Publicação: Utilização da inteligência artificial no aprimoramento da predição de manutenção em equipamentos médicos-hospitalares
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CNPQ::ENGENHARIAS, CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA
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Resumo
A Inteligência Artificial na Saúde passou por uma evolução notável nas últimas três
décadas, impulsionada pelo surgimento do Aprendizado de Máquina (ML) e do Aprendizado
Profundo (DL). Esta progressão resultou em amplas aplicações, proporcionando uma
transição da medicina baseada exclusivamente em algoritmos para uma abordagem de
medicina personalizada. A Inteligência Artificial (IA) destaca-se como uma ferramenta
transformadora, elevando a precisão diagnóstica, otimizando eficiências nos processos de
profissionais de saúde e operações clínicas, facilitando o monitoramento de doenças e
tratamentos, e aprimorando a precisão de procedimentos, impactando positivamente os
resultados para os pacientes. Este estudo concentra-se na avaliação abrangente da aplicação da
Inteligência Artificial na predição da manutenção de equipamentos médico-hospitalares. O
objetivo primário é analisar as melhorias potenciais nos processos, os impactos nos custos
associados e a contribuição para uma gestão eficiente da Engenharia Clínica. Além disso,
aborda os desafios enfrentados e as perspectivas futuras neste cenário em constante evolução.
Ao explorar a implementação da Inteligência Artificial nesse contexto específico, o estudo
visa oferecer insights para otimizar a operação de equipamentos médicos, considerando
aspectos como previsão de falhas, manutenção preditiva e gestão proativa de ativos. Essa
abordagem preditiva não só eleva a qualidade dos cuidados de saúde, mas também impacta
positivamente a gestão de recursos, promovendo uma abordagem mais proativa e eficaz para
manter e aprimorar a infraestrutura médica. No entanto, o futuro da IA na saúde também traz
incertezas quanto ao seu impacto abrangente na vida humana. A pesquisa destaca a
necessidade de antecipar inovações em desenvolvimento e abordar proativamente questões
éticas e práticas que possam surgir nesse cenário dinâmico e transformador.
Abstract
The Artificial Intelligence in Healthcare has undergone a remarkable evolution in the
last three decades, driven by the emergence of Machine Learning (ML) and Deep Learning
(DL). This progression has led to extensive applications, facilitating a shift from medicine
solely based on algorithms to a personalized medicine approach. Artificial Intelligence (AI)
stands out as a transformative tool, enhancing diagnostic accuracy, optimizing efficiencies in
healthcare professionals' workflows and clinical operations, facilitating disease and treatment
monitoring, and refining procedure accuracy, thereby positively impacting outcomes for
patients. This study focuses on the comprehensive evaluation of the application of Artificial
Intelligence in predicting the maintenance of medical-hospital equipment. The primary
objective is to analyze potential improvements in processes, the associated cost impacts, and
the contribution to efficient Clinical Engineering management. Additionally, it addresses the
challenges faced and future prospects in this ever-evolving scenario. By exploring the
implementation of Artificial Intelligence in this specific context, the study aims to provide
insights to optimize the operation of medical equipment, considering aspects such as fault
prediction, predictive maintenance, and proactive asset management. This predictive approach
not only enhances the quality of healthcare but also positively impacts resource management,
promoting a more proactive and effective approach to maintaining and enhancing medical
infrastructure. However, the future of AI in healthcare also brings uncertainties regarding its
comprehensive impact on human life. The research emphasizes the need to anticipate
developments in progress and proactively address ethical and practical issues that may arise in
this dynamic and transformative landscape.
Palavras-chave
Inteligência artificial, Manutenção preditiva, Aprendizado de máquina, Artificial intelligence, Predictive maintenance, Machine learning, Deep learning
Citação
ASSUNÇÃO, Paula. Utilização da inteligência artificial no aprimoramento da predição de manutenção em equipamentos médicos-hospitalares. 2023.Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Biomédica) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.