量子机器学习的瘤学应用

科学领域:

• 量子计算是一种量子计算.
• 机器学习 机器学习
• 在瘤学瘤学.

背景情况:

• 癌症仍然是全球主要的健康挑战.
• 机器学习 (ML) 和量子计算 (QC) 的重大进展正在出现.
• 量子机器学习 (QML) 在医疗保健中展示了与经典机器学习相比的潜在优势.

研究的目的:

• 审查和报告QML在瘤学中的具体应用.
• 综合当前关于QML在癌症治疗中的作用的研究.

主要方法:

• 在2023年3月在主要科学数据库 (PubMed,Scopus,科学网,IEEE,Cochrane) 进行了全面的文献搜索.
• 根据标题和摘要对检索的文章进行选,然后对全文进行检查.
• 对精选的研究进行系统审查,重点关注瘤学中的QML.

主要成果:

• 在对207项研究进行初步检索后,包括了9篇相关文章.
• 大多数被纳入的研究都是从2020年起发表的,这表明最近的进展.
• 识别的QML应用包括乳腺镜像降噪,乳腺癌边缘检测,放射治疗临床决策支持和癌症分类.

结论:

• 量子科学和ML的整合提供了显著的潜力,以提高患者护理和瘤学的临床结果.
• 需要进一步的研究来探索QC-ML集成,并开发新的算法,以改善癌症预后,诊断和治疗计划.