在每一次伟大的行动中，都存在着权衡。每向前迈出一步，都会有相应的退步。这或许是大自然维持平衡的方式，尤其在医疗领域这一原则尤为明显。尽管美国医疗系统在技术采用和人才保留方面仍落后于许多行业，但其高支出却并未带来预期的效果。截至2023年，美国将其GDP的约17.3%用于医疗保健，远超其他发达国家。然而，尽管有如此巨大的投资，2022年美国的平均寿命仅为77.5岁。
医生的职业倦怠仍然是一个关键问题，最近的调查显示，2023年约有48%的医生报告了职业倦怠症状。这一持续的问题导致美国医学院协会最新估计，到2036年，医生短缺人数可能高达86,000人。这些统计数据凸显了我们的医疗系统迫切需要通过技术进行增强。
人工智能在医疗领域的前景
传统人工智能和生成式人工智能的出现带来了希望，尤其是在医疗服务提供者行业。医疗组织有意追求新的数字工具，以减少医生的职业倦怠，降低成本，优化运营，扩大创新，并真正提升患者体验。这一时刻展示了我们做好事的愿望和在强大技术介入下谦逊地增强人类能力并影响社会的决心。
生成式人工智能是应对医疗领域最大挑战的改变者。它通过自动化文书工作减少了医生的职业倦怠，使医生能够更多地关注患者。在精准医疗领域，人工智能以闪电般的速度处理数据，以前所未有的方式定制治疗方案。对于文档记录和呼叫中心，它是不知疲倦的助手，捕捉每一个细节并全天候处理查询。人工智能优化了我们的时间和资源，使我们能够更聪明地工作，而不是更辛苦地工作。这不仅是创新，而是一场医疗革命，我们才刚刚开始。
进步的环境成本
然而，在通过人工智能渠道追求更好的医疗过程中，我们无意中引发了一场耗能的技术革命。生成式人工智能的快速采用和随之而来的数据中心基础设施扩张为企业和社会带来了重大挑战和机遇。
人工智能行业的能源消耗正在以前所未有的速度增长，预计到2030年，数据中心的电力需求可能占全球电力需求的8%。这一激增对运营成本和环境可持续性产生了显著影响。人工智能模型训练的碳足迹相当大，一些大型语言模型产生的排放量相当于五辆汽车的终身排放量。
每次发送给生成式人工智能模型的提示都需要计算能力，这转化为能源消耗。在医疗环境中，人工智能越来越多地用于从临床决策支持到行政工作的各种任务，数百万次提示的累积效应可能是巨大的。
水资源使用是另一个关键因素，数据中心需要保持冷却以防止设备过热。报告显示，到2030年，美国数据中心可能每年消耗1740亿加仑的水。这种资源密集度可能影响当地水资源供应，需要战略规划。
公共卫生的悖论
在公共卫生方面，这是一个双刃剑。数据中心增加的排放和潜在的局部空气和水污染令人担忧。但医疗人工智能的进步是变革性的。人工智能可以预防诊断错误，提高患者安全，并通过推动我们向更预防性的模式发展来降低成本。
我们站在一个十字路口，面临两条道路：一条通向各种中心的建设，这可能导致更好的医疗系统；另一条则可能导致对我们星球和公共健康的负面影响——这确实是一个讽刺的时刻。我们应该选择哪条路？
责任之路
权力越大，责任越大，这一原则同样适用于人工智能和生成式人工智能，特别是在医疗领域。我们需要走的责任之路是建立在商业智慧核心上的。将责任融入生成式人工智能的结构中，可以创造一条可持续、自觉和健康的道路。这将引领我们进入蓝天时刻，结合技术创新和人类智慧，重塑医疗保健的可及性、体验和结果。
为了在利用生成式人工智能在医疗领域的优势的同时最大限度地减少其环境影响，培训医疗专业人员和管理人员更高效、负责任地使用这些工具至关重要。以下是三个关键策略：
教育关于提示工程。 开发全面的培训计划，教授医疗专业人员如何编写高效、精确的提示。这包括了解明确指令的重要性、适当的背景设定和避免冗余信息。通过制定更好的提示，用户可以减少实现所需结果所需的交互次数，从而降低能源消耗。
实施“先思考再提示”的文化。 鼓励一种优先考虑谨慎使用人工智能的工作场所文化。这涉及培训员工考虑是否有必要进行人工智能查询，或者信息是否可以通过其他途径获得。通过减少不必要的提示，组织可以显著减少其人工智能能源足迹。
利用人工智能辅助的提示优化工具。 开发和实施帮助用户在发送给大型语言模型之前优化其提示的人工智能工具。这些工具可以建议更高效的措辞，消除冗余，并将多个潜在提示合并成一个更有效的查询。通过“预处理”提示，我们可以减轻对能耗高的大型语言模型的工作负载。
增加透明度。 为了实现生成式人工智能的负责任使用，组织应跟踪和报告大规模人工智能项目的碳足迹。这将促进人工智能行业的透明度和问责制。鼓励领导者意识到使用可再生能源为人工智能数据中心供电并推广人工智能硬件的电子废物回收，是另一种减少对环境和公共健康负面影响的方法。
通过培训医疗专业人员更高效、谨慎地使用生成式人工智能，我们可以朝着技术进步和环境保护并重的未来迈进。
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