放射学人工智能和可持续性悖论:环境,经济和社会维度

科学领域:

• 放射学和医学成像学 医学成像学
• 人工智能的人工智能
• 可持续性科学 可持续性科学

背景情况:

• 人工智能 (AI) 正在彻底改变放射学,提高诊断准确性和操作效率.
• 然而,人工智能实施带来了重大的环境,经济和社会可持续性挑战.
• 这些因素包括高能耗,碳排放,硬件浪费,实施成本,以及可能加剧医疗保健差距.

研究的目的:

• 审查AI在放射学中的可持续性悖论.
• 探索人工智能在这个领域的环境足迹,经济可行性和社会影响.
• 讨论减轻这些挑战的策略,并指导未来的研究.

主要方法:

• 在放射学中对AI应用的文献综述和批判性分析.
• 评估环境影响 (能源消耗,碳足迹,废物).
• 评估经济因素 (成本效益分析,长期可行性) 和社会影响 (股权,偏见,获取).

主要成果:

• 人工智能对环境的影响源于计算资源需求,数据存储和云计算.
• 经济方面的担忧包括高的实施成本与临床益处以及公平的获取.
• 社会风险涉及算法偏见和技术分配不平等,可能会扩大医疗保健差距.

结论:

• 放射学中的人工智能具有双重潜力:加剧可持续性问题,同时提供更高的生产力和可访问性.
• 解决人工智能可持续性的问题需要考虑环境,经济和社会因素的整体方法.
• 放射学界必须采取明智的策略,以平衡人工智能创新与可持续性目标,以实现负责任的进步.