Servizi predittivi

I servizi predittivi basati su intelligenza artificiale di GE HealthCare monitorano le apparecchiature 24 ore su 24¹, contribuendo a individuare e risolvere i problemi prima che si verifichino e permettendo ai sistemi di rimanere operativi senza interruzioni.

I servizi predittivi in ambito sanitario sono più importanti che mai

La richiesta di manutenzione predittiva è in costante crescita, poiché questa può svolgere un ruolo fondamentale nel mantenere le apparecchiature operative. Nel settore sanitario, dove i tempi di inattività comportano costi elevati, la manutenzione predittiva può contribuire a ridurre i guasti delle apparecchiature, diminuire i costi di manutenzione e prolungare la vita utile dei dispositivi.

Dati principali

81 MLD

Dimensione prevista del mercato della manutenzione predittiva delle apparecchiature medicali entro il 2030²

740.000 dollari

Costo di ogni episodio di fermo macchina negli Stati Uniti²

≤40%

Costo della manutenzione predittiva rispetto alla riparazione dopo il guasto³

20–40%

Aumento della vita utile delle apparecchiature grazie alla manutenzione predittiva⁴

Le nostre soluzioni

Riduci le interruzioni. Migliora la qualità dell'assistenza.

I Servizi predittivi di GE HealthCare utilizzano l’intelligenza artificiale e un monitoraggio continuo 24/7¹ per contribuire a prevedere potenziali guasti nei sistemi di imaging—favorendo una manutenzione proattiva e una pianificazione più accurata dei ricambi, e riducendo così i tempi di inattività non programmati.

OnWatch™ Predict utilizza l’intelligenza artificiale e la tecnologia del digital twin per stimare la vita residua dei componenti prima che si verifichi un’interruzione, consentendo di programmare i tempi di fermo e la sostituzione delle parti in modo da ridurre l’impatto operativo.

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Tube Watch permette di identificare in anticipo segnali di degrado del tubo radiogeno o dei componenti della catena di generazione, riducendo il rischio di fermi macchina non programmati e assicurando continuità nelle prestazioni diagnostiche.

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OnWatch permette di identificare tempestivamente eventuali segnali precoci di malfunzionamento, aiutando a ridurre le cancellazioni degli esami e incrementare l’efficienza.

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Supporto a livello di modalità

Risonanza Magnetica (MR)

Supportata dalle soluzioni OnWatch Predict e OnWatch

Tomografia Computerizzata (CT)

Supportata dalle soluzioni OnWatch Predict, OnWatch e Tube Watch

Sistemi di guida all’immagine (IGS)

Supportati dalle soluzioni OnWatch Predict, OnWatch e Tube Watch

Imaging Molecolare (MI)

Supportata dalle soluzioni Tube Watch

Mammografia

Supportata dalle soluzioni OnWatch Predict e Tube Watch

Sistemi di radiografia

Supportati dalla soluzione OnWatch

Vantaggi principali

Oltre la semplice riduzione dei tempi di inattività

Immagina sistemi di imaging in grado di operare con precisione costante, supportati da analisi predittive che anticipano esigenze di manutenzione e variazioni delle prestazioni molto prima che emergano criticità. Non si tratta soltanto di minimizzare i fermi macchina: significa adottare un modello di manutenzione intelligente che contribuisce a garantire continuità diagnostica, qualità delle cure ed efficienza operativa dell’intero reparto.

Monitor: sorveglianza del sistema in tempo reale

La sorveglianza in tempo reale dei sistemi di imaging integra raccolta dati IoT, modelli digital twin e algoritmi avanzati di intelligenza artificiale e machine learning. Questa combinazione crea un ecosistema capace di rilevare tempestivamente anomalie e trend di deterioramento, anticipando i problemi tecnici prima che possano impattare sull’esperienza del paziente, sull’operatività del reparto o sull’efficienza del flusso di lavoro diagnostico.

Predict: previsione dei guasti basata sull’IA

Un solo giorno di fermo non programmato può tradursi in esami annullati e in una perdita significativa di ricavi potenziali⁵. Attraverso la tecnologia del digital twin, è possibile stimare la vita residua di un componente critico, anticipando il momento in cui potrebbe guastarsi o ridurre le proprie prestazioni. Questo approccio consente di programmare la manutenzione prima che si verifichi un’interruzione operativa, contribuendo a diminuire i tempi di downtime.

Repair: programmazione proattiva degli interventi di assistenza

Offriamo una programmazione proattiva degli interventi di assistenza grazie a soluzioni come OnWatch e Tube Watch, progettate per anticipare le esigenze manutentive e individuare criticità prima che generino un fermo macchina. Questo approccio contribuisce a ridurre i tempi di inattività non programmata, contenere i costi operativi e migliorare la continuità nell’erogazione delle prestazioni diagnostiche.

Restore: ripristino rapido della piena funzionalità

Quando una potenziale anomalia viene rilevata tramite la manutenzione predittiva, possiamo intervenire rapidamente per analizzare il problema, definire il percorso di riparazione più efficace e inviare i componenti necessari per un intervento tempestivo in loco. Questo approccio consente di gestire in anticipo alcune modalità di guasto particolarmente critiche, contribuendo in modo significativo alla riduzione dei tempi di inattività non programmata.

Risultati misurabili

≤ 36

Ore di inattività evitate^6,7

≤ 89%

Riduzione dei tempi di inattività non programmati dovuti a guasti del tubo radiogeno o della catena radiogena con Tube Watch⁸

≤ 20.000 dollari

Riduzione dei costi associati ai tempi di inattività non programmati per guasti del tubo radiogeno o della catena radiogena con Tube Watch⁹

Riferimenti

La disponibilità del monitoraggio remoto 24/7 e delle analisi predittive dipende dalla connettività del cliente e dal piano di assistenza applicabile. GE HealthCare declina ogni responsabilità per interruzioni del servizio dovute a problemi di connettività o limitazioni del piano.
MarketsandMarkets, “Predictive Maintenance Market Share, Global Industry Size Forecast,” MarketsandMarkets, n.d., marzo 2024, https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/operational-predictive-maintenance-market-8656856.html.
Simbo Ai e Simbo Ai, “Cost Benefits of Predictive Maintenance: How Healthcare Facilities Can Save Resources and Optimize Operations - Simbo AI - Blogs,” Simbo AI - Blogs (blog), 22 giugno 2025, https://www.simbo.ai/blog/cost-benefits-of-predictive-maintenance-how-healthcare-facilities-can-save-resources-and-optimize-operations-3101482/.
Ai, Simbo, e Simbo Ai. “The Role of Predictive Maintenance in Healthcare Facilities: How AI Is Transforming Equipment Management and Reducing Downtime - Simbo AI - Blogs.” Simbo AI - Blogs (blog), 28 giugno 2025. https://www.simbo.ai/blog/the-role-of-predictive-maintenance-in-healthcare-facilities-how-ai-is-transforming-equipment-management-and-reducing-downtime-2321345/
Zavatarelli, Mike. “Beyond Downtime: Redefining Predictive Medical Equipment Maintenance.” GE HealthCare, 9 ottobre 2024. https://www.gehealthcare.com/insights/article/beyond-downtime-redefining-predictive-medical-equipment-maintenance.
I risultati sono stime basate sulle performance di richiamo del modello di IA.
Le stime annuali del risparmio sui tempi di inattività si basano sulla stessa popolazione di circa 2.000 sistemi TC, confrontando sistemi con OnWatch Predict attivato rispetto a quelli senza, nell’arco di un anno.
Il calcolo si basa sul tempo medio di inattività causato da un singolo evento di guasto del tubo radiogeno o della catena di generazione rispetto al tempo medio pianificato per l’intervento. Fonte: One Model Explorer, utilizzando dati provenienti da oltre 1.300 sistemi in USCAN ed EMEA (2021). I risultati possono variare e non sono garantiti per tutti i clienti.
I calcoli GE HealthCare si basano su dati di Decision Resources Group e CMS.gov (2017), API Healthcare (2015) e Global Hospital Executives Insights – ITG Market Research (2015).

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