RadNet, Inc. Rapporteert winstresultaten voor het eerste kwartaal eindigend op 31 maart 2023
10 mei 2023 om 22:48 uur
Delen
RadNet, Inc. rapporteerde winstresultaten voor het eerste kwartaal eindigend op 31 maart 2023. Voor het eerste kwartaal rapporteerde het bedrijf een omzet van 390,56 miljoen dollar, vergeleken met 341,77 miljoen dollar een jaar geleden. Het nettoverlies bedroeg USD 21,01 miljoen, vergeleken met een nettowinst van USD 3,01 miljoen een jaar geleden.
Het gewone verlies per aandeel uit voortgezette activiteiten bedroeg USD 0,36 vergeleken met een gewone winst per aandeel uit voortgezette activiteiten van USD 0,05 een jaar geleden. Het verwaterde verlies per aandeel uit voortgezette activiteiten bedroeg USD 0,36 vergeleken met een verwaterde winst per aandeel uit voortgezette activiteiten van USD 0,05 een jaar geleden.
Delen
Naar het originele artikel.
Wettelijke waarschuwing
RadNet, Inc. is een nationale aanbieder van diagnostische beeldvormingsdiensten op vaste locaties en aanverwante oplossingen op het gebied van informatietechnologie (waaronder kunstmatige intelligentie) in de Verenigde Staten. Het heeft een netwerk van 366 eigen en/of geëxploiteerde poliklinische beeldvormingscentra. Het segment beeldvormingscentra van het bedrijf biedt artsen beeldvormingsmogelijkheden om de diagnose en behandeling van ziekten en aandoeningen te vergemakkelijken. De diensten omvatten beeldvorming door middel van magnetische resonantie (MRI), computertomografie (CT), positronemissietomografie (PET), nucleaire geneeskunde, mammografie, echografie, diagnostische radiologie (röntgen), fluoroscopie en andere gerelateerde procedures. Het AI-segment (Artificial Intelligence) van het bedrijf ontwikkelt en implementeert klinische toepassingen om de interpretatie van medische beelden te verbeteren en de resultaten voor patiënten te verbeteren, met de nadruk op diagnose van hersenen, borst, prostaat en longen. Via haar joint venture Arizona Diagnostic Radiology Group, LLC, is het bedrijf eigenaar van zeven centra voor ambulante beeldvorming.