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Enregistrement W4409175390 · doi:10.1177/08465371251327143

Enhancing Environmental Sustainability in Diagnostic Radiology: Focus on CT, MRI, and Nuclear Medicine

2025· review· en· W4409175390 sur OpenAlexaff
David A. Leswick, Roshini Kulanthaivelu, Hasan Jamil, Chloe L. Nguyen, Omer Munir, Seyed Ali Mirshahvalad, Omar Islam

Notice bibliographique

RevueCanadian Association of Radiologists Journal · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkWomen's College HospitalQueen's UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSustainabilityEnvironmental economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical imaging, including MRI, CT, and nuclear medicine play a critical role in healthcare but also imposes significant environmental burdens due to high energy consumption and waste production. Of the diagnostic modalities, MRI is the most energy-intensive modality, consuming up to 60 kWh per scan, followed by CT, which ranges from 1.0 to 11.4 kWh per scan. Lifecycle analyses show that operational energy use far exceeds manufacturing emissions, highlighting the need for energy-saving strategies. Implementing standby and power-off modes, optimizing scan protocols, and using AI-driven efficiency improvements can significantly reduce unnecessary energy use. Additionally, sustainable infrastructure, such as variable-flow cooling systems and strategic equipment placement, can further minimize environmental impact. Nuclear medicine, while relatively lower in energy consumption, relies on energy-intensive radioisotope production, often requiring fossil fuel-powered reactors and extensive transport logistics. Contrast agents in MRI and CT pose contamination risks in wastewater, as they are inadequately removed via conventional treatment plants methods. This results in the accumulation of gadolinium and iodinated byproducts in drinking water sources, posing potential human and ecological risks. Nuclear medicine radioisotopes, including Tc-99, also contribute to long-term contamination concerns. Strategies to mitigate these impacts include urine recycling, contrast separation, and advanced wastewater treatment. Sustainable practices in medical imaging require a multi-pronged approach, combining operational efficiency, renewable energy adoption, and stricter waste management protocols. Future efforts may also focus on promoting low-field MRI, AI-driven scan optimization, and alternative contrast agents, ensuring that radiology departments balance diagnostic efficacy with environmental responsibility.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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