人工智能赋能定制化手术植入物3D打印的商业模式

通过对患者的扫描影像进行3D建模,然后使用先进的人工智能(AI)算法来分析图像并为每种特定情况确定最合适的尺寸。AI用于在数千个假体尺寸上比较患者的独特解剖结构,每个假体在植入物的特定区域具有相同的尺寸变量。然后为外科医生提供用于假体定位和手术模拟的最佳配置。

未来,每家医院或许都将设立3D打印中心,人工智能正在改变植入物的设计与制造方式,基于数据闭环,将术前、植入物设计、术中以及康复阶段的数据进行收集与关联,提供更佳的解决方案。

Restor3D_Implant3D打印定制化手术植入物
© Restor3D

根据 ,个性化关节产品的优势是让植入物去适应人体,而不是让人体去适应植入物,产品更遵循患者关节的独特形状和轮廓,更适合他们的关节结构,性能更为稳定,同时最大限度地保留患者原有的骨骼组织,减少术后疼痛时间,也缩短患者的恢复时间。随着个性化设计智能化程度的提高,医工之间沟通成本的下降,以及增材制造技术解决方案的进一步成熟,人工智能将充分赋能专注于个性化3D打印植入物的商业发展模式。

Valley 植入物植入物3D打印技术
© 白皮书

block Restor3D

希望使手术过程更个性化,也更有效。Restor3D这家公司正在使用 3D 打印、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 来设计跨多个医学领域的患者专用手术植入物。这是一个非常以患者为中心的模式,Restor3D 联合创始人兼首席技术官 Ken Gall 博士认为,这种更加个性化的手术方法将很快取代目前一刀切的人体修复方法。

valley 人工智能© 白皮书

自 2017 年成立以来,Restor3D一直专注于开发3D打印医疗设备,这些设备采用先进的生物材料制造,并专门为接受这些设备的患者设计。目前Restor3D的重点是骨科,Restor3d 的一大核心竞争力在于与AI 人工智能和 ML机器学习软件相结合,可用于各种植入物的设计与制造管理。

2021 年,Restor3D与 Garvey 创立的全踝关节置换公司 Kinos Medical 合并,这一组合增加了 Restor3D 在高增长的美国足部和脚踝市场的应用。

最近Restor3D获得了美国食品和药物管理局的 510 (k) 许可,证实了其 Axiom PSR(患者定制切除)系统的安全性和有效性。Restor3D公司与外科医生合作设计出Axiom PSR 系统,以满足患者不同的手术需求,致力于提升全踝关节置换手术的贴合精确度、准确度和效率。Axiom PSR(患者定制切除系统)采用钛合金增材制造技术,是首个获准与踝关节置换系统一起使用的全金属、患者定制款系统。

据悉,与过去使用的聚合物患者定制器械相比,Axiom PSR 金属切除导向器在骨骼上的切入位置明显更好,并且能够提供更好的锯切控制。将 PSR 系统放置在患者骨骼上,经X射线确认后,再通过导向器进行骨骼切割,让外科医生对全踝关节置换手术中的重复性切割更有信心,并且缩短了医生在手术室的时间。

block REJOINT

根据 的市场观察,膝关节个性化植入物创业企业-REJOINT 基于增材制造-(3D打印)、人工智能(AI)和物联网(IoT)的集成开发了一种用于膝关节置换的解决方案,该解决方案能够基于个性化的患者解剖结构设计个性化植入物和进行手术模拟。

REJOINT 的 YourKnee 技术在2020年1月份获得了CE 认证。YourKnee 结合了3D打印、患者个性化设计植入物、人工智能和可穿戴设备的要素,为每位患者设计个性化植入物,手术模拟和术后康复工具。YourKnee还包括专用可穿戴设备的集成系统,以进行远程监控并跟踪恢复和康复情况。

增材制造和人工智能都是REJOINT 增长战略中不可或缺的部分。

这一通过AI 算法实现的分析过程,是个性化假体和患者个性化手术导板工具设计的基础。大量的数据能够优化人工智能算法,REJOINT 意识到可以将这些分析数据与手术期间获得的数据进行关联,并且如果可以通过可穿戴设备获取患者术前和术后康复的肢体弯曲、弯曲程度等数据,则仍可以进一步改善这些数据。

REJOINT 在植入物制造阶段采用GE Additive的EBM 技术来制造个性化钴铬假体,并与其合作降低粉末生产成本,缩短周期和优化参数。

block Bellaseno

BellaSeno GmbH 是一家通过 ISO 13485 认证的 MedTech 公司,该公司使用增材制造技术开发可吸收胸部和乳房植入物支架。Bellaseno 人工智能驱动的3D打印-增材制造设施中以非接触方式生产的多孔聚己内酯植入物。在漏斗胸和乳房手术中,需要一种安全替代当代异体材料和手术技术的方法。拥有可再吸收的3D打印可定制植入物,留下患者自己的组织,是向前迈出的一大步。

几十年来,聚己内酯作为可吸收缝合材料一直用于医疗保健。一旦通过微创手术以压缩形式插入植入物,该结构就会展开,随后与通过吸脂术获得的患者自身脂肪组织进行移植。

在长达 5 年内,聚己内酯支架被脂肪细胞完全吸收并取代,不会在体内留下永久性异物残留物。这种支架引导的组织重建 (SGTR) 为硅胶或其他永久性植入物提供了有希望的替代品。

BellaSeno 已于2021 年发布了首次人体数据,证明其植入物能够伪装传统技术治疗无法重建的漏斗胸缺陷。

block Fraunhofer基于 AI 重建患者特定的陶瓷指关节植入物

Fraunhofer MEVIS 和Fraunhofer IWM 开发了一个模型,在此基础上可以从二维的X射线数据创建受损关节的三维立体模型。这将消除成本密集和压力大的CT扫描诊断程序。

开发的三维模型还通过了仿真的进一步验证,以模拟单独调整的植入物的生物力学性能。在这项工作的基础上,Fraunhofer IAPT 首先创建指关节植入物的初始设计,然后训练AI算法,目的是根据可用的模拟数据自动生成单个植入物设计。

Fraunhofer ITEM 与Fraunhofer IWM 和Fraunhofer IKTS 一起负责对植入物特性进行持续验证,针对指关节植入物材料和要求开发新的体内模型。为了确保从一开始就可快速转移到临床和工业应用中,Fraunhofer旗下的这几家研究所共同努力,为其流程编制跨机构、符合标准的数字文档。这项研究工作将创建一个基于人工智能开发个性化植入物认证合规评估中心,这在全球范围内是独一无二的。

block Fraunhofer基于人工智能的全自动3D打印眼眶植入物

Fraunhofer IAPT 与位于德国汉堡的另外两家高校合作,在 DigiMed 项目中开发了一种基于人工智能的全自动工艺,用于生产个性化眼眶植入物。通过3D打印以超薄钛板形式存在的植入物,在临床实践中用于治疗眼眶损伤。人工智能算法不仅会显着加快3D打印眼眶植入物的生产,还会显着优化成本和质量。

除了时间优化之外,Fraunhofer IAPT 建立了基于患者特定面部外科植入物增材制造的医疗技术数字价值链,研究结果主要证明了将完整的流程链整合到日常临床实践中的可能性。通过消除符合流程优化的手动设计,生产时间可以从九天减少到三天。

未来,Fraunhofer IAPT 开发的基于 AI 人工智能的工作流程可以治疗更多的骨损伤,该团队已经表明,该方案可以在符合 MDR 监管要求的同时整合到医院或制造企业中。

DigiMed研究项目建立了患者专用面部外科植入物增材制造医疗技术数字价值链, 该项目旨在通过个性化调整的植入物,特别是眼眶底植入物,实现患者护理的可持续改善。

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