GE HealthCare Launches AI Tool to Forecast Hospital Capacity Bottlenecks

GE HealthCare has launched CareIntellect for Operations, an artificial intelligence (AI)-enabled Software-as-a-Service (SaaS) application designed to help health systems forecast capacity constraints up to 72 hours in advance.

The application analyzes hundreds of patient and operational data points in real time to provide unit-, department- and enterprise-level views of emerging bottlenecks. It also recommends actions intended to help hospital teams manage capacity and patient throughput, according to GE HealthCare.

The Queen's Health Systems in Hawaii and Duke Health in North Carolina will be the first health systems to evaluate the application and provide clinical and operational feedback.

The launch comes as hospitals face higher patient volumes and rising operating costs. The American Hospital Association (AHA) reported that inpatient volumes increased 5.3% in 2025, while total hospital expenses increased 7.5%. Workforce costs rose 5.6% during the year, according to the AHA's 2026 Costs of Caring report.

Healthcare organizations are also dealing with persistent emergency department capacity pressures. Data released by the Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) in August includes state-level measures of emergency department wait times and other timely-care metrics. CMS data shows that emergency department care remains a significant component of hospital capacity management.

The growing focus on capacity is also reflected in healthcare AI deployments as health systems increasingly evaluate AI through operational measures such as workflow efficiency and the ability to see more patients.

AI Models Forecast Pressure and Discharge Timing

CareIntellect for Operations combines two proprietary GE HealthCare AI models: Pressure Forecast and Estimated Day of Discharge.

Pressure Forecast uses historical and real-time operational data to predict capacity constraints across hospitals, departments and units up to 72 hours ahead. Estimated Day of Discharge forecasts when individual patients are likely to leave the hospital using longitudinal patient data.

The application evaluates factors including bed availability, patient delays, staffing, wait times and ancillary services. It updates discharge estimates hourly and dynamically prioritizes recommended workflows as conditions change.

The predictive approach builds on GE HealthCare's existing Command Center software, which the company says is used by almost 500 facilities worldwide. The company has developed the new application from more than two decades of experience in hospital operations and data from its Command Center platform.

The discharge component of CareIntellect also fits into a broader use of AI for patient flow. Nebraska Medicine has used AI-powered capacity management to identify patients who may be ready for discharge and help teams manage patient movement.

Duke Health's Katie Flanagan, Associate Vice President of Patient Flow and Care Coordination, said the application builds on three years of collaboration with GE HealthCare and gives its teams a three-day view of anticipated capacity conditions.

At The Queen's Medical Center, COO Alex Wroe said the health system expects the technology to help it move from reacting to capacity challenges toward planning for available beds, teams and resources.

Taha Kass-Hout, Global Chief Science and Technology Officer at GE HealthCare, said the system was designed to give teams predictions they can understand, recommendations connected to workflows and information they can use when making operational decisions.