Mémoire d’initié :
- L’étude présentée lors de la Conférence Asie-Pacifique 2024 sur l’innovation technologique explore comment les modèles d’apprentissage automatique quantique tels que Pegasos QSVC et Variational Quantum Classifier peuvent améliorer la détection du cancer du poumon.
- Le cancer du poumon reste difficile à détecter précocement et est associé à des taux de mortalité élevés, ce qui nécessite des mécanismes de détection plus évolutifs et plus efficaces au-delà des méthodes traditionnelles telles que les tomodensitogrammes et les biopsies.
- Pegasos QSVC a surpassé VQC en termes de précision, atteignant 85 %, en raison de sa capacité à gérer des données de grande dimension et à résister au surajustement grâce à un paramètre de régularisation.
- Bien que QML soit prometteur, des défis tels que l’évolutivité des modèles et les limitations actuelles du matériel quantique doivent être relevés, les recherches futures se concentrant sur l’expansion des ensembles de données et l’affinement des modèles pour des applications de santé plus larges.
Le besoin d’innovation dans la détection du cancer du poumon
Selon l’étude, le cancer du poumon reste l’un des cancers les plus difficiles à détecter et à traiter en raison de son diagnostic tardif et de son taux de mortalité élevé. Les méthodes de diagnostic traditionnelles, telles que les tomodensitogrammes et les biopsies, bien que fiables, sont souvent coûteuses et longues, avec des limites en matière de détection précoce. En outre, les facteurs de risque du cancer du poumon, tels que le tabagisme et l’exposition à des polluants, créent un besoin urgent de mécanismes de détection plus efficaces et plus évolutifs.
Dans leur étude, les chercheurs proposent un cadre dans lequel l’apprentissage automatique quantique peut fournir un moyen plus efficace et plus précis d’identifier les risques de cancer du poumon. Contrairement aux modèles d’apprentissage automatique conventionnels, les modèles QML peuvent potentiellement résoudre des problèmes complexes avec une plus grande efficacité de calcul.
Modèles quantiques en action
Pour rationaliser le processus de classification, les chercheurs ont converti les étiquettes multi-classes en un problème de classe binaire, en distinguant les cas « à haut risque » et « à risque peu élevé ». L’algorithme Pegasos QSVC, basé sur le cadre de machine à vecteurs de support, a ensuite été appliqué à l’ensemble de données, en utilisant l’optimisation quantique pour classer les risques de cancer du poumon.
Pegasos QSVC a surpassé VQC en termes de précision, atteignant une précision de classification de 85 %. L’équipe de recherche attribue le succès du modèle à sa capacité à gérer efficacement des données de grande dimension et à sa résistance au surajustement grâce à l’inclusion d’un paramètre de régularisation. Comme indiqué dans l’étude, cela témoigne du potentiel du QML dans le domaine des soins de santé, en particulier dans la détection précoce du cancer, où la précision est primordiale.
Les deux modèles ont été évalués à l’aide de mesures telles que l’exactitude, le rappel, la précision et le score F1. Alors que VQC a montré son potentiel, Pegasos QSVC a géré la complexité de l’ensemble de données plus efficacement, bénéficiant de son optimisation de descente de gradient stochastique et de son réglage flexible des paramètres. Le réglage fin du paramètre de régularisation a encore amélioré la précision et la résilience de QSVC au bruit, tandis que la dépendance de VQC à l’égard des circuits quantiques a entravé son évolutivité et ses performances en comparaison.
Défis et considérations futures
Même si des inquiétudes ont été exprimées dans le domaine selon lesquelles, dans certaines applications, le coût de la technologie quantique pourrait dépasser les avantages de l’utilisation de la technologie elle-même, l’intégration de l’informatique quantique dans les soins de santé, en particulier dans les diagnostics prédictifs, peut constituer un avantage si l’on envisage toute amélioration de la vitesse. ou la précision dans la détection des maladies à forte mortalité. Cependant, même si Pegasos QSVC a connu un succès significatif, il reste encore des limites à surmonter. Les chercheurs notent que l’évolutivité de ces modèles reste une préoccupation, car des ensembles de données plus volumineux peuvent créer des défis en raison des contraintes des capacités matérielles actuelles de l’informatique quantique. À mesure que la technologie quantique évolue, avec les progrès en matière de correction des erreurs quantiques et de stabilité des qubits, ces modèles pourraient potentiellement évoluer pour s’adapter à des applications de soins de santé plus larges.
Voie à suivre : étendre le rôle de QML dans les soins de santé
Les prochaines étapes de cette recherche consistent à élargir l’ensemble de données et à affiner les modèles quantiques pour améliorer leur généralisabilité. Ce faisant, QML pourrait un jour devenir la pierre angulaire des systèmes de santé intelligents, offrant des prédictions précises en temps réel qui sauvent des vies.
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