Redacción Farmacosalud.com

Un ecosistema de aplicaciones digitales diseñado y gestionado por la firma GE Healthcare puede permitir optimizar el uso de los equipos de diagnóstico médico y, por tanto, mejorar la atención a los pacientes. Gracias al uso de la Inteligencia Artificial (IA) sobre Big Data, el sistema tiene la capacidad de poder anticipar en remoto posibles paradas o averías de equipos de detección antes de que se produzcan, problemas de funcionamiento que tienen un importante impacto en la atención médica al retrasar pruebas y diagnósticos. Esta información permite a los gestores y a los profesionales médicos “planificar las actuaciones de servicio pertinentes para garantizar el nivel de atención médica a los pacientes sin interrupciones en el flujo de trabajo”, tal como destaca María Tejedor Varela, SVC Growth Leader de GE Healthcare.

Tal y como explica David Fernández, jefe de la Unidad de Electromedicina del Hospital Nuestra Señora de Sonsoles de Ávila, “el Big Data con algoritmos, lo que es la IA, va a aportar estabilidad en la disponibilidad y en la calidad de los recursos tecnológicos de ámbito médico y de cuidados de enfermería, haciendo que tengamos menos averías, y que cuando las haya, se resuelvan de forma más eficiente”. Para este ingeniero, “estas aportaciones de herramientas de Big Data en el soporte técnico se traducen en un valor añadido a la prestación clínica asistencial: es bueno para los clínicos, que trabajan con herramientas de calidad, y para los pacientes, que reciben una mejor atención”.

Datos operativos de más de 80.000 equipos conectados a su BackOffice
El crecimiento del uso del Big Data como recurso para el sector de la salud plantea dos líneas de acción en las que GE Healthcare viene trabajando en forma de aplicaciones, según la fuente de datos sobre los cuales aprenden los algoritmos de IA: por un lado, los datos clínicos que generan los pacientes, y, por otro, los datos operativos que generan los propios equipos. GE Healthcare recibe y analiza datos operativos de más de 80.000 equipos conectados a su BackOffice. Esto supone que analiza y procesa casi 2 Peta Bytes de datos anuales procedentes de los equipos médicos que gestiona en todo el mundo, aproximadamente el mismo espacio que ocuparían cien mil horas de vídeo.

Hasta ahora era más conocido el impacto que tiene el uso del Big Data y la Inteligencia Artificial para la ayuda diagnóstica a partir de los datos de enfermos. Por ejemplo, la identificación precoz del riesgo de neumotórax en un paciente de Urgencias, priorizándolo en la lista de trabajo, o la alerta de la necesidad de reposicionamiento de un tubo de respiración endotraqueal, antes de que cause complicaciones en el pulmón y corazón.

Mantenimiento digital proactivo y predictivo
Adicionalmente, GE Healthcare utiliza también la Inteligencia Artificial sobre Big Data para prestar un servicio de mantenimiento digital proactivo y predictivo. De hecho, cada vez es mayor el número de centros públicos que valoran este tipo de servicio y que están pidiendo pruebas de concepto para evaluar las soluciones de Servicio Remoto y Digital efectivas de los distintos proveedores.

De acuerdo con Tejedor Varela, “conectar los equipos de imagen para activar servicios de mantenimiento ha supuesto un gran avance para el desarrollo de aplicaciones de monitorización proactiva y predictiva orientadas a conseguir la máxima disponibilidad de cada equipo. También en el desarrollo de herramientas de análisis de la utilización de los equipos, para sacar conclusiones y consejos de mejora”. En este sentido, Tejedor que la eficacia real del ecosistema combina la disponibilidad de los equipos con la eficiencia en su uso. “No sirve de mucho una disponibilidad del 100% si estamos infrautilizando los servicios, si tenemos gaps en los calendarios de citación, si no tenemos uniformizados los protocolos, o si la dispersión de los tipos de exploraciones es tal que ralentiza excesivamente el paso de un paciente a otro”, puntualiza.