論文の概要: Predicting Post-Surgical Complications with Quantum Neural Networks: A Clinical Study on Anastomotic Leak

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01708v1
• Date: Mon, 02 Jun 2025 14:13:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:34.482658
• Title: Predicting Post-Surgical Complications with Quantum Neural Networks: A Clinical Study on Anastomotic Leak
• Title（参考訳）: 量子ニューラルネットワークによる術後合併症の予測 : 解離性リークの臨床的検討
• Authors: Vojtěch Novák, Ivan Zelinka, Lenka Přibylová, Lubomír Martínek, Vladimír Benčurik,
• Abstract要約: 医学診断における量子機械学習の適用について検討する。 本研究は, 術後合併症の重篤な解離性漏出の予測に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16777183511743468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing represents a transformative leap in computational power, with the potential to revolutionize various fields, including healthcare. In this study, we explore the application of quantum machine learning in medical diagnostics, specifically focusing on the prediction of anastomotic leak, a severe post-surgical complication. By comparing quantum neural networks implemented with different ansatz functions to classical classification approaches-including logistic regression, support vector machines, multilayer perceptron, naive Bayes, nearest neighbors, and ensemble methods like gradient boosting and AdaBoost-we evaluate their effectiveness in predictive modeling. All models were trained and evaluated using simulations on a classical computer, without quantum sampling, noise, or other quantum-related errors. We employed cross-validation to ensure that model performance was assessed on unseen data, minimizing overfitting. Given the clinical importance of identifying true positives, we analyzed predictions at the highest possible sensitivity levels. At these sensitivity levels, quantum neural networks using the RealAmplitudes ansatz demonstrated the best performance in terms of positive predictive value, negative predictive value, specificity, Brier score, log loss, and other classification metrics. Our findings highlight the potential of quantum machine learning to improve predictive accuracy in complex medical scenarios and underscore the promise of integrating quantum computing into healthcare for better diagnostic outcomes.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、計算能力の革新的な飛躍であり、医療を含む様々な分野に革命をもたらす可能性がある。 本研究では,医学診断における量子機械学習の応用について検討する。 異なるアンザッツ関数で実装された量子ニューラルネットワークを古典的な分類手法と比較することにより、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、多層パーセプトロン、ナイーブベイズ、近接する隣人、勾配ブースティングやAdaBoostのようなアンサンブル手法を予測モデルで評価する。 全てのモデルは、量子サンプリング、ノイズ、その他の量子関連エラーなしで、古典的なコンピュータでシミュレーションを用いて訓練され、評価された。 モデルパフォーマンスが見えないデータに基づいて評価され、オーバーフィッティングを最小限にするため、クロスバリデーションを採用しました。 本研究は,正の正の同定が臨床的に重要であることを考慮し,高い感度レベルでの予測分析を行った。 これらの感度レベルにおいて、RealAmplitudes ansatzを用いた量子ニューラルネットワークは、正の予測値、負の予測値、特異性、ブライアスコア、ログ損失、その他の分類指標で最高の性能を示した。 我々の発見は、複雑な医療シナリオにおける予測精度を向上させる量子機械学習の可能性を強調し、より良い診断結果を得るために量子コンピューティングを医療に組み込むという約束を裏付けるものである。

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