Chirurgie met hulp van AI of AI-gestuurde diagnostiek klinkt misschien als iets uit een futuristische film, maar in de afgelopen jaren is AI uitgegroeid tot een belangrijke motor van innovatie binnen de MedTech-sector. AI biedt niet alleen voordelen voor MedTech-bedrijven die op zoek zijn naar een concurrentievoordeel en kostenbesparing, maar ook voor zorgverleners die onder toenemende werkdruk moeite hebben om de kwaliteit van de patiëntenzorg op peil te houden.
De voordelen zijn duidelijk: snellere en betere behandelresultaten, gepersonaliseerde zorgoplossingen en meer operationele efficiëntie. Toch roept de opmars van AI ook belangrijke ethische vragen op. Daarom is het essentieel om de juiste specialisten met AI-expertise aan te nemen die bedrijven kunnen helpen deze uitdagingen op verantwoorde wijze aan te pakken.
Ethische zorgen rond het gebruik van AI in MedTech
ChatGPT:
Duurzaamheid
AI biedt krachtige oplossingen voor personeelstekorten, toenemende zorgvraag en kostenbesparingen, maar de milieu-impact ervan roept serieuze ethische vragen op. De kern van AI wordt gevormd door datacenters, die enorme hoeveelheden elektriciteit verbruiken. Volgens het International Energy Agency (IEA) zal de wereldwijde energievraag door AI de komende jaren sterk stijgen, en dit gebeurt bovendien ongelijk verdeeld over landen.
Tegen 2026 zouden datacenters 80% meer energie kunnen verbruiken dan in 2022, ondanks verwachte efficiëntieverbeteringen. Alleen al AI-specifieke datacenters zouden 90 terawattuur (TWh) extra elektriciteit kunnen verbruiken – ongeveer 4% van het huidige verbruik in de EU – en daarmee 20% bijdragen aan de totale groei. De grootste stijgingen worden verwacht in China en de Verenigde Staten, met naar schatting respectievelijk 70 TWh en 60 TWh extra verbruik. Deze groeiende energievoetafdruk stelt de duurzaamheid van AI in de gezondheidszorg ter discussie en vereist dringende actie om innovatie in balans te brengen met ecologische verantwoordelijkheid.
Om AI in MedTech duurzamer te maken, kunnen bedrijven algoritmes optimaliseren om de rekenkracht en het energieverbruik tijdens het trainen en inzetten van modellen te beperken. Het overstappen op groenere datacenters die draaien op hernieuwbare energie verlaagt de CO₂-uitstoot van AI-infrastructuren aanzienlijk. Ook edge computing, waarbij data lokaal worden verwerkt, vermindert het energieverbruik en dataverkeer, terwijl tegelijkertijd de privacy beter gewaarborgd blijft.
