論文の概要: Quantum Machine Learning for Energy-Efficient 5G-Enabled IoMT Healthcare Systems: Enhancing Data Security and Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04326v1
- Date: Sun, 06 Jul 2025 10:17:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.120226
- Title: Quantum Machine Learning for Energy-Efficient 5G-Enabled IoMT Healthcare Systems: Enhancing Data Security and Processing
- Title（参考訳）: エネルギー効率の良い5G-Enabled IoMTヘルスケアシステムのための量子機械学習:データセキュリティと処理の強化
- Authors: Muhammad Zeeshan Riaz, Bikash K. Behera, Shahid Mumtaz, Saif Al-Kuwari, Ahmed Farouk,
- Abstract要約: インターネット・オブ・メディカル・モノ(IoMT)が拡大するにつれて、エネルギー効率の高い医療システムが産業5.0にとってますます重要になっている。
5G対応のIoMTシステムは、リアルタイムデータ収集、高速通信、医療機器と医療提供者間の接続性の向上を可能にする。
これらのシステムは、特にコネクテッドデバイスの増加に伴い、エネルギー消費とデータセキュリティの課題に直面している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.23043619081466
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Energy-efficient healthcare systems are becoming increasingly critical for Industry 5.0 as the Internet of Medical Things (IoMT) expands, particularly with the integration of 5G technology. 5G-enabled IoMT systems allow real-time data collection, high-speed communication, and enhanced connectivity between medical devices and healthcare providers. However, these systems face energy consumption and data security challenges, especially with the growing number of connected devices operating in Industry 5.0 environments with limited power resources. Quantum computing integrated with machine learning (ML) algorithms, forming quantum machine learning (QML), offers exponential improvements in computational speed and efficiency through principles such as superposition and entanglement. In this paper, we propose and evaluate three QML algorithms, which are UU{\dag}, variational UU{\dag}, and UU{\dag}-quantum neural networks (QNN) for classifying data from four different datasets: 5G-South Asia, Lumos5G 1.0, WUSTL EHMS 2020, and PS-IoT. Our comparative analysis, using various evaluation metrics, reveals that the UU{\dag}-QNN method not only outperforms the other algorithms in the 5G-South Asia and WUSTL EHMS 2020 datasets, achieving 100% accuracy, but also aligns with the human-centric goals of Industry 5.0 by allowing more efficient and secure healthcare data processing. Furthermore, the robustness of the proposed quantum algorithms is verified against several noisy channels by analyzing accuracy variations in response to each noise model parameter, which contributes to the resilience aspect of Industry 5.0. These results offer promising quantum solutions for 5G-enabled IoMT healthcare systems by optimizing data classification and reducing power consumption while maintaining high levels of security even in noisy environments.
- Abstract（参考訳）: インターネット・オブ・メディカル・モノ(IoMT)が拡大するにつれ、エネルギー効率のよい医療システムは産業5.0にとってますます重要になっている。
5G対応のIoMTシステムは、リアルタイムデータ収集、高速通信、医療機器と医療提供者間の接続性の向上を可能にする。
しかし、これらのシステムはエネルギー消費とデータセキュリティの課題に直面しており、特に、限られた電力資源を持つ産業用5.0環境で動作するコネクテッドデバイスが増えている。
量子コンピューティングは機械学習(ML)アルゴリズムと統合され、量子機械学習(QML)を形成する。
本稿では,5G-South Asia, Lumos5G 1.0, WUSTL EHMS 2020, PS-IoTの4つのデータセットからデータを分類するための3つのQMLアルゴリズム, UU{\dag}, variational UU{\dag}, UU{\dag}-quantum Neural Network (QNN)を提案する。
比較分析の結果,UU{\dag}-QNN法は5G-South AsiaとWUSTL EHMS 2020データセットの他のアルゴリズムよりも優れており,100%の精度を実現しているだけでなく,より効率的でセキュアな医療データ処理を可能にすることで,産業5.0の人間中心の目標と一致していることがわかった。
さらに,各ノイズモデルパラメータの精度変化を解析し,いくつかのノイズチャネルに対して量子アルゴリズムのロバスト性を検証し,産業5.0のレジリエンス面に寄与することを示した。
これらの結果は、ノイズの多い環境でも高いレベルのセキュリティを維持しつつ、データの分類を最適化し、消費電力を減らすことで、5G対応のIoMTヘルスケアシステムに有望な量子ソリューションを提供する。
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