麻酔科領域における臨床人工知能のカーボンフットプリント：現行臨床実践との桁違い比較

The Carbon Footprint of Clinical Artificial Intelligence in Anaesthesiology: An Order-of-Magnitude Comparison with Current Clinical Practice (原題)

Elena Giovanna Bignami, Mattia Madeo, Sara Fedele, Tania Domenichetti, Matteo Panizzi, Andrea Bruni, Valentina Bellini

Anaesthesia Critical Care & Pain Medicine📚 査読済 / ジャーナル2026-10-01#気候科学対象セクター: healthcare

DOI: 10.1016/j.accpm.2026.101937

原典: https://doi.org/10.1016/j.accpm.2026.101937

🤖 gxceed AI 要約

日本語

麻酔科領域で用いられる臨床AIの炭素フットプリントを、現行の臨床実践と桁違いのオーダーで比較する研究。AI導入が医療現場の排出量に与える影響を定量化し、AI利用の環境負荷を評価する視点を提示する。医療分野における脱炭素とAI活用のトレードオフを議論する基礎資料となる。

English

This study estimates the carbon footprint of clinical AI used in anaesthesiology and compares it at order-of-magnitude level with current clinical practice. It quantifies how AI deployment affects emissions in healthcare settings, offering a lens on the environmental burden of AI use. It provides a basis for weighing decarbonization against AI adoption in medicine.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

医療機関のScope 3・エネルギー管理に関わる知見として、病院の脱炭素計画やAI導入ガバナンスを検討する日本企業・医療法人に示唆を与える。SSBJ開示のScope 3算定におけるデジタルサービス排出の扱いを考える材料にもなる。

In the global GX context

Adds to the emerging literature on AI's own carbon footprint, relevant to Scope 3 accounting of digital services and to healthcare decarbonization commitments under frameworks like CSRD and TCFD. It helps disclosure scholars frame AI-related emissions as a measurable category.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AI利用の環境負荷を定量化する手法と、医療分野での排出比較の枠組みを参考にできる。

🏢実務担当者:医療機関やAI導入企業が、AI利用に伴う排出をScope 3算定にどう組み込むか検討する材料になる。

🏛政策担当者:医療AIの普及促進と脱炭素政策の整合を図る際の基礎的エビデンスとして参照できる。

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.accpm.2026.101937first seen 2026-10-17 04:48:09

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。