Il paradosso dell’IA negli ospedali: è utile ma inquina

L’intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando il settore sanitario, migliorando diagnosi, trattamenti e gestione delle risorse negli ospedali. Tuttavia, il suo crescente impiego solleva interrogativi sull’impatto ambientale, soprattutto in termini di consumo energetico e sostenibilità delle infrastrutture sanitarie.

AI in sanità: tra efficienza e sostenibilità

L’AI è definita un “Giano bifronte” per il suo duplice ruolo: da un lato, ottimizza i processi clinici, riduce errori e sprechi, dall’altro, non può essere considerata una tecnologia “green” a causa dell’elevato consumo energetico necessario per addestrare e utilizzare i modelli generativi. Secondo l’Agenzia Internazionale per l’Energia, l’AI può offrire opportunità per una gestione più efficiente dell’energia, ma resta fondamentale affrontare il tema della sostenibilità, come discusso al XXV Convegno nazionale Aiic.

Le principali fonti inquinanti dell’IA

L’adozione crescente dell’intelligenza artificiale negli ospedali porta con sé diversi impatti ambientali significativi. Le principali fonti di inquinamento riconducibili all’uso dell’AI in ambito sanitario sono:

• Consumo energetico dei data center
  L’addestramento e l’esecuzione dei modelli di AI, soprattutto quelli generativi e di deep learning, richiedono enormi quantità di energia elettrica. I data center che ospitano questi sistemi sono tra i principali responsabili dell’aumento del consumo globale di elettricità, con previsioni di un raddoppio entro il 2030 a causa della diffusione dell’AI in sanità.
• Emissioni di CO2 e gas serra
  L’elevato consumo energetico si traduce direttamente in emissioni di anidride carbonica e altri gas serra, specialmente se l’energia proviene da fonti non rinnovabili. L’addestramento di un singolo grande modello AI può generare emissioni paragonabili a centinaia di voli transatlantici.
• Consumo di acqua per il raffreddamento
  I sistemi di raffreddamento dei data center AI utilizzano grandi quantità di acqua, la cui domanda è destinata a quadruplicare entro il 2030. Questo impatto è particolarmente rilevante in un settore come quello sanitario, dove la continuità operativa è fondamentale.
• Produzione e smaltimento di hardware
  La produzione di chip e componenti elettronici necessari per l’AI comporta un impatto ambientale rilevante, sia per il consumo di energia sia per l’uso di materiali rari e difficili da riciclare. Inoltre, l’espansione dei data center genera un aumento dei rifiuti elettronici.
• Materiali di consumo e dispositivi monouso
  L’uso di AI in sanità è spesso associato a dispositivi medici e materiali di consumo (come plastica monouso, gas anestetici, mezzi di contrasto), che contribuiscono ulteriormente all’impatto ambientale, sia in termini di produzione che di smaltimento.

In sintesi, l’impatto ambientale dell’AI in sanità deriva principalmente da energia, acqua, emissioni di CO2, produzione di hardware e gestione dei materiali di consumo.