מערכת SmartBx הישראלית עשויה לסייע בזיהוי ממאירויות של הערמונית (BMC Urology)

לאור המגבלות של השלמת ביופסיה של הערמונית בהנחיית בדיקת אולטרה-סאונד דו-ממדית לזיהוי ממאירויות של הערמונית והליכה עיבוד דגימת הביופסיה, מושקעים כיום מאמצים רבים בתחום בדיקות ההדמיה וטכניקות השגת הדגימה הפתולוגית. במאמר שפורסם בכתב העת BMC Urology מדווחים חוקרים על תוצאות מחקר חדש, מהן עולה כי מערכת SmartBX, אשר פותחה ע”י חברת UC-Care מישראל ומספקת ביופסית ליבה ודגימה המשולבת בתהליכי העיבוד במעבדה הפתולוגית,  בשילוב עם הדמיית אולטרה-סאונד תלת ממדית מובילה לשיפור ניכר בזיהוי סרטן ערמונית.

מטרת המחקר הנוכחי הייתה להשוות את שיעורי זיהוי ממאירות ערמונית עם בדיקת אולטרה-סאונד דרך הרקטום, תלת-ממדית, בשילוב עם ביופסיה באמצעות טכניקת SmartBX, בהשוואה לביופסיה סטנדרטית בהנחיית בדיקת אולטרה-סאונד דו-ממדית.

החוקרים השלימו הערכה רטרוספקטיבית של הרשומות של כל המטופלים שהשלימו ביופסיה של הערמונית לזיהוי סרטן ערמונית במרכז הרפואי שלהם, בין 2007-2016. מדגם המחקר סווג לשניים: מטופלים בהם הביופסיה בוצעה בהנחיית אולטרה-סאונד דו-ממדי (בין 2007 עד 2013, 1,149 משתתפים) ואלו בהם הביופסיה בוצעה באמצעות אולטרה-סאונד תלת-ממדי ומערכת SmartBX (בין 2013 עד 2016, 469 משתתפים). המטרה הייתה לבחון את שיעור זיהוי סרטן ערמונית וסרטן ערמונית בעל חשיבות קלינית (מדד גליסון של 7 ומעלה או מעל 2 ביופסיות ליבה עם מדד גליסון של 6) עם שתי הגישות.

שיעורי אבחנת סרטן ערמונית וסרטן ערמונית בעל חשיבות קלינית עמדו על 39% ו-24.9% בקבוצת הביופסיה באמצעות אולטרה-סאונד תלת ממדי, בהשוואה ל-33.5% ו-19% עם בדיקת אולטרה-סאונד דו-ממדית, בהתאמה. מניתוח סטטיסטי עלה כי השימוש בבדיקה תלת-ממדית עם מערכת SmartBX לווה בעליה משמעותית בשיעורי אבחנת סרטן ערמונית (יחס סיכויים מתוקן של 1.33, רווח בר-סמך 95% של 1.03-1.72) וסרטן ערמונית בעל חשיבות קלינית (יחס סיכויים מתוקן של 1.47, רווח בר-סמך 95% של 1.09-1.98).

החוקרים קוראים להשלים מחקרים נוספים במטרה לבחון את השימושיות של מערכות אלו.

BMC Urology (2019) 19:23

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