Why digital innovation may not reduce healthcare’s environmental footprint
Notice bibliographique
Résumé
Digital innovations come with their own environmental cost and should not be seen as a simple fix for healthcare emissions, argue Gabrielle Samuel and colleagues Healthcare is becoming increasingly digitalised through innovations in information and communication technologies as well as advances in machine learning and artificial intelligence (AI).1 Advocates enthuse that this digitalisation—including monitoring devices, streaming, and data storage—will improve key aspects of healthcare delivery such as safety, accessibility, quality of care, effectiveness, and efficiency.2 Others debate whether these promises can be met because of complex social, cultural, economic, and political implementation challenges.3 More recently, digital innovation has been promoted as a means to reduce the environmental harms associated with healthcare delivery.4 Healthcare systems contribute to roughly 5% of a country’s total greenhouse gas emissions, with this figure often being higher in high income countries.5 Although digitalisation can reduce environmental harms, technologies could also be implemented in ways that do not lead to reductions. Indeed, given the paradoxical increase in energy use associated with the introduction of energy saving technologies—the so called rebound effect—digital innovation may increase resource use with little change to health outcomes. Digital innovations have the potential to decrease the environmental harm from health systems in several ways (box 1). First, digital innovations are expected to help reduce the greenhouse gas emissions associated with existing healthcare facilities by improving their efficiency. In the UK the NHS has predicted carbon savings through the use of realtime monitoring, including artificial intelligence, to better control buildings (eg, lights, heating, and cooling) and to forecast resource allocation more effectively.6 Use of digital technologies to predict electricity and water consumption across various healthcare facilities has allowed hospital managers to identify variation in usage and deal with the causes.7 Box 1 ### How digital technologies might reduce the environmental harms of healthcare #### Improving the operational efficiency of existing healthcare infrastructureRETURN TO TEXT
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,013 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».