미래를위한 인쇄
건강 관리를위한 3D 프린팅에서 일반적으로 매우 빠른 진전에도 불구하고 주요 문제와 기회는 여전히 남아 있습니다. 그중에는 3D 인쇄 의료 제품의 품질과 안전을 보장하는 최선의 방법을 개발할 필요가 있습니다. 접근성과 접근성도 중요한 문제로 남아 있습니다. 생체 적합성의 잠재적 문제 및 나노 입자 방출과 같은 임플란트 재료와 관련된 장기 보안 문제는 엄격한 테스트 및 검증이 필요합니다.
3D -토베이트는 생산 비용을 줄일 수 있지만 장비 및 재료에 대한 초기 투자는 많은 의료진과 환자, 특히 불충분하게 봉사하는 지역 사회에서 장애물이 될 수 있습니다. 또한 표준화 된 작업 프로세스와 훈련 된 인력의 부족은 임상 조건에서 3D 프린팅의 광범위한 사용을 제한하여 가장 혜택을 누릴 수있는 사람들의 접근을 방지 할 수 있습니다.
반면에, 개선 된 3D 프린팅 의료 제품의 개발에 엄청난 양의 고품질 의료 데이터를 효과적으로 사용할 수있는 인공 지능 방법이 중요 할 것입니다. 특히 알고리즘은 환자의 특정 데이터를 분석하여 3D 인쇄 임플란트 및 보철물의 설계 및 제조를 최적화 할 수 있습니다. 예를 들어, 임플란트 제조업체는 AI가 제어하는 이미지의 분석을 사용하여 매우 정확한 3 개의 객실 CT 및 MRI 모델을 만들 수 있으며, 이는 개별 임플란트를 개발하는 데 사용할 수 있습니다.
또한 기계 학습 알고리즘은 장기 성능 및 보철물 3D 프린팅의 거부 포인트를 예측할 수있어 설계자가 환자의 내구성과 안전성을 높이기 위해 최적화 할 수 있습니다.
3 차원 씰은 신체 자체의 경계를 포함하여 경계를 계속 파괴합니다. California Technological Institute의 연구원들은 초음파를 사용하여 체액을 3D 형태의 젤로 바꾸는 기술을 개발했습니다. 이 방법은 하루에 약물을 전달하거나 조직의 대체물을 전달하는 데 사용될 수 있습니다.
일반적 으로이 분야는 각 환자의 고유 한 요구와 선호도에 밀접하게 조정되는 개인화 된 치료 계획으로 빠르게 이동하여 3D 프린팅의 정확성과 유연성으로 인해 가능해졌습니다.
Ann Schmitz, Visconsin-Stout University 공학 부교수 및 Wisconsin University, University of Wisconsin Stout의 과학, 기술, 공학, 수학 및 관리 학장 Daniel Friedman이 기사는 Creative Commons 라이센스에 따라 대화에서 재 인쇄되었습니다. 원본 기사를 읽으십시오.
