Os hospitais devem usar a IA de forma responsável para evitar o aumento das emissões de carbono, dizem os pesquisadores

Um estudo que investigou o impacto da inteligência artificial nos cuidados de saúde mostrou que a utilização de grandes modelos de linguagem para processar milhares de registos de pacientes diariamente em vários hospitais pode levar a um consumo substancial de recursos.

Publicado em 15 de novembro em Revista de Medicina Internapesquisadores da Universidade de Adelaide e da Universidade de Reading destacam maneiras pelas quais os hospitais podem usar a IA de forma responsável, incluindo o uso de prompts mais curtos para resumir os dados dos pacientes.

Oliver Kleinig, que liderou a pesquisa da Universidade de Adelaide, disse: “Todos os dias que você está no hospital, médicos, enfermeiros e outros profissionais do hospital documentam páginas e páginas sobre sua saúde. Ao final de uma internação hospitalar, é é possível acumular dezenas de milhares de palavras em seu nome Ao contrário da ocupada equipe de saúde, os grandes modelos privados de linguagem, semelhantes ao ChatGPT, têm tempo para ler e processar essas informações.

“No entanto, com grande poder de processamento vem uma grande responsabilidade. Uma única consulta de IA usa eletricidade suficiente para carregar um smartphone 11 vezes e consome 20 mililitros de água doce em data centers australianos. Estima-se que o ChatGPT use 15 vezes mais energia que o Google.

“A implementação de grandes modelos de linguagem nos cuidados de saúde pode ter consequências ambientais muito significativas. Os chefes dos hospitais precisam de pensar cuidadosamente sobre onde e quando a inteligência artificial deve ser usada nas suas organizações”.

Perguntas a considerar

As emissões diárias de carbono do ChatGPT já equivalem às de 400-800 lares nos EUA. Os sistemas de IA de cuidados de saúde provavelmente teriam uma pegada ainda maior, uma vez que requerem modelos mais poderosos para lidar com informações médicas complexas e devem ser executados localmente para a privacidade do paciente.

Além do consumo de energia, o hardware necessário para estes sistemas de IA requer uma extensa mineração de metais de terras raras, potencialmente causando a destruição do habitat. O processo de fabricação por si só pode duplicar a pegada de carbono das operações de IA.

Para reduzir o impacto dos hospitais e centros médicos no ambiente, os investigadores propõem cinco questões-chave que os prestadores de cuidados de saúde devem considerar antes de implementar sistemas de IA, incluindo:

• Minha organização precisa de um modelo de linguagem amplo? A tecnologia existente poderia ser suficiente?
• Qual LLM devo escolher? Use o menor modelo possível para diminuir o consumo de recursos – LLMs menores e ajustados podem superar aplicativos maiores.
• Como posso otimizar meu LLM? Use avisos menores e específicos para reduzir o impacto de carbono das aplicações. Avisos sucintos com informações refinadas são mais eficientes em termos de energia.
• Em qual hardware devo executar meu LLM? É preferível usar hardware que funcione com energia renovável.
• Que dados devo compartilhar? Maximize a eficiência do LLM compartilhando dados quando apropriado.

O estudo sugere que a IA poderia reduzir potencialmente o impacto ambiental dos cuidados de saúde de outras formas, tais como melhorar o fluxo de pacientes e reduzir o uso de papel.