論文の概要: Towards quantum computing for clinical trial design and optimization: A perspective on new opportunities and challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13113v1
- Date: Fri, 19 Apr 2024 18:00:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 20:18:24.790466
- Title: Towards quantum computing for clinical trial design and optimization: A perspective on new opportunities and challenges
- Title(参考訳): 臨床治験設計と最適化のための量子コンピューティングに向けて:新しい機会と課題をめざして
- Authors: Hakan Doga, M. Emre Sahin, Joao Bettencourt-Silva, Anh Pham, Eunyoung Kim, Alan Andress, Sudhir Saxena, Aritra Bose, Laxmi Parida, Jan Lukas Robertus, Hideaki Kawaguchi, Radwa Soliman, Daniel Blankenberg,
- Abstract要約: 本稿では,臨床治験設計および最適化における現状の課題について検討する。
焦点は、臨床試験シミュレーション、サイト選択、コホート識別の3つの重要な側面に焦点を当てている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.250217476520467
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Clinical trials are pivotal in the drug discovery process to determine the safety and efficacy of a drug candidate. The high failure rates of these trials are attributed to deficiencies in clinical model development and protocol design. Improvements in the clinical drug design process could therefore yield significant benefits for all stakeholders involved. This paper examines the current challenges faced in clinical trial design and optimization, reviews established classical computational approaches, and introduces quantum algorithms aimed at enhancing these processes. Specifically, the focus is on three critical aspects: clinical trial simulations, site selection, and cohort identification. This study aims to provide a comprehensive framework that leverages quantum computing to innovate and refine the efficiency and effectiveness of clinical trials.
- Abstract(参考訳): 薬物発見プロセスにおける臨床試験は、薬物候補の安全性と有効性を決定するために重要である。
これらの臨床試験の失敗率の高さは、臨床モデルの開発とプロトコル設計の欠陥に起因する。
臨床薬品設計プロセスの改善は、関係するすべての利害関係者に大きな利益をもたらす可能性がある。
本稿では,臨床トライアル設計と最適化における現状の課題,古典的計算手法の確立,これらのプロセスの強化を目的とした量子アルゴリズムの導入について検討する。
具体的には、臨床試験シミュレーション、サイト選択、コホート識別の3つの重要な側面に焦点を当てている。
本研究の目的は、量子コンピューティングを活用して、臨床試験の効率性と効果を革新し、改善する包括的枠組みを提供することである。
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