論文の概要: Quantum Machine Learning in Precision Medicine and Drug Discovery -- A Game Changer for Tailored Treatments?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18639v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 20:59:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:58:30.678985
• Title: Quantum Machine Learning in Precision Medicine and Drug Discovery -- A Game Changer for Tailored Treatments?
• Title（参考訳）: 精密医療と薬物発見における量子機械学習 -- 整形治療のためのゲームチェンジャー?
• Authors: Markus Bertl, Alan Mott, Salvatore Sinno, Bhavika Bhalgamiya,
• Abstract要約: 伝統的な計算手法は、しばしば不足し、遅延し、時には非効率な診断や治療につながる。 本稿では,Quantum Computing (QC) とQuantum Machine Learning (QML) が医療に革命をもたらす可能性のある変革的進歩を提供する分野を要約する。 ソフトウェア(形式的手法)の特定,開発,検証を行う数学的手法は,QCの信頼性と正確性を高めることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.124958340749622
• License:
• Abstract: The digitization of healthcare presents numerous challenges, including the complexity of biological systems, vast data generation, and the need for personalized treatment plans. Traditional computational methods often fall short, leading to delayed and sometimes ineffective diagnoses and treatments. Quantum Computing (QC) and Quantum Machine Learning (QML) offer transformative advancements with the potential to revolutionize medicine. This paper summarizes areas where QC promises unprecedented computational power, enabling faster, more accurate diagnostics, personalized treatments, and enhanced drug discovery processes. However, integrating quantum technologies into precision medicine also presents challenges, including errors in algorithms and high costs. We show that mathematically-based techniques for specifying, developing, and verifying software (formal methods) can enhance the reliability and correctness of QC. By providing a rigorous mathematical framework, formal methods help to specify, develop, and verify systems with high precision. In genomic data analysis, formal specification languages can precisely (1) define the behavior and properties of quantum algorithms designed to identify genetic markers associated with diseases. Model checking tools can systematically explore all possible states of the algorithm to (2) ensure it behaves correctly under all conditions, while theorem proving techniques provide mathematical (3) proof that the algorithm meets its specified properties, ensuring accuracy and reliability. Additionally, formal optimization techniques can (4) enhance the efficiency and performance of quantum algorithms by reducing resource usage, such as the number of qubits and gate operations. Therefore, we posit that formal methods can significantly contribute to enabling QC to realize its full potential as a game changer in precision medicine.
• Abstract（参考訳）: 医療のデジタル化は、生物学的システムの複雑さ、膨大なデータ生成、パーソナライズされた治療計画の必要性など、多くの課題を提示している。 伝統的な計算手法は、しばしば不足し、遅延し、時には非効率な診断や治療につながる。 量子コンピューティング(QC)と量子機械学習(QML)は、医療に革命をもたらす可能性のある変革的な進歩を提供する。 本稿では、QCが前例のない計算力を約束する領域を要約し、より高速で正確な診断、パーソナライズされた治療、薬物発見プロセスの強化を可能にする。 しかし、量子技術を精密医療に統合することは、アルゴリズムの誤りや高いコストを含む課題も提示する。 ソフトウェア(形式的手法)の特定,開発,検証を行う数学的手法は,QCの信頼性と正確性を高めることができることを示す。 厳密な数学的枠組みを提供することにより、形式的手法は高い精度でシステムを特定し、開発し、検証するのに役立つ。 ゲノムデータ分析において、フォーマルな仕様言語は、(1)疾患に関連する遺伝マーカーを特定するために設計された量子アルゴリズムの挙動と性質を正確に定義することができる。 モデル検査ツールは、アルゴリズムの可能な全ての状態を体系的に探索し、(2)全ての条件下で正しく振る舞うことを保証する。 さらに、フォーマルな最適化手法は、量子ビット数やゲート演算などのリソース使用量を減らすことにより、量子アルゴリズムの効率と性能を向上させることができる。 そこで本研究では,QCがゲームチェンジャーとしての可能性を実現する上で,形式的手法が有効であることを示す。

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