量子AI/MLを 活用した 両側腋窩・乳房アプローチの ロボット甲状腺切除手術の 手術映像解析
Anzaetek & 分당ソウル大学病院(SNUBH) Quantum Laboratory

問題

• 内視鏡映像は リアルタイムの 警告と 外科医の 教育のために 厳格な モニタリングが 必要です

課題

• 最先端の 病院では 異常事態（異常値）が非常に 稀であるため、従来の機械学習手法が これらの データセットの 学習に 苦労しています

解決策

• 量子ハイブリッド量子機械学習（QML）アプローチを開発中

• 希少イベント、Few-Shot Learningおよび 異常値検出の 問題において、QMLが より良い成果を 上げると期待

フェデレーテッドラーニング (Federated Learning, FL)
フェデレーテッドラーニングは、機微なデータを 直接共有することなく、複数の機関が 共同でモデルを 学習できる 分散型機械 学習フレームワークです。
このような アプローチは、患者の プライバシーと データセキュリティが 重要な 医療分野で 特に有用です。
例えば、急性腎障害（AKI）の予測に FLを 適用すれば、病院や 研究機関は データ保護規定を 遵守しながら、それぞれが 保有するデータの 知見を組み合わせて モデルを 学習することが できます。
このように 多様な 分散型データセットに 対して 学習することで、FLは 早期のAKIリスク要因を 特定する 強力な ディープラーニング(DL)モデルの 構築を 可能にし、 最終的には 死亡率の 低下と 患者の 治療成績の 向上に 寄与する可能性を 高めます。

量子機械学習 (Quantum Machine Learning, QML)
量子機械学習は、 量子力学の原理を活用して 情報をより 効率的に処理することで、従来の 機械学習(ML)や ディープラーニング(DL)に 比べて 大きな 利点を 提供します。
QMLアルゴリズムは、指数関数的に 広大な解空間を 探索できるため、最適化や パターン認識において、多くの 時間を要する 従来の手法よりも 優れた結果を 提供します。
このようなQMLを フェデレーテッドラーニングと 組み合わせた 量子フェデレーテッドラーニング(QFL)により、高次元特徴空間や 複雑なモデル構造などによって 生じる分散学習システムの 限界を補完し、性能を 向上させることが できます。
特に病院間の 多施設データセットにおいて 微妙なパターンを発見する 必要がある AKI予測などの 分野で、QFLは 卓越した適合性を 示すでしょう。