Cirugía y Procedimientos Intervencionistas
- Sobre el área
- grupos
- unidad Mixta
El área de investigación en cirugía y procedimientos intervencionistas reúne profesionales de diferentes ámbitos y disciplinas que desarrollan su actividad científica con el objetivo de generar conocimiento de aplicación clínica y de generar innovaciones tecnológicas que mejoren la práctica asistencial.
Los grupos de investigación del área promueven elaplicación de nuevas tecnologías, como la impresión 3D o la inteligencia artificial, por elavance del conocimiento en el campo y por generar innovaciones que puedan repercutir en una mejor asistencia al paciente. Destacamos los dos laboratorios tecnológicos creados a partir del conocimiento de los grupos: laboratorio 3D i laboratorio de imagen médica, Ambos liderando proyectos de impacto en el SNS en colaboración con otros grupos del instituto.
El área mantiene colaboraciones activas con otros centros de investigación, centros tecnológicos y empresas, permitiendo así generar equipos multidisciplinares y potenciando la transferencia de resultados.
Líneas estratégicas del área
- Aplicación de nuevas tecnologías para la reducción de procedimientos invasivos.
- Aplicación de la inteligencia artificial en análisis de Big Data e imagen para generar algoritmos de predicción y diagnóstico.
- Aplicación de la tecnología de impresión 3D para la mejora de eficiencia y calidad en procedimientos e intervenciones quirúrgicas.
Grupo A9G1 - Grupo de investigación del aparato locomotor
Nivel de acreditación: grupo emergente
GRE 2021 SGR 01372
Líneas de Investigación
- Radiómica aplicada a predicción de resultados clínicos en cirugía ortopédica y traumatología: tecnología 3D e IA para planificación quirúrgica y guías personalizadas.
- Mejora de calidad de procedimientos de patología traumática y ortopédica.
- Metainvestigación y resultados centrados en el paciente de cirugía ortopédica y traumatológica.
Composición del grupo
Joan Miquel Noguera (cocap de grupo) | ORCID
Xavier Pelfort López (cojefe de grupo) | ORCID
Personal investigador doctor
- Carballo García, Alejandro
- Del Mazo Bárbara, Laura
- Fillat Gomà, Ferran
- Gil González, Sergi
- Marcano Fernández, Francisco
- Martí Garin, David
- Miquel Noguera, Joan
- Pellejero García, Raúl
- Tey Pons, Marco
predoctorales
- Acerboni Flores, Francisco
- Cámara Cabrera, Jaume
- Freijo Gutierrez, Valentin
Profesionales de apoyo
- Ferrer Raventós, Paula
- Parera Martínez, Carolina
- Viñas Noguera, Mireia M
Personal investigador no doctor
- Alavedra Massana, Anna
- Andriol, Vito
- Anglada Torres, Nieves
- Gimeno Calavia, Nuria
- González Vargas, José Antonio
- Lizundia Izaguirre, Aritz
- Martinez Grau, Patricia
- Murias Alvarez, Juan
- Rojas Sayol, Roger
- Salomón Domènech, Mónica
- Sánchez Fernández, Joel
- Serrano Sanz, Jorge
- Soler Cano, Albert
profesionales asociados
- Alavedra Massana, Anna
- Amestoy Ramos, Jorge
- Andriol, Vito
- Berenguer Sánchez, Alejandro
- Blasco Moreu, Jorge
- Bueno Ruiz, Mercedes
- Caparros García, Ariadna
- Costa Ventura, Helena
- Fernández Poch, Núria
- Fuentes López, Ruben
- Galdino Valls, Pilar
- Gasset Teixidor, Alfonso
- Girvés Montllor, Francisco
- González Riveiro, Maribel
- Graells Alonso, Guillermo
- Harb Peralta, Jean Pierre
- Julian Castro, Guadalupe
- López Bonet, Angels
- López Góngora, Sheila
- Maciejczyk Boix, Pablo
- Maldonado Sotoca, Yeray
- Martínez Álvarez, Marta
- Martínez Sañudo, Luís
- Molina Corbacho, Matilde
- Navarro Oliver, Claudia
- Peñalver Matamoros, Juan Manuel
- Puente Alonso, Carlos
- Ráfols Perramon, Ona
- Ricol Lainez, Laura
- Rododera Puigdemasa, Josep
- Roqueta Andreu, Lidia
- Sacristán Prat, Mariona
- Sánchez Flo, Ricardo
- Sánchez Palomino, María Estrella
- Simón Sánchez Isabel
- Soler Cano, Albert
- Velasco Barrera, Aldo
- Verdaguer Figuerola, Arnau
Grupo A9G2 – Politraumatismo, cirugía de urgencias y medicina transfusional
Nivel de acreditación: grupo emergente
Líneas de Investigación
- Diagnóstico y tratamiento de los pacientes politraumatizados.
- Estudio de hemoderivados y fluidos en la atención de los pacientes politraumatizados.
- Estudio y desarrollo de herramientas innovadoras en el tratamiento de pacientes intervenidos en urgencias.
- Creación y aplicación de protocolos para la toma de decisiones preoperatorias y la recuperación postoperatoria en los pacientes intervenidos en urgencias.
Composición del grupo
Salvador Navarro Soto (Jefe de grupo) | ORCID
Personal investigador doctor
- Campos Serra, Andrea
- Gracia Roman, Raquel
- Llaquet Bayo, Heura
- Montmany Vioque, Sandra
- Muñoz Campaña, Anna
Personal investigador no doctor
- Farré Alins, Pau
- Llorach Perucho, Núria
- Molero Cano, Carlos
profesionales asociados
- Barna Olomi, Irene
- Guitart Giménez, Josep
- Martínez López, Fernando
- Renter Valdovinos, Lluis
- Subirana Bofill, Rita
Grupo A9G3 – Investigación en cirugía colorrectal
Nivel de acreditación: grupo consolidado
GRC 2021 SGR 01580
El Grupo de Investigación en Cirugía Colorrectal se centra en el desarrollo y aplicación de técnicas de cirugía colorrectal mínimamente invasiva. Está formado principalmente por un equipo de cirujanos especialistas en la implementación y mejora de procedimientos quirúrgicos de este tipo.
Entre sus principales líneas de trabajo destacan la cirugía endoscópica transanal y la cirugía mínimamente invasiva de grandes adenomas de colon mediante la técnica CELS (Combined Endoscopic Laparoscopic Surgery).
El grupo también desarrolla proyectos orientados a mejorar las técnicas quirúrgicas actuales con el objetivo de reducir su impacto sobre los pacientes. En este sentido, ha impulsado el desarrollo de un sistema innovador para la detección de la vascularización intestinal mediante verde de indocianina, integrado en el software SERGREEN. Paralelamente, trabaja en el impulso de modelos de tratamiento ambulatorio que permitan reducir las hospitalizaciones, como el programa de colectomía ambulatoria y el abordaje de la diverticulitis con tratamiento antiinflamatorio.
Líneas de Investigación
- Investigación e innovación en tratamientos y técnicas de cirugía endoscópica transanal.
- Desarrollo de nuevas técnicas de objetivación de la vascularización del intestino.
- Diverticulitis aguda. Nuevos manejos de tratamiento conservador en función de la clasificación de Neff modificada.
Composición del grupo
Xavier Serra Aracil (Jefe de grupo) | ORCID
Personal investigador doctor
- Bahía Closa, Jesús
- García Nalda, Albert
- Mora López, Laura
- Pallisera Lloveras, Anna
- Serracant Barrera , Anna
predoctorales
- González Costa, Anna
- Granados Maturano, Ana
- Hidalgo Rosas, José Manuel
- Llorach Perucho, Nuria
- Torrecilla Portolés, Andrea
Personal investigador no doctor
- Caraballo Angeli, Mariana
- Pino Pérez, Oriol
Grupo A9G4 - Nefrología clínica, intervencionista y computacional (CICN)
Nivel de acreditación: grupo emergente
El CICN es un grupo de investigación e innovación que reúne profesionales de diferentes ámbitos que desarrollan su actividad en el entorno del área de la patología renal. Su actividad incluye varias líneas que abarcan la nefrología clínica, el intervencionismo renal y el desarrollo de sistemas computacionales y de inteligencia artificial.
El grupo está integrado por profesionales de diferentes ámbitos para desenvolpar cobijo e innovación traslacional en el paciente con enfermedad renal y en hemodiálisis. El obejctiu cubre por un lado el estudio de la fisiopatología y biomarcadores en la inflamación, inmunidad e infección en el paciente renal, así como en el desarrollo de las enfermedades renales. Por otra parte, genera el marco para el desarrollo de procesos asistenciales, investigación e innovación en el ámbito del acceso vascular para hemodiálisis.
El carácter transversal del grupo, que incluye a profesionales de diversas especialidades y perfiles de medicina y de ingeniería biomédica, permite la generación de proyectos traslacionales que abarcan la generación de proyectos que se traducen en la asistencia clínica, la docencia, la investigación y la innovación. El equipo lo forman especialistas en nefrología, cirugía vascular, radiología intervencionista, enfermería e ingenieros biomédicos en un marco de colaboración con la Escuela de Ingeniería de la Universidad Autónoma de Barcelona, Ingeniería Biomédica de la Universidad Pompeu Fabra y la University of North Carolina (EEUU). En este contexto, junto con la Escuela de Ingeniería de la Universidad Autónoma de Barcelona se ha generado el Máster en Inteligencia Artificial y Big Data en Salud. El grupo también colabora activamente con la Facultad de Ingeniería Biomédica de la Universidad Pompeu Fabra. Por otra parte, el grupo forma parte del programa de formación de Nefrología Intervencionista NEPHROPATH, concedido por el Programa Erasmus + de la Comisión Europea.
Líneas de Investigación
- Acceso vascular para hemodiálisis: inflamación, infección, ecografía, hemodinamia, modelos predictivos de la trombosis, técnica de ButtonHole, fisiopatología de la hiperplasia intimal, modelos terapéuticos e Inteligencia Artificial.
- Fisiopatología de las enfermedades glomerulares.
- Biomarcadores de infección en la uremia.
- Inmunidad a la uremia.
- Modelos predictivos y Clinical Decision Support Systems (CDSS) basados en Inteligencia Artificial y Data Mining para el manejo del paciente con insuficiencia renal crónica y hemodiálisis.
- Biosensores
Composición del grupo
José Ibeas López (Jefe de grupo) | ORCID
Personal investigador doctor
- Betancourt Castellanos, Loreley
- Merino Raldua, Jana
- Tejedor Viñas, Mireia
predoctorales
- Garcia Agreda, Daniela
- Navazo Santamaria, Diego
Personal investigador no doctor
- Comanges Yéboles, Alejandra
- Eizaguerri Gallardo, Sandra
- González de la Huebra Labrador, Teresa
- López Alba, Thais
- Oliver y Alabau, Isaura
- Pico Ruiz, Sandy Valeria
- Rodríguez Omenac, Alba
- Rubiella Rubio, Carolina
- Vallespín Aguado, Joaquim
- Vidal Borrego, Marta
profesionales asociados
- Criado Paredes, Eva
- Rubiella Rubio, Carolina
- Tejedor Viñas, Mireia
- Vidal Borrego, Marta
proyectos destacados
- Anais Medical: Métodos de simulación para realización de procedimientos invasivos en el paciente renal.
- Nephrocloud: Software para la gestión clínica del acceso vascular para hemodiálisis.
Grupo A9G5 – Inteligencia Artificial aplicada a la Imagen Médica (GIAMed)
Nivel de acreditación: grupo asociado
El grupo GIAMed se crea con el objetivo de ser una unidad de investigación y asesoramiento en la aplicación de la inteligencia artificial en el diagnóstico médico por imagen. Cuando aparece una tecnología disruptiva como la inteligencia artificial, la investigación es esencial para generar transferencia de conocimiento y tecnología que puedan revertir tanto en nuestro hospital como en el conjunto del sistema nacional de salud.
Las líneas de investigación de este grupo abarcan toda la actividad investigadora relacionada con el desarrollo y la implementación de algoritmos de inteligencia artificial (IA) en imagen médica. Por ejemplo, la aplicación de la IA al desarrollo de nuevos algoritmos de reconstrucción y procesamiento de imágenes, así como herramientas de visualización, segmentación de tejidos y conversión a objetos 3D imprimibles.
GIAMed está formado por un equipo multidisciplinar con amplia trayectoria en colaboraciones con otras entidades públicas y privadas. Por un lado, cuenta con personal clínico, incluyendo especialistas en diagnóstico por imagen, así como personal de enfermería y técnicos en diagnóstico por imagen. Por otra parte, integra perfiles de ingeniería, bioingeniería, matemáticas e informática. GIAMed busca mantener una estrecha colaboración con otros grupos de investigación en inteligencia artificial de universidades catalanas como BCN-AIM, UdG-VICOROB, UAB y UB. De esta forma, el grupo aspira a consolidarse en el campo de la investigación en la aplicación de inteligencia artificial a la imagen médica.
Líneas de Investigación
- Intervencionismo
- Patología mamaria y ginecológica
- Evaluación QA de informes radiológicos con técnicas de IA
Composición del grupo
José Fernández Bayó (Jefe de grupo)
Personal investigador doctor
- Malet I Munté, Antoni
- Perendreu Sans, Joan
predoctorales
- Costilla Frías, Marco
- Del Riego Ferrari, Javier
- López Mora, Diego Alfonso
Personal investigador no doctor
- Aynés Suárez, Cecilia
- Cheranovsky Glanev, Vladimir
- Correa Soto, Roberto Eduardo
- Martín Olóriz, Amaya
- Novell Teixidó, Francesc
- Romero Flórez, Nicolás
Profesionales de apoyo
- Ribas Mercau, Diego Ignacio
La Unidad Mixta de Investigación Kidney4All nace en 2021 para consolidar la relación entre el Departamento de Telecomunicaciones e Ingeniería de sistemas de la UAB y el Instituto de Investigación e Innovación del Parc Taulí. En concreto, participan los grupos de investigación Wireless Information Networking, liderado actualmente por Antoni Morell, y el grupo de investigación A9G4 Nefrología clínica, intervencionista y computacional del I3PT, liderado por el Dr. José Ibeas.
Dentro de esta unidad se han generado diversas líneas de investigación, innovación y docencia. Destaca el Máster en Inteligencia Artificial y Big Data en Salud (Más información).
Objetivos principales:
- Desarrollo de modelos predictivos basados en simulación computacional e inteligencia artificial del fracaso del acceso vascular de pacientes en hemodiálisis
- Desarrollo de modelos predictivos en la progresión de la insuficiencia renal crónica y en la aparición de complicaciones cardiovasculares y mortalidad.
Responsable I3PT
- José Ibeas
Personal investigador I3PT
- Diego Navazo
- daniela garcia
- Carolina Rubiella
Responsable UAB
- Antoni Morell
Personal investigador UAB
- José López Vicario
- Edwar Macías
- Dolores Reixach
- Proyecto SIMUFAV. Modelos predictivos basados en simulación computacional e inteligencia artificial del fracaso del acceso vascular de los pacientes en hemodiálisis.
- Proyecto INTELKIDNEY. Modelos predictivos de mortalidad y complicaciones cardiovasculares en el paciente con insuficiencia renal crónica.
- Modelos predictivos de insuficiencia cardíaca en el paciente con insuficiencia renal crónica avanzada en relación con la fístula arteriovenosa por hemodiálisis.
- Modelos predictivos de mortalidad en el paciente crítico con Fracàs Renal Agut basados en inteligencia artificial.
- Modelos predictivos de sepsis en el paciente crítico.