GE HealthCare presentó en el congreso ISMRM 2026 un ambicioso conjunto de innovaciones en resonancia magnética impulsadas por inteligencia artificial, con el objetivo de acelerar la investigación clínica, mejorar la calidad de imagen y reducir los tiempos de adquisición en entornos hospitalarios y académicos.

La compañía aprovechó el escenario del International Society for Magnetic Resonance in Medicine (ISMRM) Annual Meeting 2026 para anunciar avances significativos en sus sistemas SIGNA de nueva generación y en sus herramientas de investigación. Combinando hardware de alto rendimiento con software avanzado y técnicas basadas en deep learning, estas innovaciones apuntan a reducir los tiempos de exploración, mejorar la calidad diagnóstica y garantizar una mayor consistencia de datos entre centros y estudios.

IA al servicio del diagnóstico por imagen

Uno de los anuncios más destacados fue la solicitud de autorización 510(k) ante la FDA estadounidense para Sonic DL para imagen 2D, la última técnica de aceleración por deep learning de GE HealthCare. Basándose en la tecnología Sonic DL ya existente para imagen cardíaca y 3D, esta nueva solución permitirá que hasta el 85% de las exploraciones de RM se beneficien de la aceleración por aprendizaje profundo, con mejoras adicionales en calidad de imagen y relación señal-ruido (SNR) gracias a su compatibilidad con AIR Recon DL para imágenes 2D y 3D.

En la base de estas capacidades se encuentra SIGNA One, un nuevo ecosistema de flujo de trabajo de nueva generación impulsado por IA, diseñado para simplificar la complejidad, mejorar la eficiencia y garantizar una imagen más consistente tanto en entornos clínicos como de investigación. Entre sus funcionalidades destacan una interfaz de usuario guiada por IA que minimiza el tiempo de formación y permite el cambio con un solo clic entre modos clínico y de investigación, facilitando así la integración de protocolos de investigación dentro de los flujos de trabajo asistenciales.

SIGNA Bolt y SIGNA Sprint: potencia y sostenibilidad

Construido sobre la plataforma SIGNA One, el nuevo SIGNA Bolt —sistema de RM 3T de próxima generación con autorización 510(k)— amplía estas capacidades con un rendimiento robusto basado en deep learning y un firme compromiso con la sostenibilidad. El sistema está concebido para agilizar los flujos de imagen de extremo a extremo, apoyar el diagnóstico de precisión y mantener un bajo consumo energético y costes operativos reducidos.

Por su parte, el nuevo SIGNA Sprint con tecnología Freelium ofrece una solución libre de helio que elimina los requisitos de tubo de ventilación sin comprometer la eficiencia clínica ni operativa. Con menos del 1% de uso de helio, este sistema logra la independencia del helio sin aumentar el consumo eléctrico ni sacrificar la calidad de imagen.

AIR Recon DL se expande: imagen ósea y pulmonar sin radiación ionizante

La tecnología de reconstrucción por deep learning AIR Recon DL amplía su alcance con el soporte para imágenes ZTE (Zero Echo Time) y Silenz de bajo ruido acústico. La imagen ZTE, base de la técnica de imagen ósea oZTEo, puede ofrecer imágenes comparables a la TC pero sin radiación ionizante, además de nuevas aplicaciones como la imagen pulmonar. La integración de AIR Recon DL permitirá reducir los tiempos de exploración y mejorar la calidad de imagen en exámenes ZTE, con potencial para mejorar también la renderización volumétrica 3D.

SIGNA Studio y el prototipo MAGNUS para neurociencia

GE HealthCare presentó también SIGNA Studio, un conjunto de recursos de desarrollo de software y colaboración orientado a la investigación en RM. Sus componentes están diseñados para hacer las herramientas de investigación más accesibles y ágiles para los investigadores.

Asimismo, la compañía anunció dos nuevas instalaciones del prototipo investigacional MAGNUS, un escáner de RM exclusivo para cabeza diseñado para explorar los avances en neurociencia. Las nuevas instalaciones se realizarán en el King’s College London (KCL) y el West China Hospital, impulsando la imagen microestructural avanzada, la difusión y las técnicas funcionales, amplificadas por las últimas tecnologías de deep learning de GE HealthCare como Sonic DL y AIR Recon DL.

«Esta instalación en el King’s College London representa un importante paso adelante para la investigación en neurociencia», señaló el Dr. Steve Williams, Profesor de Ciencias de la Imagen en el King’s College London. «Esta plataforma nos da la capacidad de investigar aspectos de la estructura y función cerebral que antes estaban fuera de nuestro alcance, ayudando a avanzar en la comprensión de las enfermedades neurológicas y abriendo nuevas posibilidades de investigación».

Hacia una atención neurológica más personalizada

GE HealthCare continúa además invirtiendo en el avance de la ruta asistencial neurológica, abarcando investigación, imagen y soporte a la decisión clínica. Esto incluye la integración de icometrix y su plataforma icobrain para reforzar el análisis cuantitativo de RM cerebral y apoyar una atención neurológica más personalizada, especialmente en áreas como el Alzheimer.