Квантовые нейросети: инновационный шаг в выявлении рака груди
Фото: gazeta.ru
Коллектив ученых из Университета штата Сан-Паулу успешно разработал новую технологию для современной медицины, объединив возможности квантовых и классических вычислений. Их принципиально новая модель — quanvolutional neural network (QNN) — показывает выдающиеся результаты при анализе маммографий и ультразвуковых снимков, помогая точно классифицировать опухоли на доброкачественные и злокачественные. Этот подход уже вызывает значительный интерес в медицинском сообществе благодаря невероятной точности и скоростной аналитике.
Как работает квантовая нейросеть и ее уникальные преимущества
Основу алгоритма составляет применение всего лишь четырех кубитов — квантовых ячеек информации, которые взаимодействуют с пикселями медицинских изображений. После первичной квантовой обработки данные автоматически поступают на классические слои, что позволяет получать финальный диагноз с удивительной достоверностью. При тестировании система сумела достичь высокой точности определения типа опухолей — до 87,2%.
Ключевая особенность данной методики — уникальный квантовый слой, способный извлекать сложные признаки из медицинских изображений по законам квантовой суперпозиции и запутанности. Благодаря этим технологиям анализ выполняется заметно быстрее, а число вычислительных параметров сведено к минимуму: гибридная модель использует порядка 5 тысяч параметров, тогда как её классические аналоги насчитывают около 11 миллионов. Это открывает путь к использованию ресурсов намного эффективнее даже на стандартных вычислительных платформах.
Потенциал применения за пределами диагностики рака груди
Сегодня предложенная архитектура преимущественно предназначена для диагностики рака груди — самой распространенной онкологической болезни среди женщин. В 2022 году в мире было зафиксировано 2,3 миллиона новых случаев этого заболевания. Тем не менее, универсальность данной модели позволяет использовать её и для решения других медицинских задач. Система перспективна, например, для анализа мозговых патологий, автоматического изучения образцов тканей в микроскопии и анализа других видов медицинских изображений. Такой подход может сделать диагностику ещё более быстрой и точной для миллионов пациентов.
На данный момент разработка тестировалась на симуляторе квантового процессора с использованием платформы PennyLane. Это объясняется тем, что полноценные квантовые компьютеры пока остаются малодоступными, дорогими и требуют дальнейших технологических доработок. Однако даже работы на симуляторах позволили получить убедительные и обнадёживающие результаты.
Будущее квантовых нейросетей в медицине
Авторы технологии уверены: они сделали лишь первый, но очень важный шаг к новой вычислительной эре в здравоохранении. Квантово-классические гибридные нейросети способны вскоре кардинально ускорить и упростить процессы ранней диагностики, повысить точность распознавания различных заболеваний и внести свой вклад в борьбу против рака груди и других видов рака. Перспективы столь быстрых и дешевых инструментов диагностики открывают позитивные возможности для миллионов людей по всему миру.
Стоит отметить, что ранее учёные разрабатывали и другие методики прогнозирования риска развития рака груди, и теперь благодаря новым технологиям ожидается значительное снижение смертности и повышение качества жизни пациентов за счет более своевременного выявления патологий.
В целом, это открытие демонстрирует, как квантовые вычисления и нейросетевые подходы создают по-настоящему прорывные решения для здравоохранения в ближайшем будущем.
