Biogram Neurologa – lekarza Pawła Międzybrockiego

W przychodni URODENT w Warszawie oferujemy profesjonalne konsultacje neurologiczne prowadzone przez lek. Pawła Międzybrockiego. Neurolog zajmuje się diagnozowaniem i leczeniem chorób układu nerwowego – mózgu, rdzenia kręgowego oraz nerwów obwodowych.

Neurolog Paweł Międzybrocki jest absolwentem wydziału lekarskiego Collegium Medicum Bydgoskiego Uniwersytetu Mikołaja Kopernika w Toruniu, który ukończył w 2016 r. Specjalizacje z Neurologii uzyskał w Wojskowym Instytucie Medycznym w Warszawie w 2022r Doświadczenie zawodowe zdobywał pracując w różnych placówkach medycznych między innymi:
• w Szpitalu MSWiA w Bydgoszczy, w Szpitalu Uniwersyteckim w Bydgoszczy,
• W Wojskowym Instytucie Medycznym w Warszawie w Klinice Neurologii i w Państwowym Instytucie Badawczym WIM.
Ukończył kursy, uzyskując  certyfikaty:
„Diagnostyka dopplerowskiej tętnic szyjnych – kurs praktyczny” w Roztoczańskiej Szkole Ultrasonografii, 19-21.03.2021, Zamość
 „Przezczaszkowej ultrasonografii Dopplerowskiej” (TCA, TCCD) – kurs praktyczny, 28-30.10.2022.

Neurolog Paweł Międzybrocki brał udział w Kursach i konferencjach, w tym:
•  Uczestnictwo w konferencji szkoleniowej „Co nowego w udarze mózgu – zastosowania praktyczne”,    7.12.2017 Bydgoszcz
•  Uczestnictwo w Warsztatach „Udar mózgu kluczowe są pierwsze godziny” 27.10.2018, Bydgoszcz.  • Uczestnictwo w Kujawsko-Pomorskich dniach Neurologicznych, 2-3.02.2018, Bydgoszcz
•  Kongres Neurologia po dyplomie, 20.03.2021,
•  Warszawa Kongres Neurologia po dyplomie, 19.03.2022, Warszawa LEX-210,
• Investigator Meeting 24-26.02 2023, Rzym/Włochy
• Medtronic: Stroke Fusion course, 15-17.03, Barcelona/Hiszpania

Lekarz neurolog Paweł Międzybrocki żywo interesuje się i śledzi postępy w medycynie wykorzystujące Sztuczną Inteligencję.    
Porównania systemów wykorzystujących sztuczną inteligencję z tradycyjnymi protokołami wykazały, że algorytmy AI trafniej klasyfikują pacjentów, skuteczniej dobierając odpowiednią formę opieki do ich aktualnych potrzeb zdrowotnych. Modele uczenia maszynowego pozwoliły obniżyć wskaźnik krytycznych błędów podczas triażu (procedura stosowana w ratownictwie do szybkiego i wstępnego oceniania stanu zdrowia pacjentów, aby określić priorytety w udzielaniu pomocy.) poziomu 0,9%, podczas gdy tradycyjne metody osiągały wartość 1,2%. Ponadto AI skutecznie wspiera zarządzanie zdarzeniami masowymi poprzez integrację danych dotyczących stanu zdrowia pacjentów oraz dostępności zasobów szpitalnych, co pozwala na szybsze i trafniejsze podejmowanie decyzji o rodzaju oraz kierunku wymaganej ewakuacji medycznej, optymalizując w ten sposób proces udzielania pomocy poszkodowanym.