كمبيوتر كمي يكتشف سرطان الرئة بدقة تزيد عن 90% في اختبار

اتخذ العلماء خطوة مثيرة نحو استخدام أجهزة الكمبيوتر المستقبلية في الطب. قاد فريق من الباحثين في جامعة فلوريدا أتلانتيك (FAU) اختبارًا على كمبيوتر كمي — وهو جهاز من الجيل التالي يستخدم قواعد الفيزياء الغريبة لحل بعض المشاكل — ووجدوا أنه يمكنه اكتشاف سرطان الرئة في بيانات الاختبار بدقة مثيرة للإعجاب.

ما فعلوه

استخدم الباحثون جهازًا يسمى D-Wave وعلموه التعرف على الأنماط باستخدام التعلم الآلي (نوع من البرمجيات التي "تتعلم" من الأمثلة بدلاً من اتباع قواعد ثابتة). كان هدفهم هو معرفة مدى أداء البرمجيات الكمية عند إعطائها بيانات قليلة جدًا للتعلم منها.

إليك الحقائق الرئيسية:

• بدأوا بمجموعة بيانات مفتوحة تحتوي على 309 سجلات مرضى، تغطي تفاصيل مثل التدخين، السعال، الأزيز، التعب، وألم الصدر، بالإضافة إلى ما إذا كان الشخص مصابًا بالمرض.
• لتحقيق التوازن في الأرقام، أضافوا سجلات صناعية (اصطناعية)، ليصل المجموع إلى 540 مثالًا.
• في كل اختبار، تم تدريب النموذج على 108 أمثلة فقط وتم اختباره على الـ 432 المتبقية.

النتائج

قارن الفريق بين ثلاث طرق للتعلم الكمي. أفضلها استخدم تقنية تسمى التلدين الكمي (طريقة حيث يستقر الكمبيوتر على أفضل إجابة ممكنة، مثل كرة تتدحرج إلى أدنى نقطة).

• في المحاكاة (تقليد برمجي للكمبيوتر الكمي)، وصلت الدقة إلى 94.31%.
• على الأجهزة الكمية الحقيقية، انخفضت الدقة إلى 91.9%.

ألقى الباحثون باللوم على الفرق في "الضوضاء" والحدود الحالية للمعالجات الكمية. ومن الجدير بالذكر أنه عند مقارنته بالطرق العادية (الكلاسيكية)، سجل الجهاز الكمي الحقيقي أقل النتائج.

لماذا لا يزال الوقت مبكرًا

أكد المؤلفون أن هذه نتائج أولية. لم تحتوي مجموعة البيانات على صور طبية أو اختبارات معملية أو معلومات عن مرحلة السرطان، ولم يتم اختبار النموذج في مستشفيات حقيقية.

التالي، يخطط الفريق لاختباره على بيانات سريرية مستقلة، وتوسيع مجموعة البيانات، ودمج بيانات الأعراض مع تحليل الصور.

الخلاصة: تظهر أجهزة الكمبيوتر الكمية وعودًا مبكرة للتشخيص الطبي، لكنها ليست جاهزة لتفوق الأدوات الحالية بعد.

هذا ملخص تم توليده بواسطة الذكاء الاصطناعي. اقرأ المقال الأصلي على: https://forklog.com/news/uchenye-ispytali-kvantovuyu-model-dlya-vyyavleniya-raka-legkih