CONNECARE EURECAT

Sistema integrado de gestión personalizada basado en la medicina participativa, predictiva y preventiva que tiene el objetivo de mejorar la calidad de vida de los pacientes crónicos. El proyecto Connecare desarrolla una solución tecnológica que permite un monitoreo más eficiente del paciente, la cual cosa implica una reducción del gasto sanitario.

La solución desarrollada por Connecare se basa en la Medicina de las 4 pes (Participativa, Personalizada, Predicitiva y Preventiva) y supondrá un cambio de paradigma que promoverá la gestión preventiva de la salud al domicilio del paciente. Además, Connecare también aporta una solución tecnológica que aprovecha distintos activos tecnológicos para una mejor monitorización del paciente.

Así, la solución Connecare permitirá reducir significativamente el gasto sanitario en toda Europa ya que garantizará un seguimiento de enfermedades crónicas más eficiente que, en última instancia, se traducirá en una mayor calidad de vida para el paciente.

El consorcio de Connecare está formado por nueve socios de seis países diferentes: Eurecat, el Consorcio del Instituto de Investigaciones Biomédicas August Pi i Sunyer, el Instituto de Investigación Biomédico de Lleida Fundació Dr. Pifarré (España), el Centro Médico Universitario de Groningen (Países Bajos), Advanced Digital Innovation (Reino Unido), eWave, Assuta Medical Centers (Israel), la Universidad Técnica de Múnich (Alemania) y la Universidad de Módena y Reggio Emilia (Italia).

Canal de YouTube de Connecare

Datos generales

Proyecto

CONNECARE

Programa
H2020-PHC 25 – 2015

H2020 LOGO EURECAT

PUBLICACIONES

  • M. Lippi, M. Mamei, S. Mariani, F. Zambonelli Distributed Speaking Objects: A Case for Massive Multiagent Systems. In: Lin D., Ishida T., Zambonelli F., Noda I. (eds) Massively Multi-Agent Systems II. MMAS 2018. Lecture Notes in Computer Science. 2019, vol 11422. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-20937-7 1
  • S. Mariani. Coordination of Complex Socio-Technical Systems: Challenges and Opportunities. In: Mazzara M., Ober I., Salaün G. (eds) Software Technologies: Applications and Foundations. STAF 2018. Lecture Notes in Computer Science, 2018, vol 11176. Springer, Cham. DOl: https://doi.org/10.1007/978-3- 030-04771-9 22
  • E. Vargiu, F. Zambonelli. Engineering loT Systems through Agent Abstractions: Smart Healthcare as a Case. Agents and Multi-agent Systems for Health-Care. S. Montagna, P.H. Abreu, S. Giroux, M.1. Schumacher (eds.). Lecture Notes in Computer Science, Springer, Vol. 10685, November 2017, pp. 25-39.