 1+2 專家審查 進行進一步審查的選定檢查會發送到會診選定檢查 DeepHealth的乳腺AI診斷軟件和Assure允許RadNet優先處理案例 案例可疑級別 案例可疑級別表示整體案例至少包含一個惡性發現的疑點強度 發現可疑級別 發現可疑級別代表了一個感興趣區域（由邊界框勾勒出）可能是惡性的疑點強度 DeepHealth乳腺密度 它會自動生成一個初步的ACR BI-RADS®第5版乳腺密度類別，以幫助放射科醫師評估纖維腺體組織。28

radnet的加強乳腺癌檢測（EBCD）計劃 • 在213個地點運行的加強乳腺癌檢測（EBCD）計劃是一項突破性的檢測。 • 癌症檢測率提高了21％ • 結合異常高質量的乳腺X光系統，EBCD計劃優化了乳腺癌篩查，使女性對結果更有信心。 • 患者需支付40美元的自費計劃 • 東海岸當前採納率超過40％ • 西海岸當前採納率超過28％ • 兩個支付者目前將EBCD列入其健康計劃福利設計的一部分 • 任何提供篩查乳腺X光服務的提供者均可提供此服務29

EBCD | RadNet的臨床影響 108+ 放射科醫生通過EBCD審查發現額外的癌症 30 數據源：檔案中的數據 回憶率下降17% 一個實踐在4個月內通過EBCD工作流程 密集組織中的乳腺癌檢出率更高 EBCD計劃檢測到1500+個1.5M+股票權 目前每天有21%的患者在EBCD評估中心進行報名 患者已接受人工智能評估 以應用EBCD 各年齡和種族的患者同樣受益於EBCD額外審查 的相關性 三陰性或晚期 癌症通過EBCD額外審查以相同或更高的速率檢測到 更多乳腺癌通過EBCD計劃檢測到

英國的目標肺健康檢查計劃正在改變肺癌的診斷。到2024年，通過DeepHealth已經處理了超過22.5萬次掃描，已經診斷出超過2400例癌症患者：76%爲1或2期（而傳統上爲30%）。來自：英格蘭。傳統上，晚期70%、早期30%；今天，通過TLHC，晚期24%，早期76%。來源：https://www.england.nhs.uk/cancer/early-diagnosis/31

今天，32 DeepHealth肺部組合今天肺部追蹤器在肺部結節管理方面持續輕鬆。來源：文件中的數據肺結節在肺癌護理中賦權精確：智能，迅捷，精準。肺部報告豐富和規範化肺結節報告

在規模上的驗證：影響整個歐洲和英國的肺癌護理（142個活動地點） 日常臨床實踐 - 荷蘭 - 法國 - 英國 - 葡萄牙 - 比利時 - 瑞士 - 匈牙利 肺癌篩查 - 英國TLHC計劃（NHS / BSTI） - 匈牙利（HunChest，Anna Kerpel Fronius） - 法國（Cascade，Marie-Pierre Revel）英國（75個活動地點） - + NHS 醫院 - BSTI/NHS 培訓合作伙伴 - AI供應商是NHSE目標定向肺部健康檢查計劃的首選（覆蓋所有TLHC地點的85%） - 曼徹斯特 - 利物浦 - 唐卡斯特 - 斯托克 - 諾丁漢 - 科芬特里 - 凱特林 - 南安普敦 - 洛西安 - 愛丁堡 - 紐卡斯爾 - 休爾 - 謝伍德森林 - 盧頓 - 巴斯爾登及瑟羅克 - 蓋斯及聖托馬斯 - 南安普敦 部署合同生效的消費者數量爲33

DeepHealth前列腺| 改進MRI解讀自動前列腺分割結果: • 前列腺體積和PSA密度，提供比當前臨床標準更好的測量結果 • 熱圖引導體積和PSA，消除壓力，便於評估過渡和前葉腺/最具挑戰性的區域 可視化表現: • 前列腺腺體內病變的3D渲染關鍵圖像，可導出並供大多數第三方活檢系統使用 • 每個ROI和完整前列腺腺體的動力學曲線表現 用戶友好界面: • 可自定義的掛圖佈局 • 無縫集成到現有工作流程中 • 無縫擴展性- 可輕鬆訪問並快速啓動，無論在哪個位置個別病變概述: • 包括每個PI-RADS區域的體積、位置、PI-RADS評分、相關動力學曲線和預選的關鍵圖像 前列腺解決方案提供直觀報告，以易讀、標準化的格式呈現放射學發現，支持患者溝通，包含: 34

改善前列腺癌檢測 Günzel等, 歐洲泌尿外科專題, 2024年 前列腺解決方案 ▪ 在262名男性中首次進行前瞻性活檢 - AI輔助評估 1 ▪ 活檢的敏感性從92%提高到97% 35 ▪ 當放射科醫師判斷MRI爲陰性時, AI輔助診斷髮現24%的男性患有csPCa ▪ 如果只基於放射科醫師的觀察進行靶向活檢, 活檢會漏診8%的csPCa, 相較之下, AI輔助診斷活檢僅會漏診1% ▪ 在150名受試者的前瞻性研究中, 23%的受試者發現了額外的前列腺癌病竈, 以及7%的受試者先前未被診斷的前列腺癌 1 ▪ 研究表明, 在軟件支持下, 放射科醫師識別病竈的速度降低了27% 2

財務快照

數字健康領域財務狀況 2023年前6個月增長37%，2024年前6個月數字健康領域 34.4%，2270萬美元至3050萬美元，營業收入增長381.5%，140萬美元至680萬美元，調整後的EBITDA x AI營收同比增長128%，202%的年增長率，由乳腺AI營收的EBCD採用率增加推動，肺AI營收年增長31%，由英國新老客戶增長推動，前列腺和腦部AI營收年增長150%，由歐盟新客戶和radnet前列腺項目推動，儘管產品轉型，來自外部客戶的信息科學營收同比增長14%，超出市場（~2-3%增長）所推動的增長，由新客戶獲得和流程量增加推動的增長，主要的前瞻性亮點：全年指導營收爲 6000 - 7000萬美元，調整後的EBITDA爲1300 - 1500萬美元，通過DeepHealth OS、TechLive（遠程掃描）以及其他產品的即將推出，將在未來幾個季度開始產生新的SaaS營收，未來6個月的預期：與科技和分銷合作伙伴發佈戰略合作伙伴關係公告，英國、荷蘭、法國等地的AI解決方案持續增長。

Jefferies Investor Tour 在 RSNA 日期: 2024年12月3日 地點: DeepHealth展位1340，南展廳 時間: 上午8.30 至 10.00 (中部時間) 聯繫人: Brian Tanquilut (Jefferies) btanquilut@jefferies.com 38 想要了解更多嗎?

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