位于纽约市的一家大型私人诊所放射学小组进行了一项质量保证审查，其中包括由九（9）名放射治疗专家组成的乳腺癌中心进行的为期18个月的软件评估已清除Koios Medical，Inc.的人工智能软件，作为分析和评估在乳房超声检查中发现的病变的第二种意见。 

在评估期间，放射科医生分析了6,000多次诊断性乳房超声检查。放射科医生使用Koios DS Breast决策支持软件（Koios Medical，Inc.）来协助病变分类和风险评估stylechina.com。作为正常诊断工作流程的一部分，放射科医生会激活Koios DS并检查带有临床细节的软件发现，以制定最佳管理方案。

然后进行分析，比较医师在引入支持AI的软件之前的18个月的诊断性能。比较这两个时期，医生建议对可疑病变进行活检，检出率相似（17％），活检率提高14％，从而提高了癌症检出率（从每1000次诊断检查中检出率从8.5降低到11.8），同时良性活检率显着下降（又名误报）。值得注意的是，调查结果的总体性质是，在18个月的评估期内，软件的采用率随着时间的推移逐渐增加。连续6个月的结果表明，该组的活检良性减少率超过20％。阳性预测值，阳性测试返回阳性结果的百分比，提高了20％以上。

“医师们一开始就怀疑该软件是否可以帮助他们，因为他们经过多年的乳房放射学培训和专业培训。但是，随着使用Koios软件的经验的积累，随着时间的流逝，看到初步分析，他们逐渐意识到Koios AI软件正在逐步发展。最初，放射科医生完成了内部研究，验证了Koios软件的准确性，并发现随着时间的推移逐渐产生了更大的影响；在查看统计数据时，医生惊喜地发现其收益甚至超过了预期。该软件具有对整体质量产生深远影响的潜力。” Activations副总裁Amy Fowler说。

Koios DS Breast 2.0是一款人工智能软件，围绕超过45万张乳房超声图像的数据集而设计，其已知结果旨在帮助医生分析乳房超声图像并调整机器学习生成的恶性概率。然后根据该病灶分配的BI-RADS类别检查该可能性，并使其与之对齐，医师可以使用该量表来推荐护理途径。

“我们看到机器学习有望成为医师助手的成果。毫无疑问，这将改善质量，结果和患者体验，并最终挽救生命。KoiosDS Breast 2.0正在美国的多个医师小组中证明这一点。”公司首席财务官格雷厄姆•安德森（Graham Anderson）说。

Koios DS Breast 2.0可结合使用并直接集成到大多数主要的查看工作站平台中，并可直接在 GE Healthcare的下一代数字超声系统LOGIQ TM E10 上使用，该系统集成了人工智能，云连接和高级算法。人工智能软件生成的结果可以直接导出到患者的病历中。Koios Medical继续试验甲状腺超声图像数据，并有望在明年增加其产品。

“这些医生所看到的结果令我们感到鼓舞。我们以前在历史图像上进行的所有测试都一贯证明了高水平的系统准确性。现在，并且有史以来第一次，医生将AI软件作为对患者的第二意见。 Koios Medical首席执行官Chad McClennan表示：“在他们的实践中，实时地实现了可衡量地提高护理质量的承诺。在减少可避免的程序并改善患者体验的同时，尽早发现更多的癌症已成为现实。”

McClennan在最近在芝加哥举行的北美放射学会（RSNA）年会上讨论了未来的计划时，分享道：“几个主要的学术医疗中心和社区医院正在使用我们的软件，并对其质量影响进行研究，以便发表。我们希望这些结果能够模拟这些早期临床发现，并进一步验证我们在纽约市和全国各地的医师客户的经验，最重要的是，对患者的积极影响。”

关于Koios Medical：

Koios Medical开发了可帮助医生解释超声图像的医疗软件，并将深度机器学习方法应用于准确诊断的过程。FDA批准的Koios DS平台使用先进的AI算法来协助疾病的早期检测，同时减少对良性组织活检的建议。专利技术节省了医生的时间，帮助改善了患者的病情，并降低了医疗费用。Koios Medical目前专注于乳腺癌和甲状腺癌的诊断辅助市场。乳腺组织密集的女性（在美国超过40％）通常需要乳房X线照相的替代诊断方法。超声检查是无放射线钼靶检查的一种广泛可用且有效的替代方法，是乳腺癌诊断的护理标准。