ד"ר איל ברקוביץ' הוא רופא–חוקר בתחום דימות שריר-שלד ובינה מלאכותית
בדימות רפואי. הוא משמש כמרצה קליני בפקולטה לרפואה ובחוג למדעי הדימות הרפואי
של אוניברסיטת חיפה, שם הוא עומד בראש מקטע ההוראה בדימות רפואי.
תחומי מחקרו כוללים דימות רב-מודלי, מיזוג אולטרסאונד–CT, גילוי ממצאים מבוסס בינה
מלאכותית, למידה עמוקה מבוססת-פיזיקה ומטא-קוגניציה בקבלת החלטות רדיולוגיות.
בוגר תוכנית המצוינות בהנדסה ביו-רפואית בטכניון ורופא בוגר הפקולטה לרפואה ע"ש
רפפורט, טכניון. התמחה ברדיולוגיה אבחנתית ועבר fellowship בדימות שריר שלד בקריה הרפואית רמב"ם,
שם שימש לאחר מכן כסגן מנהל המערך לדימות רפואי וראש יחידת ה-CT ומחקר דימות מתקדם/AI (2022–2026).
חבר ועד ה-TERA וחבר הוועדה המייעצת של תכנית ה-Tech MBA באוניברסיטת חיפה.
תפקידים אקדמיים ומקצועיים
2026 – כיום מנהל דימות רפואי, Medica, חיפה.
2025 – כיום מרצה קליני, בית הספר לרפואה על שם הרטה ופול אמיר, אוניברסיטת חיפה.
2022 – כיום מרצה קליני וראש מקטע ההוראה בדימות רפואי, החוג למדעי הדימות הרפואי, הפקולטה למדעי הרווחה והבריאות, אוניברסיטת חיפה.
2024 – כיום חבר וועדה מייעצת, תכנית Tech MBA, אוניברסיטת חיפה.
2023 – כיום חבר ועד, TERA — יוזמת ה-AI של טכניון–רמב"ם.
2023 – כיום רדיולוג ראשי, מכבי חיפה.
2022 – 2026 סגן מנהל המערך לדימות רפואי וראש יחידת ה-CT ומחקר דימות מתקדם/AI, קריה הרפואית רמב"ם.
2019 – כיום רופא מומחה, המערך לדימות רפואי, קריה הרפואית רמב"ם.
2003 – 2012 MD, הפקולטה לרפואה ע"ש רפפורט, הטכניון.
2003 – 2008 BSc הנדסה ביו-רפואית, תוכנית המצוינות, הטכניון.
תחומי מחקר
בינה מלאכותית בדימות רפואי
למידה עמוקה לזיהוי ממצאים בצילומי רנטגן ו-MRI; רשתות מבוססות-פיזיקה; גלאים semi-supervised; AI לגידולי עצם ו-MRI שד.
דימות רב-מודלי ומיזוג תמונות
רישום משותף של אולטרסאונד עם CT ו-MRI לאבני דרכי שתן, מעקב מפרצות אבי-העורקים והנחיית הליכים פולשניים.
מטא-קוגניציה ויעילות עבודה
גורמים קוגניטיביים בדיוק אבחנתי; השפעת עומס עבודה על ביצועי משמרות לילה; הערכת איכות דוחות באמצעות מודלי שפה גדולים.
דימות ספורט ושריר שלד
סמנים הדמייתיים למניעת פציעות ולחזרה לפעילות; MRI של taut bands מיופאסציאליים; DISH וביומכניקה של עמוד השדרה.
פרסומים עמיתיים
Rinott B, Zeltser-Dekel C, Ilivitzki A, Militianu D, Bercovich E. AI bone-lesion classifier with sensitivity-driven optimization for radiographs. Clinical Radiology 2025;90:107075. doi
Sokolovski B, Bar N, Stern A, Bercovich E, Rinott B, Puchkov N, Militianu D. Incidence of voriconazole-induced periostitis in a tertiary medical center: a single-center retrospective analysis. BMC Infectious Diseases 2026. doi
Zisman A, Malshy K, Rinott B, Sadeh O, Nativ O, Mullerad M, Bercovich E. Ultrasound–CT fusion in ureteral stone follow-up: a prospective accuracy study benchmarked against ureteroscopy. Urolithiasis 2025;53(1):203. doi
Nemirovsky-Rotman S, Bercovich E. Explicit physics-informed deep learning for computer-aided diagnostic tasks in medical imaging. Machine Learning and Knowledge Extraction 2024;6(1):385–401. doi
Zimbalist T, Rosen R, Peri-Hanania K, Caspi Y, Rinott B, Zeltser-Dekel C, Bercovich E, Eldar YC, Bagon S. Detecting bone lesions in X-ray under diverse acquisition conditions. Journal of Medical Imaging 2024;11(2):024502. doi
Gliner-Ron M, Bercovich E, Herman A, Lidar M, Militianu D, Eshed I. Osteophytes' position in subjects with DISH and right-sided aorta: verification of the “aortic pulsation protective effect” theory. Rheumatology (Oxford) 2022;61(12):4910–4914. doi
Keltz E, Bercovich E, Militianu D, Minerbi A. Imaging of myofascial taut bands using gadolinium-enhanced magnetic resonance imaging. Pain Medicine 2022;23(7):1336–1337. doi
Ofshenko N*, Bercovich E*, Mashiach T, Weiler-Sagie M, Militianu D, Dann EJ. Reduction of vertebral bone mineral density in patients with Hodgkin lymphoma correlates with their age and treatment regimen. Cancers 2022;14(3):495. doi
Zur G, Andraous M, Bercovich E, Litvin M, Ofer A, Gaitini D, Javitt MC. CT-ultrasound fusion for abdominal aortic aneurysm measurement. American Journal of Roentgenology 2020;214(2):472–476. doi
Bercovich E, Leiderman M, Beck-Razi N, Gaitini D, Javitt MC. Ultrasound–Unenhanced CT Fusion for Detection and Localization of Ureteral Stones. American Journal of Roentgenology 2018;210(1):W8–W11. doi
Bercovich E, Javitt MC. Medical imaging: from Roentgen to the digital revolution, and beyond. Rambam Maimonides Medical Journal 2018;9(4):e0034. doi
Bercovich E, Keinan-Boker L, Shasha SM. Long-term health effects in adults born during the Holocaust. Israel Medical Association Journal 2014;16(4):203–207. PubMed
ד"ר ברקוביץ' חבר סגל בבית הספר לרפואה על שם הרטה ופול אמיר
ובהחוג למדעי הדימות הרפואי, הפקולטה למדעי הרווחה והבריאות,
אוניברסיטת חיפה.
הוא עומד בראש מקטע ההוראה בדימות רפואי בחוג
ומפתח תוכניות לימוד לבית הספר.
הוראה בדימות אבחנתי,
אנטומיה חתכית,
דימות שריר שלד ו-AI יישומי.