עליה בדרישה למודלים תלת ממדיים מודפסים לפני ניתוחים (מתוך כנס ה-RSNA)

מודלים מודפסים תלת ממדיים לפני ניתוחים מהווים כלי טוב בידי מנתחים וגם מסייעים בהדרכה טובה יותר של המטופלים, כך הציגו חוקרים במהלך הרצאה במסגרת כנס מטעם ה-Radiological Society of North America.

הנסיון להדגים למטופלים בדיקת CT אינו דומה למתן מודל אותו יכולים להחזיק בידם ולהסביר על מיקום הגידול ומדוע נדרשת גישה מסוימת לאור הסמיכות לעצבים, עורקים וורידים. המודלים מסייעים גם בהשוואת תכניות לפני ניתוח עם הביצוע במהלך הניתוח ולהדגמת מבנים אנטומיים. עם זאת, איברים מורכבים מודפסים עדיין אינם זמינים.

המומחים מסבירים כי עם התקדמות לעולם הדפסה תלת ממדית, רדיולוגים עומדים בחזית. רדיולוגים גם מדברים באותה שפה כמו המנתחים והמנתחים יכולים ללמוד כיצד לקבל את ההדמיות להן הם זקוקים אך אינם מעוניינים להשקיע שעות בשיחות וידאו עם מהנדס במטרה להסביר מה בדיוק הם רוצים.

עלות רשיון התכנה עומדת על 15,000 דולרים לרשיון בלבד וישנן מספר אפשרויות מקור-פתוח. ישנה גרסה של Cyrus המאושרת ע”י מנהל המזון והתרופות האמריקאי, עם זאת, מאחר ומדובר במודלי הדרכה אלו אינם מיועדים לשימוש ע”י המטופלים ומנהל המזון והתרופות האמריקאי אינו מבקר את השיווק של מודלים אלו. תכנה אחרת, 3D Slicer, מהווה חלופה ל-Cyrus, ומיועדת בעיקר למחקר הדמיה רפואית.  המלצות ומדריכים בנוגע לתכנות אלו ואחרות זמינים באתר Embodi3D, כאשר החסרון של האפשרויות החינמיות הללו הוא העדר תמיכה טכנית.

מתוך כנס ה-RSNA

לידיעה במדסקייפ

תגובות רוצה להצטרף לדיון?

אין תגובות עדיין. היה הראשון להגיב!

מאמרים

חיזוי התפתחות שפה בילדים לאחר השתלת שבלול באמצעות AI

חיזוי התפתחות שפה בילדים לאחר השתלת שבלול באמצעות AI

מקור: JAMA Otolaryngology–Head & Neck Surgery
פרופ' יוסף אלידן
פרופ' יוסף אלידן
אין תגובות|11/01/2026

אפילו ששתל שבלול הוא הטיפול היעיל ביותר לחירשות עמוקה בילדים, קיים שוני רב בתוצאות השפתיות. המחקר נועד לבדוק אם מודל בינה מלאכותית (Deep Learning) יכול לנבא את ההצלחה השפתית על בסיס הדמיה טרום־ניתוחית.

כניסת צוות רפואי

הכניסה לאתר מותרת אך ורק לצוות הרפואי

לקבלת קוד אימות לנייד ולמייל, יש למלא את כתובת המייל ואת מספר הטלפון שלך

עדיין לא נרשמת? באפשרותך לבצע רישום כאן