論文の概要: Hydration Monitoring Using Urinary Biomarkers: A Hybrid Classical Quantum Predictive Modeling Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.15381v1
• Date: Thu, 16 Apr 2026 01:13:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-20 22:00:19.573371
• Title: Hydration Monitoring Using Urinary Biomarkers: A Hybrid Classical Quantum Predictive Modeling Framework
• Title（参考訳）: 尿中バイオマーカーを用いたハイドロレーションモニタリング:ハイブリッド古典的量子予測モデリングフレームワーク
• Authors: Saul Gonzalez-Bermejo, Tommaso Albrigi, Borja Vazquez-Morado, Urko Regueiro-Ramos, Daniel Casado-Fauli, Sergi Consul-Pacareu, Laia Alentorn, Jordi Ferre, Valentino Asole, Parfait Atchade-Adelomou,
• Abstract要約: 水和状態は、細胞性ホメオスタシス、腎機能、および全体的な健康に関連する重要な生理的指標である。 近年のスマートセンシング環境の進歩により、尿中バイオマーカーの受動的モニタリングが可能となり、水分動態の継続的な洞察が得られている。 予測健康トイレシステムから収集したバイオマーカーデータを用いた水分モニタリングのための予測モデリング手法について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hydration status is a key physiological indicator associated with cellular homeostasis, renal function, and overall health. Recent advances in smart sensing environments enable passive monitoring of urinary biomarkers that can provide continuous insight into hydration dynamics. In this work, we investigate predictive modeling approaches for hydration monitoring using biomarker data collected through the Predict Health Toilet (PHT) system. The problem is formulated as a regression task using urinary indicators such as urine specific gravity, conductivity, and volume. We evaluate classical machine learning models and quantum machine learning architectures based on variational quantum circuits. In particular, we introduce a modular Quantum Sequential Model (QSM) designed to construct flexible hybrid quantum classical predictive pipelines. Experimental results compare classical regression models, symmetry-constrained quantum regressors, and QSM architectures. The results provide insights into the potential role of quantum machine learning in digital health monitoring systems and highlight the opportunities and current limitations of near-term quantum computing for physiological data analysis.
• Abstract（参考訳）: 水和状態は、細胞性ホメオスタシス、腎機能、および全体的な健康に関連する重要な生理的指標である。 近年のスマートセンシング環境の進歩により、尿中バイオマーカーの受動的モニタリングが可能となり、水分動態の継続的な洞察が得られている。 本研究では, 予測ヘルス・トイレット(PHT)システムを用いて収集したバイオマーカーデータを用いて, 水和モニタリングのための予測モデリング手法について検討する。 この問題は尿比重、伝導率、体積などの尿の指標を用いて回帰タスクとして定式化される。 変動量子回路に基づく古典的機械学習モデルと量子機械学習アーキテクチャを評価する。 特に、フレキシブルなハイブリッド量子古典予測パイプラインを構築するために設計されたモジュラー量子シーケンスモデル(QSM)を導入する。 実験結果は古典回帰モデル、対称性に制約のある量子回帰器、QSMアーキテクチャを比較した。 この結果は、デジタルヘルスモニタリングシステムにおける量子機械学習の潜在的な役割についての洞察を与え、生理的データ分析のための短期量子コンピューティングの機会と現在の限界を強調する。

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