La industria manufacturera enfrenta una creciente presión para innovar, pero los fabricantes de dispositivos médicos están sujetos a estándares más altos que la mayoría. Las preguntas sobre la accesibilidad de la atención médica impulsan la demanda de precios más bajos, mientras que el impacto de estos dispositivos en el bienestar del paciente requiere estrictos estándares de calidad. La inteligencia artificial (IA) en la fabricación ofrece un camino prometedor a seguir.
A medida que la tecnología de IA ha avanzado y se vuelve más accesible, sus posibles casos de uso en la fabricación han crecido. Los fabricantes médicos, en particular, pueden beneficiarse de estas aplicaciones para superar sus imponentes obstáculos. Los siguientes seis casos de uso son algunos de los más disruptivos de estas aplicaciones.
Funciones de IA en dispositivos médicos
El mayor impacto de la IA en la fabricación de dispositivos médicos es la integración en los propios artículos. Los dispositivos con capacidad de IA pueden hacer que la atención médica sea más accesible, mejorar los diagnósticos y aumentar los tiempos de respuesta médica.
Los modelos de IA pueden diagnosticar el cáncer con un 90% de precisión, poniéndolos a la par con muchos profesionales humanos. Estos equipos también pueden realizar pruebas más rápido que las personas, lo que ayuda a los profesionales médicos a ayudar a más pacientes en menos tiempo. Los dispositivos médicos de consumo también pueden beneficiarse de la IA, ya que la tecnología portátil puede monitorear las funciones corporales de los usuarios para ofrecer más información sobre su salud.
Los fabricantes que aprovechen este potencial podrían ver un aumento considerable de la demanda. A medida que más dispositivos médicos cuenten con la funcionalidad de IA, se convertirá en el nuevo estándar para la industria. Los pacientes, los médicos y las empresas que crean los dispositivos que utilizan se beneficiarán de ese cambio.
Flujos de trabajo de fabricación optimizados
La IA en la fabricación también puede ayudar a los productores de dispositivos médicos a mejorar sus operaciones internas. La mayoría de las organizaciones reconocen la necesidad de optimización, pero optimizar cualquier cosa requiere una comprensión precisa de los problemas específicos de una operación y la mejor manera de abordarlos. IA puede dar a los fabricantes esa comprensión.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar datos de producción como tiempos de entrega, desperdicio de material y tasas de error para encontrar cuellos de botella y otras ineficiencias. Después de resaltar estas áreas de mejora, algunos modelos de IA pueden ir más allá y sugerir posibles mejoras. La IA a menudo es mejor para reconocer patrones y predecir resultados en función de ellos, por lo que puede ofrecer soluciones más confiables que un analista humano.
Los fabricantes de dispositivos médicos pueden usar este análisis de IA para encontrar áreas en las que pierden tiempo o materiales. La mayor eficiencia reducirá los costos para los pacientes y los hospitales. Estas mejoras internas harán que la atención médica sea más accesible.
Control de calidad automatizado
El control de calidad es otro caso de uso ideal para la IA en la fabricación. Los fabricantes de dispositivos médicos deben completar varios pasos para el cumplimiento de la FDA, incluyendo rigurosas medidas de aseguramiento de la calidad en la producción. Cumplir con esos estándares con métodos manuales puede ser un desafío, pero la IA lo hace más fácil.
Los equipos habilitados para IA, como los sistemas de visión artificial, pueden analizar los productos en busca de defectos para que los trabajadores no tengan que hacerlo. Debido a que la IA es más precisa que los humanos en tareas relacionadas con el análisis y las máquinas no se cansan ni se distraen, esta automatización hace que los controles de calidad sean más precisos. La IA también puede realizar estas inspecciones más rápido que los empleados, lo que reduce los plazos de entrega.
Otra ventaja de automatizar el control de calidad con IA es que estos algoritmos pueden detectar tendencias a lo largo del tiempo. Pueden alertar a los fabricantes si detectan defectos repetidos y mostrar de dónde provienen estos errores, informando los cambios en la línea de producción para evitar problemas futuros.
Racionalización de los ensayos clínicos
Los fabricantes de dispositivos médicos también pueden utilizar la IA para optimizar el proceso de ensayos clínicos. Estos artículos deben someterse a pruebas clínicas antes de que las empresas puedan venderlos y publicitarlos. Los ensayos pueden tomar dos a tres años y cuestan entre $ 10 millones y $ 20 millones.
La IA puede hacer que esta fase de prueba rigurosa sea más corta y menos costosa. El uso de dispositivos y el seguimiento de su eficacia aún lleva un tiempo, pero la IA puede encontrar participantes ideales para el estudio y comunicarse con ellos para reducir el tiempo que lleva comenzar la prueba. A partir de ahí, los algoritmos inteligentes pueden automatizar la entrada de datos y garantizar el cumplimiento normativo.
La IA agiliza la parte administrativa de los ensayos clínicos y reduce significativamente el tiempo que tardan. También minimiza los riesgos de errores que pueden obstaculizar el progreso de un dispositivo y requerir una nueva prueba. Como resultado, los fabricantes pueden llevar sus productos al mercado más rápido y a un costo menor.
Optimización de la cadena de suministro
La IA en la fabricación también puede mejorar la cadena de suministro de dispositivos médicos. Así como los modelos de IA pueden analizar los flujos de trabajo internos para resaltar las ineficiencias, pueden buscar cuellos de botella y riesgos en la cadena de suministro. Encontrar estas áreas de mejora puede ayudar a los fabricantes a reorganizar sus redes de proveedores para ser más resistentes.
El aprendizaje automático también es una herramienta útil para modelar la interrupción y el riesgo. Las empresas de dispositivos médicos que recopilan suficientes datos en su cadena de suministro pueden usar IA para crear un gemelo digital de la red. Esta representación virtual puede simular varias interrupciones para mostrar cuán resistente es para que los fabricantes sepan qué cambiar si es necesario.
Estos datos también pueden alimentar modelos predictivos de inteligencia artificial para informar a los fabricantes sobre la escasez de suministros u otras interrupciones antes de que sucedan. Las empresas pueden responder aumentando sus existencias de seguridad o realizando otros cambios para minimizar los impactos.
Investigación y desarrollo más rápidos
La IA está permitiendo una investigación y un desarrollo más rápidos en la producción de dispositivos médicos. El proceso para desarrollar un dispositivo médico Clase 2 puede tener un costo de entre $2 millones a $5 millones, sin incluir los costos de investigación y descubrimiento. La IA puede simplificar las cosas al resaltar áreas a las que apuntar y permitir la creación rápida de prototipos.
Los modelos de IA pueden analizar el mercado actual para encontrar necesidades no satisfechas de los pacientes. Los fabricantes pueden usar esta información para desarrollar nuevos dispositivos que sobresalgan donde las ofertas actuales se quedan cortas. Luego pueden capitalizar un mercado desatendido, asegurando un mejor desempeño de ventas y mejorando los resultados de los pacientes.
Las herramientas de IA también pueden ayudar en el desarrollo al sugerir diseños de productos o resaltar mejoras potenciales en los existentes para agilizar la creación de prototipos. Los fabricantes pueden entonces lograr un tiempo de comercialización más rápido, mejorando su ROI.
La IA en la fabricación tiene impactos de largo alcance
La IA en la fabricación sigue siendo un fenómeno relativamente nuevo, por lo que es probable que surjan aplicaciones adicionales. Esta tecnología se convertirá en un estándar de la industria a medida que más fabricantes aprovechen estos casos de uso existentes y futuros.
Los fabricantes de dispositivos médicos pueden volverse más eficientes, precisos y resistentes mediante la implementación de IA. Como resultado, los pacientes a los que atienden podrán acceder a una mejor atención a precios más bajos. Dados estos impactos de gran alcance, la adopción más amplia de IA mejorará la industria para todos los involucrados.
