引用文献：Doo, Florence X et al. “Environmental Sustainability and AI in Radiology: A Double-Edged Sword.” Radiologyvol. 310,2 (2024): e232030. doi:10.1148/radiol.232030
放射科：人工智能对环境可持续性的负面影响：挑战、行动与结果1.医疗系统（包括放射科）是全球气候危机的主要推手之一：美国，医疗行业的温室气体（GHG）排放量占全国总排放的8%–10%（医学影像科占全球 GHG 排放约 1%）；随着大数据与人工智能（AI）在放射科开发和应用的爆炸式增长，数据中心与计算任务正成为越来越大的排放源；与此同时，AI 也有潜力通过提升影像资源的利用效率，帮助放射学走向更可持续的未来；2.对于放射科医生和AI科学家来说，理解人工智能的双重性质至关重要：AI既有可能成为提升医学影像可持续性的利器，也可能对温室气体排放产生负面影响；本期《Radiology in Focus》文章旨在揭示可持续性与放射学AI交汇处的这一矛盾（下图所示）；放射学中环境可持续性与人工智能（AI）交汇点概要直观呈现放射学AI的环境负担，并指出利用AI反向提升可持续性的关键机会放射科人工智能数据存储方案综述：现场与云端选项、存储需求增长原因及减少温室气体排放的推荐措施；以上列出提升放射科人工智能可持续性的十大行动，重点在于减少温室气体排放，并利用人工智能工具优化图像采集与处理流程
参考文献
Doo, Florence X et al. “Environmental Sustainability and AI in Radiology: A Double-Edged Sword.” Radiologyvol. 310,2 (2024): e232030. doi:10.1148/radiol.232030
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