Spitalul Universitar de Urgenta Bucuresti

PENTRU NOI URGENTA ESTE O PRIORITATE !

100 ani Romania 1918 - 2018
Spitalul Universitar de Urgenta Bucuresti

AMBULATORIU

Orice pacient care intra in ambulatoriu este intampinat de o intreaga echipa:
un medic si o asistenta medicala care fac trierea bolnavilor, registratori, casiera si, ca o noutate absoluta pentru o unitate sanitara „de stat”, de o persoana de „indrumare” care, la nevoie, il insoteste pe pacient la cabinetele solicitate.
 

BLOC OPERATOR

Blocul operator al SUUB este format din 17 sali de operatie utilate conform standardelor si in care se desfasoara activitati chirurgicale in urmatoarele ramuri medicale: Chirurgie Ortopedica si Traumatologie, Chirurgie Generala, Chirurgie Ginecologica si Obstetricala, Chirurgie Toracica, Chirurgie Vasculara, Chirurgie Cardiaca, Chirurgie ORL, Chirurgie Plastica si Reparatorie, Chirurgie Oftalmologica, Neurochirurgie.

UNITATEA CLINICA DE PRIMIRI URGENTE

Avand dotari de ultima generatie si o echipa bine pusa la punct, unitatea de primire urgente este gata sa faca fata oricarei provocari venite din partea pacientilor.

Contact

Adresa: Splaiul Independentei Nr.169 Sector 5, Bucuresti

Telefon: 021.318.05.19 - 29, 021.318.05.23, 021.318.05.45

PROIECT ALAMEDA

Publicat pe: 17/03/2021

 

 

COMUNICAT DE PRESA

 

“Metode tehnologice inteligente, conexe, proactive si bazate pe dovezi pentru diagnosticul precoce si imbunatatirea tratamentului bolilor neurologice”

 

 

            Progresele recente in proiectarea si dezvoltarea unor metode inovative de interventie si de predictie a riscului in domeniul sanitar au generat noi oportunitati de imbunatatire a preventiei si de dezvoltare a unui sistem de sanatate personalizat. Digitalizarea reprezintă o necesitate provocatoare prin existenta unei probleme globale,si anume forta de munca insuficienta in domeniul sanatatii – se estimeaza un deficit de 4,1 milioane de persoane in randul profesionistilor calificati in domeniul sanitar (moase, asistente medicale si medici) pana in 2030, in UE, potrivit Organizatiei Mondiale a Sanatatii1.

            In ceea ce priveste cercetarea în cazul bolilor neurologice,, dezvoltarea tehnologica s-a demonstrat a fi deosebit de eficienta. Analizele de tip “big data” si metodele de tip “machine learning” pot oferi informatii care sa completeze recomandarile medicale si care in cele din urma sa optimizeze tratamentul. Acest fapt este foarte important deoarece bolile neurologice au un impact major in termeni de ani de viata ajustati la dizabilitate (DALY) (numarul de ani pierduti din cauza bolii, dizabilitatii sau mortii precoce), ocupand locul al treilea dupa neoplasme si bolile cardiovasculare1.

 

ALAMEDA este un proiect european de colaborare sponsorizat prin intermediul Programului European de Cercetare si Inovatie Horizon 2020 si a inceput in data de 25 Ianuarie 2021.

ALAMEDA are in vedere faptul ca ingrijirea pacientilor cu boli neurologice este complexa iar manifestarile anumitor boli s-ar putea agrava de-a lungul timpului si ar putea sa interfere in mod serios cu calitatea vietii pacientilor si a ingrijitorilor, evaluarile periodice si ajustarea tratamentului de reabilitare fiind esentiale (i) pentru masurile medicale cu impact favorabil (ii) si pentru predictia recidivelor.

Viziunea ALAMEDA este de a cerceta si de a crea un prototip pentru generatia viitoare de sisteme de asistenta medicala de inteligenta artificiala personalizate pentru persoane cu boli si patologii neurologice, concentrate in mod specific pe necesitatile pacientilor cu boala Parkinson, Scleroza Multipla si Accident Vascular Cerebral (P-SM-AVC). Inovatiile din cadrul proiectului vor beneficia de noile metode de invatare automata, bazate pe date retrospective despre stilul de viata, precum si de noile fluxuri de date care implica monitorizarea activitatilor zilnice, cum ar fi comportamentul legat de somn si statusul emotional.

Succesul unor astfel de aplicatii va oferi clinicienilor posibilitatea de a interveni pe baza unor date personalizate, care ar include optiuni farmacologice si non-farmacologice de tratament, cum ar fi tipurile de exercitii necesare recuperarii diferitelor tipuri de deficite neurologice.

Metodologia de invatare automata si de Inteligenta Artificiala (IA) ALAMEDA va asigura faptul ca algoritmii sunt interpretabili si ofera explicatii pentru rezultatele lor.

 

            Desi am asistat la o crestere continua a cunostintelor si la o mai buna intelegere a valorii masurilor specifice si a programelor de tratament, evaluarea adecvata a impactului reabilitarii asupra pacientilor cu P-SM-AVC ramane o provocare, care necesita o abordare urgenta pentru a creste capacitatea sistemului de santate si a face posibila dezvoltarea de optiuni de tratament noi si personalizate.

 

            “Consortiul ALAMEDA reuneste expertii tehnici si clinici pentru a regandi si a revolutiona modalitatile prin care sunt tratati pacientii cu P-SM-AVC, cu scopul final de a le imbunatati calitatea vietii”, a declarat Dr Konstantinos Demestichas, coordonatorul ALAMEDA si Manager de Proiect R&D la Institutul de Comunicatii si Calculatoare.

            Aplicarea tehnologiilor digitale in cazul problemelor specifice de sanatate si a patologiilor cronice, are potentialul de a genera noi baze de date care sa ajute clinicianul in stabilirea diagnosticului. Gestionarea bazelor de date si modelele bazate pe inteligenta artificiala sunt apoi aplicate pentru a obtine informatii semnificative, care ofera indrumari inteligente si personalizate pentru asistenta medicala stabilind astfel o baza solida pentru practicile medicale existente si pentru dezvoltarea protocoalelor medicale. In viitor, se asteapta ca cercetarile aflate in prezent in desfasurare sa conduca la progrese fara precedent prin depistarea unor instrumente de predictie a riscului si prin imbunatatirea intelegerii bolilor.

            Utilizarea inteligentei artificiale (Analize Big Data, Machine si Deep Learning) ca instrument de predictie, este in mod particular relevanta pentru bolile neurologice deoarece in majoritatea cazurilor, in momentul in care manifestarile clinice sunt prezente si poate fi stabilit un diagnostic, acestea sunt deja ireversibile. Din aceasta perspectiva, sunt necesare instrumente mai eficiente de depistare precoce a semnelor bolilor neurologice.

            Progresele in domeniul inteligentei artifciale au condus la folosirea unor algoritmi care identifica anumite modele de lucru prin intermediul bazelor de date, precum si anomalii in tiparele “previzibile” si asociaza pacienti/boli/medicamente similare, pe baza caracteristicilor comune. In domeniul sanatatii, este de asteptat ca metodele „Deep Learning” sa aiba un anumit impact, deschizand calea catre o schimbare de paradigma in ceea ce priveste Sistemele de Suport al Decizilor Clinice (CDSS), diagnosticul si selectia tratamentului. Aceasta schimbare este sustinuta si de progresele recente in digitalizarea dosarelor medicale, inclusiv a rapoartelor medicale si a investigatiilor imagistice sau a datelor senzoriale.

Nu avem alta optiune in afara aceleia de a urmari toate aceste progrese pentru a imbunatati calitatea vietii pacientilor si a ingrijitorilor, iar ALAMEDA este pregatita sa o faca!

Acest proiect a primit sponsorizare de la proiectul de cerecetare si inovatie European   Horizon 2020, cu Acord de Grant Nr GA101017558

 

 

Informatii proiect

  • Acronim proiect: ALAMEDA
  • Data de inceput: 01 Ianuarie 2021
  • Durata: 36 luni
  • Buget: €6M
  • Coordonator: Institutul de Comunicatii si Calculatoare (Grecia)

 

Consortiul ALAMEDA are 15 parteneri din  8 tari europene: Institute Of Communication and Computer Systems (ICCS); Ethniko Kai Kapodistriako Panepistimio Athinon (NKUA); Ethniko Kentro Erevnas Kai Technologikis Anaptyxis (CERTH) si Enora Innovation Etaireia Psifiakon Texnologion Kai Ergon Kainotomias Idiotiki Kefalaiouxiki Etaireia (ENO) din GRECIA; Wellics Ltd (WCS) din MAREA BRITANIE; EY Advisory SPA (EY), Fondazione Italiana Sclerosi Multipla Onlus (FISM) SI Pluribus One Srl (PLU) from ITALIA; Universitatea Politehnica Din Bucuresti (UPB) SI Spitalul Universitar De Urgenta Bucuresti (SUUB) din ROMANIA; Norges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet (NTNU) din NORVEGIA; Unisystems Luxemburg Sarl (UNISYS) din LUXEMBURG; Wise Angle Consulting SL (WISE) din SPANIA; Catalink Limited (CTL) SI University of Nicosia (UNIC) din CiPRU.

 

RESPONSABILITATE: Prezentul comunicat de presa reflecta opinia autorilor, iar Uniunea Europeana nu este responsabila pentru orice utilizare a informatiilor continute aici.

 

 

CONTACTII PROIECTULUI

Coordonatorul de Proiect

Dr. Konstantinos Demestichas

Institutul de Comunicatii si Calculatoare, ICSS (Greece)

Email: cdemest@cn.ntua.gr

 

Coordonatorul de informare

Mrs. Valentina Tageo

Wise Angle Consulting SL, WISE (Spain)

Email: vtageo@wiseangle.es

 

Coordonatorul partener SUUB

Dr. Antochi Florina

Spitalul Universitar de Urgenta Bucuresti, SUUB (Romania)

Email: proiectneurologie@suub.ro