פרויקט ההתייעלות האנרגטית בבתי החולים הממשלתיים יוצא לדרך

ועדת המכרזים המיוחדת של משרד הבריאות, לנושא התייעלות אנרגטית בבתי חולים, בחרה בהצעתה של קבוצת תדיראן – פרימה וורה במכרז הבינלאומי להתייעלות אנרגטית בבתי החולים הממשלתיים.

את הפרויקט הובילו במשותף המנהל לתכנון ובינוי וחשבות משרד הבריאות, אשר השקיעו רבות בעיצוב המכרז ובלימוד המאטריה החדשנית והמורכבת. ועדת המכרזים המיוחדת בראשות הסמנכ”ל הבכיר לתכנון ובינוי מוסדות רפואה, מר יהודה רון, ובהשתתפות חשב משרד הבריאות, נציג הלשכה המשפטית ונציגי בתי החולים, שקדה על הכנת המכרז וניהולו במשך למעלה מארבע שנים. מר אסף גנץ מחשבות משרד הבריאות ריכז את עבודת הוועדה. כמו כן, הוועדה נעזרה במהנדסי בתי החולים הממשלתיים, וביועצים מומחים בתחום ההנדסה והאנרגיה.

במכרז התמודדו 4 קבוצות. ההליך המכרזי התנהל בשני שלבים כאשר הקבוצות שעברו את שלב המיון המוקדם ביצעו סיורים בבתי החולים ועל בסיסם הגישו הצעות. על פי כללי המכרז, כל קבוצה נדרשה לצרף גורם בינלאומי בעל ניסיון ייחודי בפרויקטים של התייעלות אנרגטית בבתי חולים, בשילוב עם גורם הנדסי ישראלי. אחת ממטרות המכרז הייתה לייבא את הידע לארץ וכך לפתח את שוק האנרגיה הישראלי. הקבוצה שנבחרה צירפה לשורותיה את חברת פרימה וורה האיטלקית, שלה ידע וניסיון רבים בתחום זה, יחד עם חברת תדיראן הישראלית.

היקף צריכת האנרגיה השנתית של בתי החולים הוא כ- 200 מיליון ש”ח, כשעל פי ההערכה הפרויקט צפוי לחסוך למעלה מ- 40 מיליון ש”ח בשנה. בתי החולים הממשלתיים יקבלו עשרים אחוז מהחיסכון השנתי, ובנוסף הקבוצה שנבחרה תשקיע בבתי החולים הממשלתיים השקעה חד פעמית בציוד ותשתיות, המוערכת בכ- 100 מיליון ש”ח . המהלך כולו הוא ללא עלות מצד בתי החולים והממשלה.

מדובר בפרויקט חדשני ופורץ דרך בתחומו, והתקווה היא שגופים ציבוריים נוספים יילכו בעקבות משרד הבריאות ויגיעו לחיסכון משמעותי באנרגיה במודל זה.

תגובות רוצה להצטרף לדיון?

אין תגובות עדיין. היה הראשון להגיב!

מאמרים

חיזוי התפתחות שפה בילדים לאחר השתלת שבלול באמצעות AI

חיזוי התפתחות שפה בילדים לאחר השתלת שבלול באמצעות AI

מקור: JAMA Otolaryngology–Head & Neck Surgery
פרופ' יוסף אלידן
פרופ' יוסף אלידן
אין תגובות|11/01/2026

אפילו ששתל שבלול הוא הטיפול היעיל ביותר לחירשות עמוקה בילדים, קיים שוני רב בתוצאות השפתיות. המחקר נועד לבדוק אם מודל בינה מלאכותית (Deep Learning) יכול לנבא את ההצלחה השפתית על בסיס הדמיה טרום־ניתוחית.

כניסת צוות רפואי

הכניסה לאתר מותרת אך ורק לצוות הרפואי

לקבלת קוד אימות לנייד ולמייל, יש למלא את כתובת המייל ואת מספר הטלפון שלך

עדיין לא נרשמת? באפשרותך לבצע רישום כאן