論文の概要: The state of quantum computing applications in health and medicine
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09106v1
- Date: Sun, 22 Jan 2023 11:53:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-24 14:55:47.480563
- Title: The state of quantum computing applications in health and medicine
- Title（参考訳）: 保健医療における量子コンピューティング応用の現状
- Authors: Frederik F. Fl\"other
- Abstract要約: 本総説では,臨床および医学的概念量子コンピューティングの応用について述べる。
ユースケース領域はゲノム学、臨床研究、発見、診断、治療と介入にまたがる。
特に量子機械学習(QML)は急速に進化し、最近の医学研究において古典的なベンチマークと競合することが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Quantum computing hardware and software have made enormous strides over the
last years. Questions around quantum computing's impact on research and society
have changed from "if" to "when/how". The 2020s have been described as the
"quantum decade", and the first production solutions that drive scientific and
business value are expected to become available over the next years. Medicine,
including fields in healthcare and life sciences, has seen a flurry of
quantum-related activities and experiments in the last few years (although
medicine and quantum theory have arguably been entangled ever since
Schr\"odinger's cat). The initial focus was on biochemical and computational
biology problems; recently, however, clinical and medical quantum solutions
have drawn increasing interest. The rapid emergence of quantum computing in
health and medicine necessitates a mapping of the landscape. In this review,
clinical and medical proof-of-concept quantum computing applications are
outlined and put into perspective. These consist of over 40 experimental and
theoretical studies from the last few years. The use case areas span genomics,
clinical research and discovery, diagnostics, and treatments and interventions.
Quantum machine learning (QML) in particular has rapidly evolved and shown to
be competitive with classical benchmarks in recent medical research. Near-term
QML algorithms, for instance, quantum support vector classifiers and quantum
neural networks, have been trained with diverse clinical and real-world data
sets. This includes studies in generating new molecular entities as drug
candidates, diagnosing based on medical image classification, predicting
patient persistence, forecasting treatment effectiveness, and tailoring
radiotherapy. The use cases and algorithms are summarized and an outlook on
medicine in the quantum era, including technical and ethical challenges, is
provided.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングのハードウェアとソフトウェアはここ数年で大きな進歩を遂げてきた。
量子コンピューティングが研究と社会に与える影響に関する質問は、"if"から"when/how"に変わった。
2020年代は「量子10年」と表現され、科学とビジネスの価値を推し進める最初の生産ソリューションが今後数年のうちに利用可能になると予想されている。
医療や生命科学の分野を含む医学は、ここ数年で量子関連の活動や実験が活発に行われている(医学と量子理論はシュル=オディンガーの猫以来、おそらく絡み合っていた)。
初期の焦点は生化学と計算生物学の問題であったが、近年は臨床と医学の量子ソリューションへの関心が高まっている。
健康と医学における量子コンピューティングの急速な出現は、風景のマッピングを必要としている。
本稿では,臨床および医学的な概念量子コンピューティングの応用について概説し,考察する。
これらは過去数年間に40以上の実験および理論的研究から成っている。
ユースケース領域はゲノム学、臨床研究、発見、診断、治療と介入に及びます。
特に量子機械学習(QML)は急速に進化し、最近の医学研究において古典的なベンチマークと競合することが示されている。
例えば、量子サポートベクトル分類器や量子ニューラルネットワークといったQMLアルゴリズムは、様々な臨床および実世界のデータセットで訓練されている。
これには、薬物候補としての新しい分子実体の生成、医用画像分類に基づく診断、患者の持続性予測、治療効果の予測、放射線治療の調整が含まれる。
ユースケースとアルゴリズムを要約し、技術的および倫理的課題を含む量子時代の医学の展望を提供する。
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