בדומה למגזרים אחרים ברחבי העולם, פיתוח מהירות האור של בינה מלאכותית (AI) עשה את דרכו לתחום הבריאות, במיוחד בתחום הרדיולוגיה. ככאלה, מערכות אבחון מבוססות בינה מלאכותית פורחות, כאשר בתי חולים מאמצים במהירות את הטכנולוגיה כדי לסייע לרדיולוגים. לעומת זאת, יש חששות לגבי ההשפעה הסביבתית של מודלים מורכבים יותר ויותר בינה מלאכותית והצורך בפתרונות AI ברי קיימא יותר.
לכן, פרופסור חבר Daiju Ueda מבית הספר לרפואה של אוניברסיטת אוסקה מטרופוליטן, חבר באגודה הרדיולוגית של יפן, הוביל צוות מחקר בחקירת העלויות הסביבתיות של AI. בסקירת מחקר זו, ראשי האגודה הרדיולוגית של יפן וחוקרי תחום רפואי דנו בצריכת האנרגיה של מערכות בינה מלאכותית בתחום הרפואי, פליטת פחמן של מרכזי נתונים ובעיות פסולת אלקטרונית. נדונו פתרונות ספציפיים לצמצום ההשפעות הסביבתיות הללו, כולל פיתוח מודלים של AI יעילים באנרגיה, יישום מחשוב ירוק ושימוש באנרגיה מתחדשת.
בנוסף, הסקירה מציעה אמצעים לפריסה בת קיימא של AI בתחום הרפואי. אלו הן קווים מנחים חשובים למוסדות רפואיים, לקובעי מדיניות ולמפתחי בינה מלאכותית להפעיל מערכות בינה מלאכותית באופן אחראי לסביבה.
ל-AI יש פוטנציאל לשפר את איכות שירותי הבריאות, אך יחד עם זאת אי אפשר להתעלם מההשפעה הסביבתית שלו. השיטות המומלצות שהמלצנו הן הצעדים הראשונים לקראת איזון בין שני הגורמים הללו. האתגר לעתיד יהיה לאמת ולהרחיב את ההמלצות הללו בתרגול רפואי בפועל. הם גם צפויים לתרום לסטנדרטיזציה של שיטות להערכת ההשפעה הסביבתית של AI ולפיתוח מסגרת רגולטורית בינלאומית".
Daiju Ueda, פרופסור חבר בבית הספר לרפואה של אוניברסיטת אוסקה מטרופוליטן
התוצאות פורסמו ב הדמיה אבחנתית והתערבותית.
