Environmental Sustainability and Cancer Imaging
Notice bibliographique
Résumé
The rising global burden of cancer drives increased demands for medical imaging, which is essential throughout cancer care. However, delivering medical imaging presents significant environmental challenges including high energy use, reliance on single-use supplies, and the production of environmental pollutants. Environmental factors, such as ultraviolet radiation, wildfire smoke, and carcinogenic pollutants contribute to rising cancer rates, while extreme weather events driven by climate change disrupt cancer care delivery-highlighting the close connection between patient and planetary health. This review explores opportunities to improve the environmental sustainability of oncologic imaging, emphasizing the importance of patient-relevant outcomes-such as quality of life and overall survival-as a guiding principle in cancer care. Key strategies include optimizing imaging schedules to reduce low-value imaging, selecting modalities with lower environmental impact where clinically appropriate, minimizing waste streams, and adopting energy-efficient practices. Artificial intelligence offers the potential to personalize imaging schedules and improve efficiency, though its benefits must be weighed against energy use. Mobile imaging programs and integrated scheduling reduce patient travel-related emissions while promoting health equity, particularly in underserved communities. Future research should focus on optimizing imaging intervals to address patient-relevant outcomes better, expanding the use of abbreviated imaging protocols, and the judicious deployment of artificial intelligence, ensuring its benefits justify energy use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».