論文の概要: The state of quantum computing applications in health and medicine
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09106v2
- Date: Wed, 23 Aug 2023 12:39:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-24 18:38:35.817370
- 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: 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。
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: Medicine, including fields in healthcare and life sciences, has seen a flurry
of quantum-related activities and experiments in the last few years (although
biology 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. 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
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）: 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(生物学と量子理論はシュルン=オディンガーの猫以来ずっと絡み合っていたが)。
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。
短期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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