[論文レビュー] The state of quantum computing applications in health and medicine

Frederik F. Flöther|arXiv (Cornell University)|Jan 22, 2023

Genetics, Bioinformatics, and Biomedical Research参考文献 74被引用数 22

ひとこと要約

これは、ゲノミクス、臨床研究、診断、治療にわたる臨床・医療の概念実証型量子計算応用を整理したレビューであり、量子機械学習と短期実装に重点を置いています。

ABSTRACT

Medicine, including fields in healthcare and life sciences, has seen a flurry of quantum-related activities and experiments in the last few years (although biology and quantum theory have arguably been entangled ever since Schrödinger's cat). The initial focus was on biochemical and computational biology problems; recently, however, clinical and medical quantum solutions have drawn increasing interest. The rapid emergence of quantum computing in health and medicine necessitates a mapping of the landscape. In this review, clinical and medical proof-of-concept quantum computing applications are outlined and put into perspective. These consist of over 40 experimental and theoretical studies. The use case areas span genomics, clinical research and discovery, diagnostics, and treatments and interventions. Quantum machine learning (QML) in particular has rapidly evolved and shown to be competitive with classical benchmarks in recent medical research. Near-term QML algorithms have been trained with diverse clinical and real-world data sets. This includes studies in generating new molecular entities as drug candidates, diagnosing based on medical image classification, predicting patient persistence, forecasting treatment effectiveness, and tailoring radiotherapy. The use cases and algorithms are summarized and an outlook on medicine in the quantum era, including technical and ethical challenges, is provided.

研究の動機と目的

• 臨床・医療における量子計算応用の全体像を整理する。
• 医療領域における実験的および理論的研究（40件以上）を要約する。
• 医療分野のユースケース領域と、QMLおよび量子計算で用いられる典型的なアルゴリズムを特定する。
• 技術的・倫理的課題を議論し、医療における量子時代の展望を示す。

提案手法

• 臨床・医療分野の量子計算研究と概念実証実験のレビューと統合。
• ユースケース領域の分類（ゲノミクス、臨床研究と発見、診断、治療）。
• 古典的ベンチマークに対する量子機械学習の性能評価。
• 臨床データと実臨床データセットで訓練された近期のQMLアプローチの議論。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 医療分野における現在の量子計算のユースケース領域は何か。
• RQ2 近年の研究で、医療データに対する量子機械学習は従来法と比べてどの程度の性能を示しているか。
• RQ3 近期の量子応用で最も頻繁に用いられるデータタイプと臨床状況は何か。
• RQ4 医療分野における量子計算の主要な技術的・倫理的課題は何か。
• RQ5 臨床実践と研究への量子ソリューションの採用の見通しはどうか。

主な発見

• 医療分野における量子計算応用をマッピングした実験的・理論的研究は40件を超える。
• ユースケース領域にはゲノミクス、臨床研究と発見、診断、治療・介入が含まれる。
• 量子機械学習は急速に発展し、近年の医療研究で従来のベンチマークと競争力を示した。
• 近期のQMLアルゴリズムは多様な臨床データと実世界データセットで訓練されている。
• 応用例として、薬剤候補の生成、医療画像分類、患者継続性予測、治療予測、放射線治療の適合化などが挙げられる。