Como IA e IoT Estão Transformando os Equipamentos de Diagnóstico por Imagem | Júlio Borges

E se o equipamento de Tomografia identificasse uma falha antes mesmo de parar de funcionar? A combinação entre Inteligência Artificial, Internet das Coisas (IoT), sensoriamento e análise de dados está transformando a forma como equipamentos de Diagnóstico por Imagem são monitorados, mantidos e utilizados. Diretamente do SITESB 2026 – Simpósio de Tecnologia em Saúde de Brasília, Homero J. F. Melo conversa com Júlio Borges, engenheiro eletricista, especialista em Engenharia Clínica e Engenharia Biomédica e engenheiro de campo da Siemens Healthineers. Nesta entrevista, discutimos a evolução da manutenção de equipamentos médicos: de um modelo predominantemente reativo para estratégias proativas e preditivas, apoiadas por equipamentos conectados, telemetria, suporte remoto, análise de dados e Inteligência Artificial. Você vai entender como essas tecnologias podem contribuir para: antecipar condições críticas e reduzir paradas não planejadas; monitorar remotamente equipamentos de Tomografia e Ressonância Magnética; utilizar IA e análise de dados na manutenção preditiva; ampliar a capacidade de resolução remota de problemas; reduzir o tempo de indisponibilidade dos equipamentos; melhorar a utilização da equipe de Engenharia Clínica e dos engenheiros de campo; monitorar dose, repetição de exames e aspectos da operação; levar suporte especializado a serviços localizados longe dos grandes centros. Um dos exemplos discutidos mostra bem essa transformação: segundo Júlio, a taxa de resolução remota no contexto apresentado evoluiu de aproximadamente 44% para 71%, associada ao avanço da análise de dados e das ferramentas de IA. A conversa também aborda um passo ainda mais interessante: agentes de IA capazes de participar da abertura de chamados e processos preditivos, permitindo antecipar intervenções antes que uma falha provoque uma parada não planejada do equipamento. E a conectividade não serve apenas para manutenção. Os dados também podem ajudar a analisar a operação: dose de radiação, repetição de aquisições, tempo entre pacientes e utilização dos equipamentos, ampliando a discussão da Engenharia Clínica para a eficiência operacional do serviço de Diagnóstico por Imagem. 🎓 Inscreva-se no canal para acompanhar mais conteúdos sobre Diagnóstico por Imagem, Engenharia Clínica, Inteligência Artificial, tecnologia, inovação e gestão em saúde. SITESB 2026 | Tecnologia, inovação e Inteligência Artificial aplicadas à saúde. #InteligenciaArtificial #InternetDasCoisas #EngenhariaClinica #DiagnosticoPorImagem #IoT #ManutencaoPreditiva #TomografiaComputadorizada #RessonanciaMagnetica #TecnologiaEmSaude #SITESB2026