iCAD ProFound AI
iCAD, Inc. (part of RadNet's DeepHealth) · AI 助理 · AI 檢測
iCAD ProFound AI 是一套乳房攝影 AI 軟體，會在 2D 與 3D 影像上標記可疑病灶、替每個病例評分，幫放射科醫師用更短的時間找到更多癌症。
關於 iCAD ProFound AI
About
iCAD ProFound AI 是什麼
iCAD ProFound AI 是乳房影像的臨床輔助判讀軟體。它和放射科醫師同時讀 screening 乳房攝影，圈出看起來可疑的軟組織密度與鈣化點，並替每個病例打一個分數。它不做診斷，只指出值得再看一眼的像素，最後判斷仍由人負責。
產品線分成三件事。ProFound Detection 負責數位乳房斷層攝影（DBT）與 2D 乳房攝影的 AI 乳癌偵測。PowerLook Density Assessment 把乳腺組織歸入 BI-RADS 第五版的四種密度分類。ProFound AI Risk 則直接從影像估算未來一到兩年內被診斷乳癌的機率。iCAD 自 2025 年 7 月起屬於 RadNet 旗下的 DeepHealth，這套產品已部署在五十多個國家。
限制和功能一樣重要。它是受法規管制的醫療器材，能不能用要看各國核發的許可。ProFound Detection V4.0 在 DBT 取得美國 FDA 許可，2D 版本則是 CE 標章。ProFound AI Risk 有 CE 標章與加拿大 Health Canada 執照，但沒有 FDA 許可，在美國僅限研究用途。這些都不能自己上網開通：沒有下載、沒有免費試用，也沒有公開價格。
如何開始
- 向 iCAD（現屬 DeepHealth）預約示範，說明你的篩檢量、使用的乳房攝影機廠牌與 PACS 架構。
- 確認所在地的法規適用性與現有硬體，因為軟體讀取多家廠牌的影像，而不是只認一家。
- 選擇部署方式：院內網路中的地端伺服器，或 iCAD 在 2024 年推出的雲端版 ProFound Cloud。
- 設定工作規則，包括每個角度顯示幾個病灶標記，以及分數如何對應到你的召回門檻。
- 訓練判讀醫師使用 scorecard，正式上線後檢視頭幾個月的偵測率與召回率資料。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 乳房影像放射科醫師：軟體以同步判讀的方式運作，適合原本就讀大量篩檢片的醫師，想要的是分流協助，而不是再多開一個工具。
- 影像中心主管：當目標是讓偵測率或讀片時間出現可測量的變化時很合適，因為 iCAD 會公布客戶院所的成果數據。真正的關卡是預算，不是安裝。
- 放射科 IT 與 PACS 管理者：適合需要一套 AI 涵蓋多家乳房攝影機的團隊。代價是前期整合工作，而不是裝個外掛就好。
任務
- 判讀篩檢乳房攝影：演算法在每一層 DBT 或 2D 影像上標出可疑密度與鈣化點，並替病例評分，讓第一次掃視的時間縮短。
- 乳房密度報告：Density Assessment 給出 BI-RADS 第五版分類，報告不會因為換人簽而改變，也能符合美國的通報規定。
- 短期風險分流：ProFound AI Risk 把一次乳房攝影轉成一到兩年的風險分數，協助找出可能需要補充篩檢或縮短間隔的女性。
情境
- 高量篩檢計畫：每週讀數百件的院所最先感受到流程改善，因為軟體在每個病例上省掉一部分搜尋工作。
- 受密度通報規範約束的機構：自動分類讓報告維持合規，不必為每位病人多加一道人工步驟。
- 正轉向風險導向篩檢的計畫：當年齡排程不再適合眼前的病人，風險分數提供臨床醫師一個起點。
主要功能
DBT 與 2D 同步偵測
ProFound Detection 在醫師讀片的同時運作，不是另一條排隊流程。它在每一層斷層影像或 2D 影像上標出惡性軟組織密度與鈣化點，並同時替病灶與病例評分。iCAD 用超過兩千萬張影像、八萬八千個病例、一萬三千五百個經切片確診的癌症訓練模型，資料來自一百三十個貢獻中心。實際效果是第一次掃視更短：眼睛直接落到被標記的區域，而不是從頭冷讀每一層。
用 ProFound Scorecard 替病例評分
每件檢查都會得到分數，scorecard 顯示哪些發現排在前面。時間緊迫時，醫師用的就是這個排序，因為有一個高分病灶的病例會比一堆低分病灶的病例先被處理。V3 服務包加入了顏色標示與每個 3D 視角的標記上限，避免雜亂的檢查把判讀者淹沒在框線裡。
與前次檢查比對、跨角度關聯
4.0 版加了兩個針對精準度的改動。前一次乳房攝影可以納入本次分析，減少最後證明無關的標記。演算法也會比對同一病灶的 CC 與 MLO 角度，兩邊都出現的發現，分數與只出現一邊的不同。iCAD 表示相較 V3，困難病例的準確度更好，偽陽性也同時減少。
乳房密度評估
PowerLook Density Assessment 量測乳腺中纖維腺體組織的比例，把結果對應到 BI-RADS 第五版四種分類之一。這件事重要，因為肉眼判讀在醫師之間的差異很大，而這種差異會改變補充篩檢的建議。分類自動化讓報告年年可重現，也支撐美國多州已經上路的乳房密度通報法規。
以影像為基礎的短期風險分數
ProFound AI Risk 用乳房攝影加上病人年齡，估算一到兩年內被診斷乳癌的機率。它讀取乳房密度、微小鈣化、組織腫塊與左右不對稱，再和十五個國家的發生率資料比對。iCAD 宣稱準確度可達 Tyrer-Cuzick、Gail 這類問卷模型的 2.4 倍。這個數字請當成廠商自己的比較，同時留意法規落差：沒有 FDA 許可，在美國只能做研究。
ProFound Cloud 部署
ProFound Cloud 是這套產品的雲端版本，2024 年中以軟體即服務的形式推出。偵測、密度與風險都在同一個平台上執行，醫院網路裡不必再養 AI 伺服器。對無法為硬體編預算的小型影像集團來說，這是比較實際的入門方式。大型醫院多半因為資料落地要求而選擇地端安裝。
PACS 與多廠牌整合
軟體設計成待在判讀流程裡，而不是擺在旁邊。它從 PACS 取片、把結果送回工作站，並支援多家廠牌的乳房攝影機，不會把院所綁在單一供應商。整合工作量取決於 PACS 與判讀工作站的新舊，這也是 iCAD 用示範加導入流程銷售、而非提供下載的原因。
優缺點
優點
- 臨床研究規模大：iCAD 公布一項為期兩年、九位乳房放射科醫師參與的研究，癌症偵測率相對提升 23%，召回率沒有上升。
- 讀片時間是最主要的收益，廠商稱篩檢判讀時間約可減半，對人手吃緊的院所影響最直接。
- 支援多家廠牌的 2D 與 3D 系統，混合機型的院所不必為每台機器再找一家 AI 供應商。
- 同一個平台涵蓋偵測、密度與風險，報告與分數留在同一個介面，不用開三個系統。
缺點
- 沒有公開價格，也沒有試用。每次評估都從業務對談與報價開始，想自己花一個下午試用是不可能的。
- 法規涵蓋不一致。Detection V4.0 在 DBT 有 FDA 許可，2D 產品只有 CE 標章，風險模組完全沒有 FDA 許可，跨國集團可能得為各國準備不同設定。
- 它是輔助工具，不是自動判讀器，每個病例的工作量不會消失。期待全自動的人會失望。
- 整合取決於你的 PACS 與工作站世代，較舊的判讀站會拉長導入時程。
常見問題
不會。它是同步判讀的輔助工具，在醫師讀片的同時標記可疑區域、替病例評分。最後的判讀與召回決定仍由臨床醫師負責。iCAD 賣的是醫師效能的提升，不是獨立診斷。
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