ヘルスケアのための炭素効率的な深層学習：気候変動を意識した臨床AI展開のための3D脳腫瘍セグメンテーションモデルの精度と持続可能性のベンチマーク

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Original title: Carbon-Efficient Deep Learning for Healthcare: An Accuracy–Sustainability benchmarking of 3D Brain Tumor Segmentation models for Climate-Aware Clinical AI Deployment

K Kumar et al., Results in Engineering, 2026.

  • 深層学習のアーキテクチャの複雑化が、計算資源の消費増大と環境への影響を招いている。
  • 臨床AIの展開においては、精度と持続可能性を両立させるモデルの評価が重要である。
  • 本研究では、3D脳腫瘍セグメンテーションモデルの精度と持続可能性をベンチマーク評価する。

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