ヘルスケアは AI と量子コンピューティングを通じて新たなフロンティアにアプローチします

患者ケアを改善するための新しい研究

クリーブランドクリニックを通じて ディスカバリーアクセラレーター パートナーシップにより、これらのハイパフォーマンス コンピューティング テクノロジを使用して 52 の研究プロジェクトが進行中です。 IBM と協力して、医療システムは、最初の研究を含む査読済みの研究論文を発表しました。 量子コンピューティング手法をタンパク質構造予測に応用する。

「タンパク質の構造を正確に予測することで、研究者は病気がどのように広がるのか、そして効果的な治療法を生み出す方法をより深く理解できるようになります」とジェヒ氏は言う。

クリーブランド・クリニック、IBM、英国科学技術施設評議会ハートリー・センターは最近、AIと量子コンピューティングを通じてヘルスケアと生物医学科学の進歩を目的とした提携を発表した。

新たな提携を開始するために、2つの臨床研究プロジェクトが開始されました。プロジェクトの 1 つは、IBM およびハートリー センターと協力してジェヒ氏が主導するもので、量子コンピューティングを次の分野に応用します。 大規模なデータセットを分析する てんかん患者の外科的反応をより正確に予測する体内の分子的特徴を特定する。

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「目的は、治療計画を個別化し、患者の転帰を改善するために使用できる新しいバイオマーカーを発見することです」と彼女は言います。

AIはこんなことにも慣れてきました イメージングを強化する、乳がんやその他のがんの検出に役立つとジェヒ氏は言います。 「近年、生物医学研究の加速と患者ケアの強化を目的として、これらのテクノロジーの導入が急速に加速しています。」

一例として、クリーブランド クリニックでは、敗血症のリスク予測に AI を早期に使用しています。医療システムは、高度なモデルを臨床ワークフローに直接統合して意思決定をより簡単かつ効果的にする敗血症 AI プログラムを試験的に導入しています。 「目標は、敗血症をより迅速かつ正確に検出して、よりタイムリーで効果的な治療につながることです」とジェヒ氏は言う。

創薬における量子コンピューティングと AI の可能性

創薬では、研究者は、大きな分子の結合相互作用や化学反応速度をコード化する複雑な量子力学的システムを正確に記述する必要があります。

「従来のコンピュータでこれらのシステムをシミュレーションすることは、非常にリソースを大量に消費し、最も強力なスーパーコンピュータであっても、現実世界のアプリケーションに必要な規模では法外な場合がほとんどです」と、科学研究所副科学部長のブルーノ・アブリュー博士は述べています。 カーネギーメロン大学ピッツバーグスーパーコンピューティングセンター。

ただし、量子コンピューターはそれ自体が量子システムであるため、これらのシミュレーションにははるかに適したプラットフォームになります。

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一般的なワークフローでは、AI は、望ましい物理的、化学的、または治療的特性を示す可能性の高い分子候補を提案するためのガイドとして機能します。

このような候補のダイナミクスは量子コンピューターによって迅速に解析され、研究者に候補の適合性に対する答えが与えられ、最終的に候補を推測するために AI モデルがトレーニングされるデータが強化されます。

「量子コンピューターの信頼性、使いやすさ、可用性が高まるにつれ、間違いなく、成功するアプリケーションがより頻繁に登場するようになるでしょう」とアブレウ氏は言う。