Pedro Cruz.
La fabricación de implantes ortopédicos es un proceso complejo que exige una precisión milimétrica, pues la perfección es un requisito absoluto. Estos dispositivos deben integrarse con el cuerpo humano, soportando condiciones fisiológicas complejas, como la carga mecánica, la humedad y los procesos biológicos. Dado que se implantan directamente en el organismo, cualquier defecto en su diseño o fabricación puede tener consecuencias graves para la salud del paciente. Afortunadamente, los avances tecnológicos están haciendo posible la fabricación de dispositivos médicos con IA, mejorando la calidad y precisión de las piezas.
Aunque solo entre el 2% y el 3% de los fracasos de los implantes están relacionados con problemas de calidad, en algunos casos puede ser necesaria su extracción tras la curación de la fractura. Si bien se espera que los implantes funcionen durante más de 10 años*, su durabilidad no está garantizada. Esto se debe a que, en ocasiones, no logran integrarse adecuadamente al hueso, lo que compromete su estabilidad y supervivencia.
“La exigencia por cumplir con pruebas y estándares de calidad, biocompatibilidad y durabilidad de los implantes requiere que los fabricantes de prótesis conozcan profundamente las propiedades de los materiales utilizados y su interacción con los tejidos orgánicos”, señala Muganes Musharrafie, de ZEISS Industrial Quality Solutions (ZEISS IQS).
“Desde los compuestos metálicos, conocidos por su resistencia, hasta las cerámicas y los polímeros, cada material interactúa de manera distinta con el tejido óseo y los líquidos corporales. Comprender a fondo estas interacciones ayuda a asegurar la biocompatibilidad y la durabilidad de los implantes”, añade.
En la manufactura de implantes ortopédicos, la inspección de calidad ha dependido tradicionalmente de métodos manuales y sistemas automatizados que, si bien son eficientes, presentan importantes limitaciones. Por ejemplo, la detección de defectos submicroscópicos suele ser un desafío que exige tanto herramientas especializadas como un alto grado de experiencia por parte de los inspectores. A esto se suma que estos métodos suelen ser lentos y costosos, lo que afecta la productividad y la competitividad de las empresas del sector.
Según el ejecutivo de ZEISS IQS, “los materiales empleados en la fabricación de implantes, como compuestos metálicos de titanio, cerámicas avanzadas y polímeros biomédicos, requieren procesos que garanticen tolerancias micrométricas, superficies impecables e integridad material. Esto es clave para evitar fallos estructurales y preservar la biocompatibilidad”. Sin embargo, añade que “las metodologías de inspección tradicionales, basadas en la pericia humana y herramientas de metrología convencionales, pueden resultar insuficientes para cumplir con los estrictos estándares de precisión y control de calidad que exige esta industria”.
Frente a esta necesidad, la integración de la inteligencia artificial en los procesos de manufactura está conduciendo a un cambio trascendental, pues además de garantizar la calidad de los dispositivos ortopédicos, automatiza tareas complejas, minimiza los errores humanos, y reduce los costos y los tiempos de producción.
La IA en la inspección de calidad
La implementación de sistemas de metrología asistidos por IA está ganando protagonismo en los procesos de inspección y control de calidad en la fabricación de dispositivos médicos. Al incorporar capacidades cognitivas a estos sistemas, Muganes Musharrafie, de ZEISS IQS, asegura que la IA está desbloqueando oportunidades en múltiples áreas, tales como:
Análisis dimensional automatizado: Equipos como los sistemas de metrología por coordenadas (CMM) y escáneres 3D, integrados con algoritmos de inteligencia artificial, pueden analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, detectando desviaciones con una precisión nanométrica. Estas herramientas permiten validar la geometría y alineación de los componentes de las prótesis, asegurando el cumplimiento de las especificaciones más exigentes.
Detección de defectos invisibles al ojo humano: Utilizando tecnologías de metrología, como la visión por rayos X y ultrasonidos, combinadas con aprendizaje profundo, es posible identificar microgrietas, inclusiones, porosidad y otros defectos internos que podrían pasar desapercibidos en inspecciones tradicionales de control de calidad.
Control de superficies con visión artificial: Los sistemas de inspección por cámara, potenciados por redes neuronales, analizan los acabados superficiales con velocidad y consistencia. Esto es fundamental para proveer texturas que fomenten la integración biológica de los implantes.
Predicción de fallos en materiales: La IA puede modelar escenarios de uso a largo plazo, evaluando el comportamiento del material bajo estrés mecánico o corrosión, con lo cual permite anticipar fallos y mejorar los diseños desde etapas tempranas de desarrollo.
Predicción de la vida útil: Los modelos de IA pueden predecir la vida útil de los implantes en función de diversos factores, como las propiedades del material, las condiciones de carga y la respuesta del tejido óseo.
Si se considera que la producción de prótesis es un sector donde la precisión es sinónimo de seguridad y calidad, entonces, la metrología asistida por inteligencia artificial (IA) debe verse como un avance fundamental en este ámbito, que no solo optimiza los procesos de inspección, también garantiza una mayor fiabilidad en la fabricación de dispositivos médicos.
“Con la integración de capacidades cognitivas en los sistemas de medición, se puede alcanzar un nivel de precisión y consistencia que las metodologías tradicionales no pueden ofrecer. Para los pacientes, esto significa dispositivos ortopédicos más seguros, duraderos y personalizados, lo que se traduce en mejores resultados clínicos y calidad de vida; y para los fabricantes, implica la garantía de cumplir con requerimientos de alta precisión y calidad, lo que aumenta su competitividad en el mercado, fortalece la confianza de sus clientes y los posiciona como líderes en innovación de dispositivos médicos”, finaliza el ejecutivo de ZEISS IQS.
