附錄 99.1

預測性傷口癒合 AI + 多光譜成像 = 納斯達克醫療行業更快、更準確的治療決策：MDAI | 2024 年 2 月

人工智能驅動的傷口評估技術旨在為整個醫療行業創造價值 2024 年 2 月 1 日已發行的1,630萬股股票由超過2.5億美元的非稀釋性政府資金支持明確的監管路徑有限競爭總部德克薩斯州達拉斯強大的競爭進入壁壘成立於 2009 年 NASDAQ MDAI 2023E 174M 2024E 2024E 2800萬美元截至2023年9月30日的財務狀況現金740萬美元長期債務 $0M 知識產權投資組合 20 已發行的 34 個待發行的大型以及不斷增長的潛在市場 Burn DFU 大約 1

自 2023 年 8 月以來取得的最新成就啟動了驗證 DeepView 燒傷系統的關鍵性研究加強董事會和管理團隊獲得了 1000 萬美元的承諾股權融資認證 ISO13485 在納斯達克成功上市獲得了 1.49 億美元 BARDA 項目 BioShield 合同 Barda Project BioShield 合同已獲得 FDA/UKCA 傷口成像系統的分類已提交 UKCA 分類 2

兑現承諾 10 年實現里程碑的記錄，經過 2.5 億美元非稀釋性政府資金的驗證 • 概念驗證 • 臨牀驗證 • 產品驗證優先考慮盈利市場的增長機會，為短期商業成功做好準備。• 產品原型設計 • 2013-2023 年監管前調整 DeepView 是一個支持多種適應症的單一平臺。3 廣泛的專利、商業祕密和 “真實” 圖像組合是重要的競爭壁壘。徹底改變傷口護理我們的DeepView系統使醫療保健提供者能夠做出更明智的治療選擇。在患者初次就診的幾秒鐘內，DeepView就能以驚人的準確度預測傷口是否會癒合 ¹。

DeepView Imaging 獲得專利的專有多光譜成像數據採集毫秒內捕獲受損組織光譜特徵通過可見光譜覆蓋紫外線附近和近紅外光中的可見光我們的技術數據提取提取人工智能模型特徵，例如決定健康狀況的組織特徵結合患者健康矩陣數據 AI 模型根據臨牀驗證的 263+bn³ 專有臨牀數據庫進行訓練和測試 AI 算法集成了用於模型訓練的圖像和臨牀數據 AI 模型構建在幾秒鐘內精確、即時的二元傷口癒合預測今天的結果治療預測非癒合輸出決策：手術或高級傷口護理產品癒合輸出決策：常規護理 4

一個成像平臺，多種適應症潛在臨牀適應症傷牀準備截肢數字指導治療嚴重肢體缺血化粧品 DeepView SnapShot® M | 手持式軍用預計銷售2026年微型化移動家庭醫療燒傷傷口預計銷售2024年 2026年英國上市概念驗證適應症糖尿病足潰瘍預計在2025年到2026年提前進入英國為更廣泛的美國市場展示概念驗證提供了機會。5

為醫療保健提供者提供預測性臨牀見解，以做出精確的傷口治療決策。6

這種傷口不太可能在4周內癒合50％ DeepView系統分析多光譜圖像，這些圖像結合臨牀數據，可以預測糖尿病足潰瘍（DFU）的癒合情況。DeepView 的區別 • 客觀的標準化數字測量。• DeepView 預測人工智能在正確的時間為正確的患者提供正確的治療。• 可以預期地降低成本，改善患者預後。寬度：1.5 釐米長度：1.5 釐米深度：0.2 釐米面積：1.75 cm2 體積：0.45 cm3 DFU 適應症當前解決方案對於 DFU，需要使用標準護理（SOC*），持續 4 周，三分之二（2/3）的 DFU 在 12 周內無法癒合。目前的臨牀判斷約為 50%。*公司將癒合定義為在第 4 周之前閉合 50% 的傷口我們的解決方案我們的解決方案預測糖尿病足潰瘍是否會癒合的準確率為 86%。* 標準化的三維傷口測量。問題沒有針對 DFU 的診斷工具，DFU 非常複雜，具有非線性癒合軌跡。傷口測量結果不一致且主觀 7

燒傷指示這種燒傷無法癒合 DeepView 系統分析多光譜圖像，這些圖像與臨牀數據相結合，可以預測燒傷的癒合情況。DeepView 差異 • 縮短手術時間 • 避免不必要的手術 • 不必要的燒傷中心轉移。¹ • 統一的標準 TBSA 測量值當前解決方案標準護理是等待長達 21 天才能確定手術需求。問題沒有現有的燒傷診斷工具會導致不明智的決定。燒傷評估依賴於視覺檢查和主觀判斷，通常會導致不準確。我們的解決方案 Burn 專業治療精度預測為 50%（通才）到 75%（專家）。DeepView 在幾秒鐘內準確率為 92%。8

燒傷中心 40 創傷中心 25 A&E 230 足部保護服務 150 ICS 足部和腳踝 40 社區護理 500 針對多個護理中心燒傷中心 125 急診部 4,500 個傷口護理中心 1,100 個足部治療 4,000+ 燒傷 DFU 9

衡量時間、金錢和患者療效的投資回報率商業策略包括平行路徑成功市場準入的關鍵步驟出版物、人工智能方法和機器學習；患者治療結果；提供者行為變化；健康經濟學報銷監管市場準入 De Novo/510K CA Mark CPTIII 代碼 CPTI 代碼 10

60% 是 • 標準化數字文檔 40% 否 • 節省就診和治療材料 • 節省 HCP 時間 • 減少患者旅程 • 健康經濟學和療效的潛在臨牀證據將量化系統益處預期的益處 • 標準化全身表面積 (TBSA) 測量 • 不必要的轉移減少 41% ¹ ³ • 每位患者不必要的手術入院費用降低 58,315¹ ;• 燒傷手術時間縮短 3 天以上（LOS 降低 30% 以上）4 周後癒合？¹ ¹ ²價值主張和預期的全系統效益 TBSA 燒傷標準化傷口測量減少不必要的轉移減少手術時間減少不必要的手術 DFU 標準化傷口測量縮短患者旅程優化提供者資源和時間降低 DFU 患者的總護理成本 11

管理層多年來參與BARDA的往績證實了DeepView在臨牀適應症（燒傷和DFU）和地理位置（美國、英國、歐洲、中東和非洲）方面的成功概率。2013 Burn I 12 2019 Burn II 2,600萬美元概念驗證7500萬美元研究測試 2023年採購合同基礎5500萬美元監管制造商業準備情況 2025年以上採購合同期權9500萬美元商業化採購總額2.5億美元

2024 2025 2026 2027 產品第一季度第二季度第三季度第四季度上半年第 2 季度燒傷 DFU Burn DFU Burn DFU 短期產品部署真實世界證據 RWE 關鍵研究和市場準備情況 PS&MR 預期監管授權 REG 開始商業活動出售 13

包括年度許可費和一次性設備銷售收入機會美國研發 • BARDA PBS 合同包括 5,500 萬美元的研發收入，分佈在 23 年第 4 季度至 26 年第 1 季度 • MTEC 在 2024 年獲得的少量額外研發收入 14 英國許可證 • 使用人工智能數據的年度許可費 • 每種指示的單獨許可證 • 英國設備銷售定價仍在確定中 • 單位定價仍在確定 • 預計 DFU 2H2025；燒錄 2H2024 • 多個醫療機構成為美國人工智能許可的目標 • 使用人工智能數據的年度許可費 • 分開每種指標的許可證 • 定價仍在確定美國設備銷售 • 每個站點/用户的一次性交易 • 單位定價仍在確定中 • 預計2026年上半年DFU；2026年下半年銷燬 • 某些細分市場存在出售或租賃的可能性

知識產權 20 允許的美國和國際專利 34 待處理的美國和國際專利申請核心概念的關鍵專利保護的使用壽命超過14年 15

改善所有臨牀醫生的健康狀況和成本結果 • 明智的治療決策 • 提高效率護理機構 • 統一的臨牀決策 • 提高效率 • 政府數字化舉措患者 • 減少患者治療時間和護理人員的負擔 • 減少感染和治療併發症 • 減少疼痛和痛苦付款人 • 取消不必要的付款 • 客觀和經過驗證的治療支持縮短全系統福利改善患者預後降低每位住院患者的成本體驗創新理由 16

投資摘要人工智能驅動的臨牀診斷 FDA 突破性認證強大的競爭壁壘全系統優勢已確定監管途徑其他臨牀適應症的通用平臺大型和成長中的市場近期商業機會經驗豐富的管理團隊 17

附錄財務專利 18

年初至今 2021 年第三季度數千美元 7,348 美元 14,174 美元 16,121 美元現金 1,312 2,294 1,435 應收賬款，淨額 2,696 1,219 911 其他流動資產 11,356 17,687 18,467 總流動資產 975 1,029 72 非流動資產 12,331 美元 18,716 美元 18,539 美元總資產 3,275 美元 2,759 美元 1,479 美元 14 應付賬款 3,983 2,631 2,603 應計費用 3,389 984 769 其他流動負債 10,647 6,374 4,786 流動負債總額 228 346-非流動負債 10,875 6,720 4,786 總負債 1,456 11,996 13,753 股東權益 12,331 美元 18,716 美元 18,539 美元負債和股東權益資產負債表摘要 19

年初至今 2021 年第三季度損益表彙總收入為千美元，每股數據除外 12,769 美元 25,368 美元 15,239 美元研發收入 (7,325) (14,531) (8,187) 收入成本 5,444 10,837 7,052 毛利 15,499 13,484 11,231 營業費用 (2,647) (4,179) 營業收入 (4,179) (4,179) (4,179) (4,179) 虧損) (8,342)--交易成本 1,121 (159) 93 其他收入（支出）(17,276) (2,806) (4,086) 所得税前虧損 (32) (106) 98 所得税（準備金）福利（17,308）(17,308) (2,912) (3,988) 淨虧損--(1,259) A系列優先股股息美元 (17,308) 美元 (2,912) 美元(5,247) 歸屬於普通股股東的淨虧損美元 (0.77) 美元 (0.22) 美元 (0.54) 每股淨虧損 20

彙總現金流量表 2021 年初至今 2022 年第三季度淨虧損千美元 (3,988) 美元 (2,912) 美元 (17,308) 股票薪酬 1,365 1,155 975 折舊 1 11 7 使用權攤銷資產-557 530 按交易成本發行股份 1,800 承諾發行股票 2,550 權證負債公允價值變動 (298) (57) (1,000) 4) 資產變動 919 (751) 587 負債變動 (917) 835 998 用於經營活動的淨現金 (2,918) (1,162) (10,865) 用於投資活動的淨現金 (7)--來自的收益普通股發行 14,618-3,351 企業合併中收到的現金--660 應付票據付款 (701) (785) (288) 股票期權行使 4-316 淨現金由（用於）融資活動 13, 921 (785) 4, 039 現金淨增加（減少）10, 996 (1, 947) (6, 826) 期初現金餘額 5, 125 16 121, 14, 174 期末現金餘額 $16,121$ 14,174$ 7,348 21

2021年第三季度年初至今的非公認會計準則對賬千美元 (17,308) 美元 (2,912) 美元 (3,988) 淨虧損 32 106 (98) (128) (21) 17 淨利息 (收入) 支出 (17,404) (2,827) (4,069) 息税前利息 7 11 1 折舊費用 (17,397) (2,816) (4,068)) 息税折舊攤銷前利潤 975 1,155 1,365 股票薪酬 (1,004) (57) (298) 權證負債公允價值變動 11 237 188 外匯交易（收益）虧損 8,342--交易成本 (9,073) 美元 (1,481) 美元 (2,813) 調整後息税折舊攤銷前利潤 22

範文生首席執行官/聯合創始人——在森薩塔、德州儀器和飛利浦 Niko Pagoulatos 創始人管理人工智能、成像和自然語言處理領域的新興技術 20 年以上，博士首席運營官 25 年以上專業醫學超聲成像的工程、臨牀和業務方面的經驗，包括超聲波人工智能 Peter Carlson 首席財務官 30 多年的財務和運營經驗 Jeffrey Thatcher，博士首席科學家 12 年組織光學臨牀研發領域的 rs+。曾擔任多個NSF、NIH、DoD補助金和BARDA合同的負責人凱文·普蘭特軟件和數據科學副總裁凱文·普蘭特在聖裘德和Abbot Louis Percococo擔任總經理—製造業30年以上全球醫療器械公司研發和生產經驗克里斯汀·馬克斯營銷和商業化副總裁20年以上醫療器械和診斷公司營銷經驗瑪麗·里根博士副總裁臨牀事務 30 年以上的傷口技術評估、開發臨牀經驗與主要行業領袖 Vincent Capone 總法律顧問兼公司祕書一起進行研究和創新 10 年以上的私募股權投資生命科學和科技公司，20 年以上代表科技公司工作經歷 20 年以上的傑出團隊，有良好的往績記錄 23

董事會戰略顧問委員會託比·科斯格羅夫 • 克利夫蘭診所前總裁兼首席執行官，目前擔任克利夫蘭診所執行顧問 • 美國胸外科學會前主席約翰·博茨 • Corsair的運營合夥人，總部設在倫敦，也是艾倫公司顧問律師事務所的高級顧問 • 花旗集團歐洲、中東和非洲投資銀行前首席執行官，CVC投資委員會主席歐洲理查德·科頓辛西婭·蔡埃裏希·斯潘根伯格馬丁·梅利什董事會和顧問 Deepak Sadagopan 範文生博士 J. Michael DiMaio 24

專家臨牀指導這項技術有望成為我們實現燒傷護理從一線到專家的系統性變革所需的飛躍。醫學博士傑夫·卡特博士首席醫學顧問卡特博士從事燒傷/創傷醫學工作超過12年，目前擔任洛杉磯新奧爾良大學醫學中心燒傷中心的醫學主任，並在路易斯安那州立大學健康科學中心任教。DeepView將通過持續的監測和測量，顯著改變我們治療DFU的方式，確保加速癒合軌跡並防止DFU再次發生。教授。PAUL CHADWICK 英國和歐洲、中東和非洲執行副總裁英國皇家足病學院前首席執行官查德威克教授是世界知名的臨牀研究科學家、傷口護理關鍵意見領袖 (KOL)，在糖尿病傷口管理方面擁有豐富的出版記錄。25

保護我們當前和未來業務的活躍專利申請家族知識產權進入美國和全球知識產權的巨大壁壘 • MSI 和 PPG 的燒傷/傷口分類 • MSI 和 PPG 上的組織分類 • 在 MSI、機器學習和醫療保健矩陣上進行截肢部位分析 • 微星、機器學習和醫療保健矩陣上的 DFU 癒合潛力預測和傷口評估 • 高精度、多孔徑、MSI 快照成像 • 微星快照成像上的傷口評估 I、光學、生物標誌物和機器學習 • Burn/Histology對 MSI 和機器學習的評估 • 採用多路照明的高精度單孔快照成像 • 使用 MSI 和機器學習對包括傷口在內的組織進行拓撲表徵和評估 • 核心概念的關鍵專利保護的使用壽命超過 14 年 • Burn 和 DFU 的專有醫生審查圖像庫 • 聘請頂尖專家持續評估知識產權戰略和執行情況 34 待處理的美國和國際專利申請 20 U。S. & 已頒發和允許的國際專利 26

參考清單 1.來自 Spectral MD 的 IRB 批准的概念驗證臨牀研究 27 2. https://www.cn.com/2023/08/09/weather/maui-縣-野火-颶風-dora/index.html 3.Spectral MD 臨牀研究的像素數據。4.數據來自Spectral MD的IRB批准的概念驗證臨牀研究 5.臨牀醫生評估DFU治療潛力的準確率為50％ https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc/articles/pmc7950518/ 6。Anyanwu JA、Cindass R. 燒傷清創、移植和重建。 [2023 年 5 月 29 日更新]。在：StatPearls [因特網]。金銀島（佛羅裏達州）：StatPearls 出版社；2024 年 1 月-。可從以下網址獲得：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/nbk551717/ 7。評估燒傷深度和燒傷傷口癒合潛力。伯恩斯。第 34-6 卷。2008 年 9 月，第 761-769 頁 8.Huson HB、Phelan HA、G'Sell DJ、Smith S、Carter JE。如果眼見為實，對使用新型燒傷評估設備可能減少治療延誤的回顧性分析。JBCR 2021; (42) S117-18 9.2019年最終醫療保健私人薪酬和CMS住院患者薪酬與門診DRG代碼10。區域化燒傷護理的有效性：對2000年至2007年北卡羅來納州6 873例燒傷住院人數的分析。燒傷患者的區域航空運輸：遠程醫療的案例？11。Warriner R、Snyder RJ、Cardinal MH等人（2011）區分在4周時面積縮小50％之後，在12周內不太可能癒合的糖尿病足潰瘍。Int Wound J 8 (6): 632 — 7. https://doi.org/10.1111/j.1742-481x.2011.00860.x 12.Sheenan P、Jones P等人（2003年）在為期12周的前瞻性試驗中，糖尿病足潰瘍傷口區域在4周內的變化百分比是完全癒合的有力預測指標。糖尿病護理 26 (6): 1879 — 82 https://doi.org/10.2337/diacare.26.6.1879 13.新罕布什爾州 Carter、Leonard C、Rae L. 對區域燒傷中心的外聯評估：修訂轉診標準能否幫助資源的利用？jbcri2018; 39 (2): 245-51 14.來自醫療保險和私人付款人估算的2019年最終醫療保健成本和索賠數據15.美國醫學會常用程序術語 CPT® 16。Huson HB、Phelan HA、G'Sell DJ、Smith S、Carter JE。如果眼見為實，對使用新型燒傷評估設備可能減少治療延誤的回顧性分析。JBCR 2021; (42) S117-18。

前瞻性陳述除此處包含的歷史信息外，本文件包含1995年《私人證券訴訟改革法》所指的前瞻性陳述，包括有關 (i) 我們的戰略、計劃、目標和舉措的聲明，包括但不限於我們開始商業化和產品銷售、推出新產品、完成臨牀試驗、增加更多臨牀適應症的計劃和預計時間表，(ii) 在全球納斯達克市場上市的能力，(iii) Spectral AI管理層的預期，（iv）潛在的政府合同，（v）預期的有利結果和協同效應，（vii）潛在的融資機會，（vii）Spectral AI的監管路徑和FDA、CE和UKCA監管文件提交和批准的時機，（viii）Spectral AI的U。S. 政府合同和未來獎勵，（ix）燒傷和糖尿病足潰瘍的預期總目標市場，（x）可能的競爭對手，（xi）DeepView的潛在未來適應症和應用以及BARDA支持的興趣領域，（xii）Spectral AI的未來和待定U。S. 專利申請和外國及國際專利申請，以及（xiii）形式信息和其他估計值。上述風險因素清單並不詳盡。管理層認為，這些前瞻性陳述在發表時是合理的。但是，此類前瞻性陳述涉及已知和未知的風險、不確定性和其他因素，這些因素可能導致實際結果與前瞻性陳述中的預測存在重大差異。這些風險和不確定性包括但不限於我們獲得和維持必要的監管批准的能力、總體經濟狀況、消費者對我們產品和服務的需求、與進入和發展新業務領域相關的挑戰、競爭環境以及我們在1月5日向美國證券交易委員會提交的10-K表年度報告、10-Q表季度報告、經修訂的S-1表格註冊聲明中不時列出的風險因素，2024 年以及美國證券交易委員會的任何其他文件，包括這些部分標題為 “關於前瞻性報表的警示性説明”、“關於前瞻性陳述和風險因素摘要的警示性説明”、“風險因素”、“管理層對財務狀況和經營業績的討論和分析” 和 “業務” 以及財務報表中。除非適用的證券法要求，否則公司沒有義務更新前瞻性報表。提醒讀者，前瞻性陳述並不能保證未來的表現，並提醒讀者不要過分依賴任何前瞻性陳述。本演示文稿中的任何財務預測均為前瞻性陳述，這些假設本質上會受到重大不確定性和突發事件的影響，其中許多不確定性和突發事件是Spectral AI無法控制的。儘管所有預測都必然是推測性的，但Spectral AI認為，預測距離準備之日越遠，準備潛在財務信息所涉及的不確定性就越高。預測結果所依據的假設和估計本質上是不確定的，並且受到各種重大的業務、經濟和競爭風險和不確定性的影響，這些風險和不確定性可能導致實際結果與預測中包含的結果存在重大差異。不應將預測納入本信息通報視為表明Spectral AI或其代表認為或認為這些預測是對未來事件的可靠預測。年化、預計、預測和估計數字僅用於説明目的，不是預測，也可能不反映實際結果。28

警告-研究設備。受聯邦或美國法律的限制，僅限於研究用途的附加信息以及在何處查找本演示文稿僅供參考。Spectral AI的投資者和股東將能夠在美國證券交易委員會的網站www.sec.gov上免費獲得向美國證券交易委員會提交的任何文件的副本。無要約或招攬本陳述及此處包含的信息不構成 (i) (a) 徵求任何證券的代理、同意或授權，或 (b) 出售要約或徵求購買任何證券、商品或工具或相關衍生品的要約，也不構成 (i) 在任何司法管轄區出售證券、商品或工具或相關衍生品的要約，也不構成在註冊或資格認證之前非法的司法管轄區出售任何證券、商品或工具或相關衍生品任何此類司法管轄區的證券法或 (ii) 貸款要約或承諾，就任何交易進行銀團或安排融資、承銷或購買，或作為代理人或顧問或以任何其他身份參與任何交易，或投入資金，或參與任何交易策略。除非通過符合《證券法》第10條要求的招股説明書或該招股説明書的豁免，否則不得向美國人或為美國人的賬户或利益提供證券（定義見美國《證券法》第S條）。投資者應就買方利用《證券法》規定的任何豁免的適用要求與律師協商。商標所有商標、徽標和品牌名稱均為其各自所有者的財產。本演示文稿中使用的所有公司、產品和服務名稱僅用於識別目的。使用這些名稱、商標和品牌並不意味着認可。29 免責聲明

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