論文の概要: Quantum AI for Alzheimer's disease early screening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00755v1
• Date: Wed, 1 May 2024 07:55:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 20:42:37.233734
• Title: Quantum AI for Alzheimer's disease early screening
• Title（参考訳）: アルツハイマー病早期スクリーニングのための量子AI
• Authors: Giacomo Cappiello, Filippo Caruso,
• Abstract要約: アルツハイマー病は神経変性性脳障害であり、主に高齢者に影響を及ぼし、重要な認知障害を引き起こす。 DARWINデータセットには、アルツハイマー病に罹患した人々と健康な人々のグループによる手書きのサンプルが含まれている。 本稿では、このユースケースに量子AIを適用します。特に、このデータセットを使用して、分類タスクのカーネルメソッドをテストし、それらのパフォーマンスを量子機械学習メソッドで得られたものと比較します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum machine learning is a new research field combining quantum information science and machine learning. Quantum computing technologies seem to be particularly well suited to solving problems in the health sector in an efficient way, because they may deal with large datasets more efficiently than classical AI. Alzheimer's disease is a neurodegenerative brain disorder that mostly affects elderly people, causing important cognitive impairments. It is the most common cause of dementia and it has an effect on memory, thought, learning abilities and movement control. This type of disease has no cure, consequently an early diagnosis is fundamental for reducing its impact. The analysis of handwriting can be effective for diagnosing, as many researches have conjectured. The DARWIN (Diagnosis AlzheimeR WIth haNdwriting) dataset contains handwriting samples from people affected by Alzheimer's disease and a group of healthy people. Here we apply quantum AI to this use-case. In particular, we use this dataset to test kernel methods for classification task and compare their performances with the ones obtained via quantum machine learning methods. We find that quantum and classical algorithms achieve similar performances and in some cases quantum methods perform even better. Our results pave the way for future new quantum machine learning applications in early-screening diagnostics in the healthcare domain.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習は、量子情報科学と機械学習を組み合わせた新しい研究分野である。 量子コンピューティング技術は、古典的なAIよりも大規模なデータセットを効率的に扱うことができるため、健康分野の問題を解決するのに特に適しているように思われる。 アルツハイマー病は神経変性性脳障害であり、主に高齢者に影響を及ぼし、重要な認知障害を引き起こす。 認知症の最も一般的な原因であり、記憶、思考、学習能力、運動制御に影響を及ぼす。 この種の疾患には治療法がないため、早期診断はその影響の軽減に不可欠である。 筆跡解析は、多くの研究が予想しているように、診断に有効である。 DARWIN(Diagnosis AlzheimeR WIth haNdwriting)データセットには、アルツハイマー病に罹患した人々と健康な人々のグループによる手書きのサンプルが含まれている。 ここでは、このユースケースに量子AIを適用します。 特に、このデータセットを用いて、カーネルメソッドを分類タスクとしてテストし、それらの性能を量子機械学習手法で得られたものと比較する。 量子および古典的アルゴリズムは同様の性能を達成でき、場合によっては量子法の性能も向上する。 我々の研究結果は、医療領域における早期スクリーニング診断における新しい量子機械学習応用の道を開くものである。

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