現実世界におけるエネルギー生産手法の構成に基づくと、年間の温室効果ガス（GHG）排出量の最大10%が、医療プロセスおよび医療サービスによるものと考えられている（参照論文）。米ジョンズホプキンス大学などの研究チームは「自律型医療AIの導入がGHG排出を削減する可能性」を調査し、このほど研究成果を公表した。
12日、npj Digital Medicineから公開されたチームの野心的研究論文では、ポイントオブケア診断に自律型AIを導入することで達成できる「GHG排出削減の可能性」を推定している。具体的には、糖尿病患者に対する眼科検診（糖尿病性網膜症スクリーニング）において、検査から診断までを自動化する自律型AIシステム導入について、眼科医による従来手法と比較した場合のGHG排出量を算出した。詳細なGHG排出推定により、対面での糖尿病眼科検査と比較して、自律型AIによる眼科検査は「約80％のGHG削減」を達成できると、チームは結論付けている。
デジタルヘルスの拡大は、医療職や患者の移動を有意に抑制することを通し、GHG削減に資する可能性がこれまでも指摘されてきた。一方、医療AIの臨床導入自体がGHG削減に貢献する可能性について調査した研究はまだ無く、チームが明らかにした示唆的研究成果には大きな関心が集まっている。ただし、ケアエピソードに関連するGHG排出や、AIシステムの設計・開発に起因する排出、眼科医の教育・トレーニングに伴う排出、など現実的に存在する主要な排出要素が本研究では考慮されていないため、今後のさらなる研究知見の集積が望まれている。
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