GE HealthCare ha participado en el 42º Congreso Nacional de Ingeniería Hospitalaria para mostrar cómo la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en el mantenimiento de los equipos médicos está transformando la gestión hospitalaria. Según los datos presentados por la compañía durante este encuentro científico, la IA hace posible la monitorización predictiva y la creación de gemelos digitales, gracias a los cuales los hospitales pueden anticipar fallos de los equipos con hasta 30 días de antelación, reducir en un 60% las paradas no planificadas y resolver más del 50% de las incidencias de forma remota.

Según ha explicado María Tejedor Varela, directora de Ventas de Servicio de España y Portugal de GE HealthCare, “la IA no viene a sustituir al cerebro humano, sino a amplificarlo. Nos permite adelantarnos a los problemas antes de que ocurran y tomar decisiones más rápidas, seguras y basadas en datos. Y lo más importante: asegura que los pacientes reciban su diagnóstico y tratamiento sin demoras”.

Beneficios tangibles en todos los niveles

Asimismo, cabe destacar que la implantación de servicios predictivos basados en IA está generando un impacto directo y positivo en pacientes, equipos de mantenimiento, hospitales y en el conjunto del sistema sanitario.

En primer lugar, los pacientes son los grandes beneficiados. La disponibilidad de los equipos en el momento preciso garantiza que sus pruebas diagnósticas se realicen sin retrasos, incluso en situaciones de urgencia. La monitorización predictiva permite anticipar fallos, lo que evita cancelaciones de citas, reduce la ansiedad asociada a la espera y facilita diagnósticos y tratamientos más precoces.

Los centros hospitalarios también obtienen beneficios medibles: el tiempo de inactividad no planificada de los equipos se puede reducir hasta en un 60%, lo que se traduce en una mayor utilización de los recursos disponibles y asegura el máximo retorno de la inversión realizada. El impacto de una jornada de parada no planificada incluye pérdidas directas, horas extra del personal y reprogramaciones, por lo que la capacidad de planificar mantenimientos supone un ahorro considerable.

El sistema sanitario en su conjunto también gana en eficiencia y sostenibilidad. La disminución de derivaciones a otros centros y del impacto en otros servicios dependientes de la imagen médica —como la cirugía— alivia la presión asistencial. La mejor calidad de las imágenes obtenidas con IA evita repeticiones de pruebas y desplazamientos innecesarios, lo que contribuye a la reducción de la huella de carbono. Además, prolongar la vida útil de los equipos supone un menor consumo de recursos y materiales, alineando la innovación tecnológica con los objetivos medioambientales.

En esta línea, la aplicación de servicios predictivos basados en IA no solo mejora la eficiencia asistencial, sino que también reduce el impacto medioambiental. La reconstrucción de imágenes con algoritmos de deep learning disminuye entre un 30% y un 40% el consumo eléctrico necesario en el postprocesado. Además, prolongar la vida útil de los equipos gracias a actualizaciones en lugar de sustituirlos por nuevos sistemas evita la emisión de entre 15 y 50 toneladas de CO?, por ejemplo, por cada resonancia actualizada, lo que equivale a las emisiones anuales de entre 3 y 11 coches en circulación. A esto se suma la reducción de pruebas repetidas, desplazamientos innecesarios y materiales de desecho, lo que convierte a la IA en una aliada clave para avanzar hacia un modelo sanitario más respetuoso con el medio ambiente.

Una transformación cultural necesaria

La adopción de tecnologías predictivas implica también un cambio organizativo. “La disciplina de parar un equipo cuando la IA indica que tendrá un problema en tres días requiere confianza en el sistema, pero los resultados son contundentes: más disponibilidad, más eficiencia y más seguridad para todos. Este es un cambio de mentalidad que debemos asumir en beneficio del paciente y del sistema sanitario”, añade Tejedor Varela.