Conectar objetos en cualquier lugar y en cualquier momento: esta es la base de la llamada Internet de las Cosas (IoT), que busca la recogida automática de la mayor cantidad de datos a partir de la conexión inteligente entre los objetos con el objetivo de proporcionar informaciones procesadas y estructuradas.
Desde el punto de vista técnico, IoT consigue que objetos reconocibles entre sí puedan transferir información sobre ellos a la vez que acceden a informaciones proporcionadas por otros objetos.
En la práctica, en lo que respecta a la gestión del mantenimiento de equipamientos biomédicos y, por consiguiente, a los beneficios para el gestor, hoy la IoT permite analizar un enorme volumen de datos y monitorar automáticamente y en tiempo real temperatura, humedad, presión, consumos de agua, gases o energía eléctrica, así como el desempeño general del parque de activos, proporcionando valiosos datos para la toma de decisiones técnicas.
No obstante, la recogida de datos y su procesamiento automático por medio de softwares de gestión, sean o no específicos para las áreas de ingeniería biomédica / mantenimiento hospitalario, o sistemas propios de los componentes de lectura, es sólo el primer paso para la aplicación de los beneficios que la IoT puede proporcionar. Entre la recogida de datos y su análisis hay un conjunto de procedimientos que deben aplicarse para estructurar y facilitar la información de manera adecuada, a fin de proporcionar al gestor, o a una inteligencia artificial integrada en la herramienta, soluciones rápidas y precisas. Por tanto, para extraer el máximo potencial es necesario trabajar IoT junto con Big Data e Inteligencia Artificial.
Teniendo en cuenta las diferentes posibilidades, los softwares de gestión de ingeniería clínica o mantenimiento general integradas en redes IoT y aplicación de Inteligencia Artificial consiguen de forma autónoma:
- La apertura automática de órdenes de servicio preventivas, anticipando la rotura de los equipamientos y sus componentes, basándose en análisis de porcentaje de disponibilidad del activo, del monitoreo de diversos tipos de consumo y del tiempo promedio entre fallas.
- La apertura automática de órdenes de servicio correctivas como consecuencia del resultado crítico de un análisis de desempeño.
- La decisión de obsolescencia de un equipamiento y la elección de su modelo sustituto, basándose en el indicador de depreciación del activo, historial de correctivos, reposición de partes y costo general de mantenimiento comparado con el resto de equipamientos de la misma familia.
- Recomendar la modificación de la periodicidad de preventivos dependiendo del desempeño general de cada equipamiento de la misma familia y modelo.
- Prorrogar o cancelar los contratos de mantenimiento externos, basado en el análisis de costo de mantenimiento interno/externo, índice de depreciación del activo y análisis comparativos entre proveedores, contratos y familias de equipamientos.
- La distribución de los llamados y órdenes de servicio correctivas entre las agendas de los técnicos, teniendo en cuenta la productividad individual y los tiempos de ejecución de reparos.
- Los avisos y alarmas de entornos críticos desde el equipo biomédico hacia los sistemas de control de refrigeración, a fin de redefinir los parámetros de configuración o detectar errores en los sistemas externos al equipamiento.
Este listado de acciones automáticas son sólo una pequeña muestra de las aplicaciones de IoT, tratamiento de Big Data e Inteligencia Artificial en la gestión cotidiana de las ingenierías clínicas, siempre con el objetivo final de reducir el riesgo para el paciente, incrementar la eficiencia y productividad de equipamientos y personas, y disminuir los costos derivados de la gestión hospitalaria.