Mit dem rasanten Fortschritt der künstlichen Intelligenz (KI) erobert sie auch das Gesundheitswesen, insbesondere das Feld der Radiologie. AI-basierte diagnostische Systeme werden schnell populär, wobei Krankenhäuser die Technologie einsetzen, um Radiologen zu unterstützen. Trotzdem gibt es Bedenken hinsichtlich des Umweltaufkommens immer komplexerer KI-Modelle und der Notwendigkeit nachhaltigerer KI-Lösungen. Daher hat Associate Professor Daiju Ueda von der Graduate School of Medicine der Osaka Metropolitan University zusammen mit einem Forschungsteam die Umweltkosten von KI im Gesundheitswesen untersucht. Die Ergebnisse wurden in der Zeitschrift “Diagnostic and Interventional Imaging” veröffentlicht.
Dieser Forschungsbericht behandelt den Energieverbrauch von KI-Systemen im medizinischen Bereich, Kohlenstoffemissionen aus Rechenzentren und elektronische Abfallprobleme. Es wurden spezifische Lösungen zur Minderung dieser Umweltauswirkungen diskutiert, darunter die Entwicklung energieeffizienter KI-Modelle, die Umsetzung von Green Computing und die Nutzung erneuerbarer Energien. Darüber hinaus enthält der Bericht Maßnahmen für den nachhaltigen Einsatz von KI im medizinischen Bereich. Dies sind wichtige Leitlinien für medizinische Einrichtungen, politische Entscheidungsträger und KI-Entwickler, um KI-Systeme in umweltverträglicher Weise zu betreiben.
Professor Ueda erklärte: “KI hat das Potenzial, die Qualität der Gesundheitsversorgung zu verbessern, aber gleichzeitig darf ihr Umwelteinfluss nicht ignoriert werden. Die von uns empfohlenen Best Practices sind die ersten Schritte, um diese beiden Faktoren ins Gleichgewicht zu bringen.” Die Herausforderung für die Zukunft wird sein, diese Empfehlungen in der tatsächlichen medizinischen Praxis zu überprüfen und weiter auszuarbeiten. Sie sollen auch zur Standardisierung von Methoden zur Bewertung des Umwelteinflusses von KI und zur Entwicklung eines internationalen Regelwerks beitragen.