GE HealthCare ha comunicado durante GTC 2025, la conferencia global sobre inteligencia artificial organizada por NVIDIA, una nueva colaboración con esta compañía de computación para impulsar el desarrollo de tecnologías autónomas en el ámbito del diagnóstico por imagen, comenzando por los sistemas de rayos X y ultrasonidos.

Con más de 125 años de innovación en tecnología médica, GE HealthCare ha sido pionera en numerosos avances, desde la invención del tubo de rayos X hasta el lanzamiento del primer ecógrafo portátil o los algoritmos de inteligencia artificial integrados en dispositivos para el triaje del neumotórax. Actualmente, los sistemas de rayos X y ultrasonidos son los métodos de diagnóstico por imagen más utilizados en el mundo, con más de 4.200 millones de pruebas realizadas cada año a nivel global.¹ Sin embargo, la creciente demanda, impulsada por el envejecimiento de la población, ha generado una escasez de profesionales en los servicios de radiología, lo que supone un reto para los sistemas de salud, incrementando la carga de trabajo de los especialistas y retrasando diagnósticos críticos.²

La incorporación de inteligencia artificial en equipos autónomos de rayos X y ultrasonidos permitirá optimizar la captura y análisis de imágenes médicas, aliviando la carga de trabajo sobre radiólogos y técnicos. Gracias a la experiencia de NVIDIA en computación acelerada e IA y al liderazgo de GE HealthCare en soluciones sanitarias, esta alianza tiene como objetivo aportar soluciones innovadoras para algunos de los desafíos más urgentes en la atención médica.

Como parte de esta colaboración, GE HealthCare desarrollará nuevas tecnologías con la plataforma NVIDIA Isaac for Healthcare, basada en los tres ordenadores de NVIDIA utilizados para crear IA física, incluyendo NVIDIA Omniverse para flujos de trabajo de simulación robótica.  Además, la plataforma NVIDIA Cosmos permitirá entrenar, probar y perfeccionar dispositivos autónomos de ultrasonido y rayos X en entornos virtuales antes de su implementación en la práctica clínica.

Este avance contribuirá a automatizar tareas repetitivas en las salas de exploración, permitiendo que los equipos asistenciales dediquen más tiempo a la atención de los pacientes y a los casos más complejos.

"La digitalización y la inteligencia artificial están transformando la sanidad, y esta colaboración con NVIDIA refuerza nuestro compromiso con la innovación. La aplicación de estas tecnologías al diagnóstico por imagen mejorará la precisión, la rapidez y la accesibilidad de las pruebas médicas, optimizando los recursos sanitarios y elevando la calidad asistencial", ha señalado Luis Campo, CEO de GE HealthCare Iberia.

Avanzando en soluciones de ultrasonidos

El aumento de la demanda y la creciente complejidad de los ecógrafos han generado un gran volumen de trabajo para los especialistas, que se enfrentan a largas jornadas y una gran exigencia física y mental. Para aliviar esta carga, GE HealthCare y NVIDIA trabajan en el desarrollo de sistemas autónomos de ultrasonidos que optimicen los flujos de trabajo y reduzcan el esfuerzo físico derivado de movimientos repetitivos. Además, la IA tiene el potencial de asumir una mayor parte de la carga de trabajo rutinaria gracias a los avances en comprensión de imágenes³  y navegación robótica.⁴

Esta alianza refuerza una colaboración a largo plazo entre ambas compañías que abarca diversas áreas de GE HealthCare. Un ejemplo de estas sinergias es el uso de la tecnología de NVIDIA en el desarrollo del modelo de investigación SonoSAMTrack,⁵ diseñado específicamente para el sector sanitario. Este modelo, entrenado con aproximadamente 200.000 pares de imágenes, ha alcanzado una precisión superior al 90% en la segmentación de órganos y lesiones, lo que demuestra su alto nivel de fiabilidad en la identificación de estructuras anatómicas.

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1. Mahesh, Mahadevappa, Ansari, Armin J., and Fred A. Mettler, Jr. “Patient Exposure from Radiologic and Nuclear Medicine Procedures in the United States and Worldwide: 2009–2018.” Radiology v. 307, no. 1 (2022). Accessed March 5, 2025. https://doi.org/10.1148/radiol.221263

2. The American Society of Radiologic Technologists in 2022 and 2023 estimate that radiographer and sonographer vacancy rates in 2023 almost tripled from the rates in 2021, with 2023 vacancy rates reported at 18.1% for radiography and 16.7% for sonography. Source: American Society of Radiologic Technologists. Radiation Therapy Staffing and Workplace Survey 2022. Accessed March 5, 2025. https://www.asrt.org/docs/default-source/research/staffing-surveys/radiation-therapy-staffing-and-workplace-survey-2022.pdf

3. "Image-based Navigation in Real-World Environments via Multiple Mid-Level Representations." SpringerLink, 2023. Accessed March 5, 2025. https://link.springer.com/article/10.1007/s10514-023-10147-z

4. Marasigan, John Albert L., and Yung-Hao Wong. "Adaptive Robotics: Integrating Robotic Simulation, AI, Image Analysis, and Cloud-Based Digital Twin Simulation for Dynamic Task Completion." Lecture Notes in Computer Science, 2024. Accessed March 5, 2025. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-60615-1_17

5. This work is in concept phase and may never become a product. Not for sale. Not cleared or approved by the U.S. FDA or any other global regulator for commercial availability.