論文の概要: Quantum State Preparation for Medical Data: Comprehensive Methods, Implementation Challenges, and Clinical Prospects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05063v1
• Date: Thu, 07 Aug 2025 06:29:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-08 18:59:39.72489
• Title: Quantum State Preparation for Medical Data: Comprehensive Methods, Implementation Challenges, and Clinical Prospects
• Title（参考訳）: 医療データのための量子状態準備:包括的方法, 実施課題, 臨床展望
• Authors: Nikhil Kumar Rajput, Riya Bansal,
• Abstract要約: 量子コンピューティングは医療応用には変革の可能性を秘めているが、複雑な医療データから効率的に量子状態を作成することは根本的な課題である。 この調査は、医学情報を量子システムにエンコードするための現在のアプローチを包括的に検証する。 テンソルネットワークの分解、変分量子アルゴリズム、量子機械学習技術、医療コンピューティングのための特殊なエラー軽減戦略について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1510009152620668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing holds transformative potential for medical applications, yet efficiently preparing quantum states from complex medical data remains a fundamental challenge. This survey provides a comprehensive examination of current approaches for encoding medical information into quantum systems, analyzing theoretical principles, algorithmic advancements, and practical limitations. It discusses tensor network decomposition, variational quantum algorithms, quantum machine learning techniques, and specialized error mitigation strategies for medical computing. The findings indicate that quantum advantages in medicine rely on leveraging inherent data structures such as spatial correlations in imaging, temporal patterns in physiological signals, and hierarchical biological organization. While current hardware restricts implementations to small-scale problems, emerging methods show potential for near-term use. The study provides a structured framework for assessing when quantum state preparation outperforms classical approaches in medicine, along with implementation guidelines and performance benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは医療応用には変革の可能性を秘めているが、複雑な医療データから効率的に量子状態を作成することは根本的な課題である。 この調査は、医学情報を量子システムにエンコードするための現在のアプローチ、理論原理の分析、アルゴリズムの進歩、実践的限界に関する包括的な調査を提供する。 テンソルネットワークの分解、変分量子アルゴリズム、量子機械学習技術、医療コンピューティングのための特殊なエラー軽減戦略について論じる。 この結果は、医学における量子的優位性は、画像における空間的相関、生理的信号の時間的パターン、階層的生物学的組織といった、固有のデータ構造を活用することに依存していることを示している。 現在のハードウェアは実装を小さな問題に制限しているが、新しい手法は短期的な使用の可能性を示している。 この研究は、量子状態の準備が医学における古典的なアプローチより優れているかを評価するための構造化されたフレームワークと、実装ガイドラインとパフォーマンスベンチマークを提供する。

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