Quantum machine learning in personalized (precision) medicine

Περίληψη Η εξατομικευμένη ιατρική επιδιώκει την προσαρμογή της πρόληψης, της διάγνωσης και της θεραπείας στα ιδιαίτερα χαρακτηριστικά κάθε ασθενούς, αξιοποιώντας δεδομένα από πολλαπλές πηγές, όπως το γονιδίωμα, οι εικόνες ιατρικής απεικόνισης, τα ηλεκτρονικά μητρώα υγείας και οι βιοδείκτες.Ο τεράστιος όγκος και η πολυπλοκότητα αυτών των δεδομένων θέτουν σοβαρές υπολογιστικές προκλήσεις για τις κλασικές μεθόδους μηχανικής μάθησης.Η κβαντική μηχανική μάθηση (Quantum Machine Learning, QML) συνδυάζει τις αρχές της κβαντικής υπολογιστικής με τη μηχανική μάθηση και προτείνεται ως μια πολλά υποσχόμενη προσέγγιση για την αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων.Στην παρούσα πτυχιακή εργασία διερευνάται η τρέχουσα κατάσταση, οι εφαρμογές και οι προκλήσεις της κβαντικής μηχανικής μάθησης στο πεδίο της εξατομικευμένης ιατρικής.Ακολουθώντας μια δομημένη μεθοδολογία ανασκόπησης της βιβλιογραφίας, εξετάζονται τα βασικά κβαντικά μοντέλα μηχανικής μάθησης (κβαντικά νευρωνικά δίκτυα, μεταβολικοί κβαντικοί ταξινομητές, κβαντικές μηχανές διανυσμάτων υποστήριξης, κβαντικά συνελικτικά δίκτυα και υβριδικά μοντέλα), οι τεχνικές κωδικοποίησης κλασικών δεδομένων σε κβαντικές καταστάσεις, καθώς και οι κλινικές περιοχές εφαρμογής, με έμφαση στην ογκολογία ακριβείας, την ανάλυση πολυ-ωμικών δεδομένων, την ιατρική απεικόνιση, την υποστήριξη κλινικών αποφάσεων και την ανακάλυψη και τον σχεδιασμό φαρμάκων.Τα ευρήματα υποδεικνύουν ότι, αν και τα υβριδικά κβαντικά-κλασικά μοντέλα έχουν επιδείξει ανταγωνιστικά ή, σε ορισμένες περιπτώσεις, ελαφρώς βελτιωμένα αποτελέσματα σε σχέση με τα κλασικά αντίστοιχά τους, δεν υπάρχει ακόμη σαφής και συστηματική απόδειξη πρακτικού κβαντικού πλεονεκτήματος στην εξατομικευμένη ιατρική.Οι κυριότερες προκλήσεις σχετίζονται με τους περιορισμούς του θορυβώδους ενδιάμεσης κλίμακας κβαντικού υλικού (NISQ), την κωδικοποίηση δεδομένων υψηλής διάστασης, το φαινόμενο των «άγονων οροπεδίων» κατά την εκπαίδευση, τη μείωση διαστατικότητας, την ερμηνευσιμότητα και τη διαθεσιμότητα κατάλληλων συνόλων δεδομένων.Η εργασία καταλήγει ότι η κβαντική μηχανική μάθηση βρίσκεται σε πρώιμο αλλά ταχέως