Fundación para el desarrollo y difusión del conocimiento científico
El pasado 18 de octubre tuvo lugar el encuentro «Claves en infección grave». Ni las inclemencias meteorológicas pudieron estropear una cita que contó con un público entregado al debate y unos ponentes de excepción.
El formato interactivo, en el que asistentes de distintas especialidades debatían los casos clínicos propuestos y emitían sus opiniones mediante televoto, resultó todo un éxito.
Estas son las imágenes.
El próximo 18 de octubre Fundación Micellium organiza el encuentro «Claves en infección grave». Contaremos como ponentes con algunos de nuestros patronos (Dres. Pemán y Zaragoza).
Hoy se ha clausurado el 14º Congreso Nacional de Micología, organizado por la Asociación Española de Micología y Fundación Micellium.
Algunos de nuestros patronos han estado allí, como ponentes y formando parte del Comité Científico.
Nuestro patrono el Dr. Marcio Borges organiza el día 31 de mayo el IX Curso Interactivo de Casos Clínicos en Enfermedades Infecciosas. Se celebrará en el Hospital Son Llàtzer de Palma de Mallorca.
El curso contará además como ponente con otro de nuestros patronos, el Dr. Rafael Zaragoza. Desde aquí le deseamos que sea un gran éxito.
Nuestro patrono, el Dr. Marcio Borges, del Hospital Universitario Son Llàtzer de Palma de Mallorca, presentó este martes 10 de abril el Proyecto BISEPRO, que utiliza el uso de Big Data y de Inteligencia Artificial para la detección precoz y el manejo integral de las sepsis. Se trata de un ambicioso proyecto con el apoyo de la Consejería de Sanidad, el Servicio de Salud e IDISBA que se desarrollará en todos los hospitales públicos de las Islas Baleares.
El Hospital Universitario Son Llàtzer ha sido pionero en Europa en la generación y el uso de sistemas de informatización hospitalaria, lo que ha permitido desarrollar un proceso asistencial en el que la información online permite una mejor coordinación e integración de los procesos. Fruto de esta filosofía, se creó la Unidad de Sepsis en el año 2011.
Esta unidad tiene una amplia experiencia en programas informáticos para la detección automatizada precoz de sepsis. En una primera etapa se utilizaron 17 variables que, mediante un proceso automatizado, posibilitaba detectar casos de sepsis grave en pacientes hospitalizados. Este proceso cambia sustancialmente mediante la aplicación del Big Data y de la Inteligencia Artificial. Utilizando técnicas como el maching learning o deep learning se aumenta la efectividad para la predicción y prevención de enfermedades.
Podéis consultar la información aquí.
¡Enhorabuena, Dr. Borges!