DeepHealth ब्रेस्ट अल्ट्रासाउंड FDA क्लीयरेंस: 37% कम समय
DeepHealth ब्रेस्ट अल्ट्रासाउंड FDA क्लीयरेंस 30 जुलाई 2026 को आया, जब RadNet की सब्सिडियरी ने ऐसे AI टूल के लिए 510(k) क्लीयरेंस की घोषणा की जो स्कैनिंग और रीडिंग के दौरान ब्रेस्ट लीज़न का पता लगाता, वर्णन करता और रिपोर्ट करता है। 16 रेडियोलॉजिस्ट के अध्ययन में कंपनी के मुताबिक टूल ने इंटरप्रिटेशन का समय 37% घटाया। इमेजिंग प्रोवाइडर्स के लिए यह ऐसी जांच को निशाना बनाता है जो ऑपरेटर पर निर्भर है और जिसका रीइम्बर्समेंट कोड पहले से है, RadNet की सालाना अनुमानित 700,000 से ज़्यादा स्टडी पर।
ब्रेस्ट अल्ट्रासाउंड को मानकीकृत करना मुश्किल क्यों है
ब्रेस्ट अल्ट्रासाउंड इस पर बहुत निर्भर है कि प्रोब कौन पकड़ रहा है और इमेज कौन पढ़ रहा है। RadNet California के विमेंस इमेजिंग के मेडिकल डायरेक्टर डॉ. जेसन मैकहॉप के मुताबिक लगभग 40% महिलाएं जीवन में कभी न कभी यह जांच कराती हैं।
"यह अत्यंत जटिल, ऑपरेटर पर निर्भर जांच है, जिससे इमेज प्राप्त करने, व्याख्या करने और रिपोर्टिंग में काफ़ी अंतर आ सकता है।" डॉ. जेसन मैकहॉप, RadNet California
इमेजिंग कारोबार के लिए अंतर का मतलब है धीमी जांच, असमान रिपोर्ट और सोनोग्राफ़रों का हाथ से डॉक्यूमेंटेशन में ज़्यादा समय लगाना।
FDA ने DeepHealth के लिए क्या क्लियर किया
FDA ने DeepHealth Breast Ultrasound को 510(k) क्लीयरेंस दिया, जो AI से चलने वाला टूल है और लीज़न डिटेक्शन, कैरेक्टराइज़ेशन और रिपोर्टिंग को ऑटोमेट करता है। Somerville, Massachusetts की DeepHealth, RadNet की पूर्ण स्वामित्व वाली सब्सिडियरी है, जो Nasdaq पर RDNT के नाम से ट्रेड होती है।
क्लीयरेंस के साथ प्रोडक्ट अमेरिका के ग्राहकों के लिए व्यावसायिक रूप से उपलब्ध है। DeepHealth का कहना है कि अब वह मैमोग्राफ़ी, डेंसिटी आकलन और ब्रेस्ट कैंसर रिस्क प्रेडिक्शन के अपने AI टूल के साथ इंडस्ट्री के सबसे व्यापक ब्रेस्ट प्लेटफ़ॉर्म का हिस्सा है।
स्कैन और रीड के दौरान AI कैसे काम करता है
टूल जांच के चार चरणों को कवर करता है। डिटेक्शन के दौरान वह इंटरप्रेट करने वाले चिकित्सक को मानक अल्ट्रासाउंड इमेज में संदिग्ध सॉफ़्ट-टिश्यू लीज़न ढूंढने में मदद करता है। कैरेक्टराइज़ेशन के दौरान वह ACR BI-RADS के अनुसार हर लीज़न का आकार, ओरिएंटेशन, मार्जिन, इको पैटर्न और पोस्टीरियर फ़ीचर बताता है।
फिर वह मुख्य निष्कर्षों और इम्प्रेशन की रेडियोलॉजी रिपोर्ट का ड्राफ़्ट बनाता है, जबकि अंतिम आकलन पर रेडियोलॉजिस्ट का नियंत्रण रहता है। सोनोग्राफ़रों के लिए वह लीज़न के माप और दूसरे निष्कर्ष मानक फ़ॉर्मेट में निकालकर व्यवस्थित करता है, ताकि हाथ से डॉक्यूमेंटेशन और जांच का कुल समय घटे।
अध्ययन के नतीजे क्या दिखाते हैं
DeepHealth इमेजिंग सेंटरों और अस्पतालों के 16 अमेरिकी बोर्ड-प्रमाणित रेडियोलॉजिस्ट के साथ मल्टी-रीडर मल्टी-केस अध्ययन के तीन नतीजे बताता है। कंपनी का कहना है कि टूल ने ब्रेस्ट लीज़न की लोकेशन पहचानने में 98% से ज़्यादा सटीकता दिखाई, ब्रेस्ट कैंसर डिटेक्शन की सेंसिटिविटी 8% बढ़ाई और रेडियोलॉजिस्ट का इंटरप्रिटेशन समय 37% घटाया।
RadNet का कहना है कि उसने टूल को नियंत्रित शोध प्रोटोकॉल के तहत लाइव क्लिनिकल सेटिंग में भी वैलिडेट किया है। ये आंकड़े कंपनी के अपने हैं; प्रेस विज्ञप्ति पूरा अध्ययन प्रकाशित नहीं करती।
इमेजिंग सेंटरों के लिए क्या बदलता है
व्यावसायिक तर्क भुगतान और थ्रूपुट पर टिका है। ग्राहक क्वांटिटेटिव अल्ट्रासाउंड टिश्यू कैरेक्टराइज़ेशन के मौजूदा Category III CPT कोड के तहत रीइम्बर्समेंट की कोशिश कर सकते हैं। RadNet की योजना इस साल के अंत तक टूल को अपने नेटवर्क में लागू करने की है, जहां हर साल अनुमानित 700,000 से ज़्यादा ब्रेस्ट अल्ट्रासाउंड स्टडी रीइम्बर्समेंट के योग्य हो सकती हैं।
RadNet के चीफ़ एग्ज़ीक्यूटिव डॉ. हावर्ड बर्गर ने कहा कि कंपनी साल की दूसरी छमाही में रोलआउट से राजस्व और लागत बचत दोनों के योगदान की उम्मीद करती है। यह अनुमान है। Digital Health सेगमेंट, जो DeepHealth प्रोडक्ट बेचता है, ने 30 जून 2026 को 105.5 मिलियन डॉलर का सालाना आवर्ती राजस्व बताया, जो एक साल पहले से 97.2% ज़्यादा है।
DeepHealth RadNet के बाहर कैसे बेचती है
DeepHealth के प्रोडक्ट अपनी पैरेंट कंपनी के बाहर पहले से बिकते हैं। RadNet का कहना है कि बाहरी ग्राहक अब Digital Health के लगभग 63% राजस्व पैदा करते हैं, और दूसरी तिमाही में साइन हुए नए कारोबार का कुल अनुबंध मूल्य लगभग 21 मिलियन डॉलर था, ज़्यादातर अस्पतालों और हेल्थ सिस्टम के साथ। RadNet के पास अपने स्वामित्व और संचालन वाले 442 आउटपेशेंट इमेजिंग सेंटर हैं, जो बाहरी ख़रीदारों तक पहुंचने से पहले अल्ट्रासाउंड टूल को बड़ा पहला घर देते हैं।
सवाल और जवाब
DeepHealth Breast Ultrasound क्या करता है?
यह संदिग्ध लीज़न का पता लगाकर, उन्हें ACR BI-RADS के अनुसार चरित्रित करके, रेडियोलॉजी रिपोर्ट का ड्राफ़्ट बनाकर और लीज़न के माप व्यवस्थित करके सोनोग्राफ़रों और रेडियोलॉजिस्टों की मदद करता है। अंतिम आकलन पर रेडियोलॉजिस्ट का नियंत्रण रहता है।
क्या प्रोवाइडर्स को AI ब्रेस्ट अल्ट्रासाउंड का रीइम्बर्समेंट मिल सकता है?
DeepHealth के मुताबिक हां। अमेरिका के ग्राहक क्वांटिटेटिव अल्ट्रासाउंड टिश्यू कैरेक्टराइज़ेशन के मौजूदा Category III CPT कोड के तहत रीइम्बर्समेंट की कोशिश कर सकते हैं।
RadNet अपने सेंटरों में टूल कब इस्तेमाल करेगी?
DeepHealth का कहना है कि यह सॉल्यूशन इस साल के अंत तक RadNet के सेंटरों के नेटवर्क में लागू होगा।
MOZGII की राय
हम इसे कैसे बनाते
चिकित्सा में रोबोट और AI सबसे ज़्यादा वहां मदद करते हैं जहां काम दोहराया जाता है, मापा जाता है और जांचना आसान है: पोज़िशन करना, मापना, दस्तावेज़ बनाना और यह फ़्लैग करना कि विशेषज्ञ को पहले क्या देखना चाहिए। ब्रेस्ट अल्ट्रासाउंड इस वर्णन में बैठता है। इमेज मानक हैं, वर्णन ACR BI-RADS का पालन करते हैं, और रेडियोलॉजिस्ट हर रिपोर्ट पर पहले से दस्तख़त करता है।
अगर हम ऐसा टूल बना रहे होते, तो डेटा से शुरू करते: अल्ट्रासाउंड इमेज, सोनोग्राफ़र के माप, रेडियोलॉजिस्ट का अंतिम BI-RADS वर्णन और, जहां मौजूद हो, बायोप्सी का नतीजा जो कैंसर की पुष्टि या इनकार करता है। मॉडल लीज़न का वर्णन और रिपोर्ट का ड्राफ़्ट बनाता, और रेडियोलॉजिस्ट हर ड्राफ़्ट को मंज़ूर या सही करता। हर सुधार एक रिव्यू सेट में वापस जाता, ताकि टीम देख सके कि मॉडल और विशेषज्ञ कहां असहमत हैं। अंतिम आकलन हम चिकित्सक के पास रखते, जैसा DeepHealth रखती है।
यह वहां टूटेगा जहां इमेज ट्रेनिंग डेटा से अलग हों: नई अल्ट्रासाउंड मशीन, नई साइट, या स्कैन करने की अलग आदत वाला सोनोग्राफ़र। कई सेंटरों में रोलआउट के बाद नतीजे चुपचाप खिसक सकते हैं। जिस एक मेट्रिक पर हम नज़र रखते, वह है कि रेडियोलॉजिस्ट AI की ड्राफ़्ट रिपोर्ट को कितनी बार बदलते हैं, साइट और मशीन के हिसाब से ट्रैक करके, क्योंकि बढ़ती एडिट दर पहला संकेत है कि मॉडल अब क्लिनिक में फ़िट नहीं बैठ रहा।
इसके बाद हम स्कैन-क्वालिटी जांच बनाते, जो जांच के दौरान सोनोग्राफ़र को बताए कि कोई इमेज पढ़ने लायक अच्छी नहीं है।
स्रोत
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