論文の概要: Dementia Prediction Applying Variational Quantum Classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08653v1
• Date: Tue, 14 Jul 2020 22:47:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 01:39:28.596979
• Title: Dementia Prediction Applying Variational Quantum Classifier
• Title（参考訳）: 変分量子分類器を用いた認知症予測
• Authors: Daniel Sierra-Sosa, Juan Arcila-Moreno, Begonya Garcia-Zapirain, Cristian Castillo-Olea, Adel Elmaghraby
• Abstract要約: 認知症は世界中で5番目の死因であり、毎年1000万人の新規感染者が死亡している。 量子機械学習(QML)技術に関する最近の研究は、既存の機械学習モデルのトレーニングプロセスを加速するのに有用な様々なアプローチを発見した。 特に,IBMのフレームワークであるQiskitで実装された変分量子分類(VQC)を使うことで,高齢者の認知症を予測できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dementia is the fifth cause of death worldwide with 10 million new cases every year. Healthcare applications using machine learning techniques have almost reached the physical limits while more data is becoming available resulting from the increasing rate of diagnosis. Recent research in Quantum Machine Learning (QML) techniques have found different approaches that may be useful to accelerate the training process of existing machine learning models and provide an alternative to learn more complex patterns. This work aims to report a real-world application of a Quantum Machine Learning Algorithm, in particular, we found that using the implemented version for Variational Quantum Classiffication (VQC) in IBM's framework Qiskit allows predicting dementia in elderly patients, this approach proves to provide more consistent results when compared with a classical Support Vector Machine (SVM) with a linear kernel using different number of features.
• Abstract（参考訳）: 認知症は世界で5番目の死因であり、毎年1000万人の新規患者が死亡している。 機械学習技術を用いた医療アプリケーションは物理的限界にほぼ達しているが、診断の頻度の増加によってより多くのデータが利用できるようになっている。 量子機械学習(QML)技術に関する最近の研究は、既存の機械学習モデルのトレーニングプロセスを加速し、より複雑なパターンを学ぶための代替手段を提供するのに役立つ、さまざまなアプローチを発見した。 本研究は,量子機械学習アルゴリズムの実世界の応用を報告することを目的としており,特に,ibmのフレームワークにおける変分量子分類(vqc)に実装されたバージョンを用いることにより,高齢者の認知症予測を可能にしている。

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