宣布与CARPL.ai开发用于放射学图像判读的先进人工智能控制系统。此次合作旨在创建一个 AI 性能、安全性和可扩展性监控系统，将 CARPL.ai 的 AI 编排功能与 DeepHealth 的云原生操作系统集成。系统将自动测量绩效指标例如特异性、敏感性和模型漂移，同时使放射科医生能够在其工作流程中访问和监控 FDA 批准的 AI 模型。RadNet 的庇护所深度健康
宣布战略合作 CARPL.ai根据放射学中图像解释的 AI 控制系统的最新情况。L'obiettivo della 合作伙伴关系 — 创建预监控系统、人工智能的安全性和可扩展性、CARPL.ai 的 AI 协调能力与 DeepHealth 的云运营系统的集成。Il sistema automatizzerà la misurazione dei parametri di prestazione来具体化、敏感性和模型推导，允许 AI 批准的 AI 模型中的放射学和监测允许 FDA 所有内部工作。RadNet 子公司
深度健康 宣布与战略合作CARPL.ai开发了一种先进的控制系统，用于解释放射学图像。协会的目标是创建一个监控系统、安全保障系统、IA 升级系统、整合 CARPL.ai 的 IA 能力和 DeepHealth 国家运营系统。医学自动化系统具体而言，模型的敏感性和衍生性，以及 FDA 工作流中的 IA 可能的放射标志和模型监控的便利性。
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开发放射学图像解释的高级控制系统。
- L'objectif de cepartenariat de créer un système de 表演监控系统，de la security et de l'évolutivité de l'IA，en intégrant les es d'orchestration
- CARPL.ai 是 DeepHealth 的原生云开发系统。
- 性能指标自动测量系统
详细说明、敏感性和模型驱动，以及 FDA 批准的永久放射学和监测模型
德劳伊。RadNet 技术公司深度健康
战略合作
- CARPL.ai
- 这是用于放射学解释的 KI 控制系统。
- Ziel der Partnerschaft 是 CARPL.ai 与 DeepHealth 集成的云原生 Betriebssystem 的主要组成部分、安全性和 KI zu schaffen 的 Skalierbarkeit。
自动化测量系统
- 积极的战略合作开发商业化人工智能控制系统
- CARPL.ai 市场与 DeepHealth OS 平台的集成
- AI性能监控和优化的自动化见解DeepHealth 和 CARPL.ai 之间的战略合作代表了放射学人工智能监测领域的重大进步。此次整合将 DeepHealth 的临床专业知识与 CARPL.ai 的编排能力相结合，创建了一个综合人工智能控制系统
解决人工智能部署中的关键挑战。
此次合作具有三大关键技术优势：
实时自动监控 AI 模型的性能动态模型选择和优化能力针对单一用例集成多个 AI 模型
虽然直接的收入影响可能是，但这使 RadNet 在不断增长的人工智能医疗保健市场中具有战略地位。
该系统能够监控特异性和灵敏度等指标，同时检测模型漂移，从而在确保人工智能可靠性和临床采用方面提供竞争优势。12/01/2024 - 07:00 上午DeepHealth 与 CARPL.ai 建立战略合作，打造独特的图像判读人工智能 (AI) 控制系统，确保 AI可扩展性、性能监控和安全性，旨在加速人工智能的采用。 DeepHealth 目前正在 RadNet 上监控 DeepHealth 的 SmartMammo™ AI 支持的乳腺癌检测解决方案的性能。通过合作，两家公司的目标是将该控制系统扩展、产品化并扩展到更多应用程序，以供其他客户使用。此外，DeepHealth 将嵌入 CARPL.ai 的尖端人工智能编排功能，
使能够
简单的
选择在 DeepHealth 的云原生操作系统 DeepHealth OS 中实施和监控适当的 AI 模型。洛杉矶和马萨诸塞州萨默维尔，2024 年 12 月 1 日（环球通讯社）——DeepHealth, Inc. 是人工智能驱动的健康信息学领域的全球领导者，也是 RadNet, Inc.（纳斯达克股票代码：RDNT）的全资子公司，
今天宣布与领先的人工智能编排公司 CARPL.ai 进行战略合作，使放射科医生能够在其工作流程中访问、评估和集成放射学人工智能解决方案。
DeepHealth 将使用 CARPL.ai 的技术开发可商业化的人工智能控制系统，旨在监控和优化成像人工智能性能，以改善临床结果、运营效率并加速人工智能在放射学领域的采用。人工智能监控对于确保可靠、准确和公正的性能至关重要。
两家公司将合作开发一个新的闭环人工智能反馈系统，该系统将持续监控临床环境中人工智能模型的准确性和相关性。
该系统将自动测量和监控性能和安全指标，例如特异性、灵敏度、数据和模型漂移。
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建立具有监控工具的强大人工智能基础设施是放射学中安全、有效和可扩展的人工智能采用的关键。
虽然当前的格局以大量支持人工智能的单点解决方案为标志，但未来将涉及运行多个人工智能模型，即使是针对单个用例。
DeepHealth 与 CARPL.ai 的合作伙伴关系通过创建一个独特的环境来动态运行模型组合并监控性能，然后针对特定任务不断优化最佳模型，满足了这一需求
”，DeepHealth 首席运营官和技术官 Sham Sokka 博士说道。
此次合作还将 CARPL.ai 的人工智能市场和编排平台与 DeepHealth 的云原生操作系统 DeepHealth 相结合，该平台提供了选择、实施和监控经 FDA 批准的第三方人工智能模型的简化流程
操作系统，统一临床和操作工作流程中的数据。
这些平台将被集成和扩展，以持续监控现实世界的工作流程。
目的是使放射科医生能够访问深度集成到其工作流程中的高性能且安全的人工智能解释工具。
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我们很高兴与 DeepHealth 合作
利用人工智能在放射护理连续体中的变革潜力，特别是通过工作流程自动化和临床协助。
这种新的人工智能基础设施将从根本上重新定义放射学，使人工智能成为系统的一个组成部分
”，CARPL.ai 首席执行官 Vidur Mahajan 博士说道。
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监控人工智能性能对于确保人工智能应用随着时间的推移的可靠性和准确性至关重要，我们的技术可以实时监控其准确性和一致性，以便在临床实践中安全有效地使用人工智能。
Ø
如需了解更多信息，请访问北美放射学会 2024 年年会的 DeepHealth (#1340) 和 CARPL.ai (#5733) 展位。
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根据地点数量和年成像收入，RadNet, Inc. 是美国领先的独立固定站点诊断成像服务提供商。
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此外，RadNet 还向诊断成像行业的客户提供以 DeepHealth 品牌销售的放射信息技术和人工智能解决方案、远程放射专业服务以及其他相关产品和服务。
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