应用变分量子分类器进行痴呆症预测
量子物理
2020-07-20 v1
摘要
痴呆症是全球第五大死因，每年新增病例达一千万。使用机器学习技术的医疗健康应用已几乎触及物理极限，而随着诊断率上升，可获得的数据越来越多。量子机器学习（QML）技术的近期研究发现了多种可能有助于加速现有机器学习模型训练过程并提供学习更复杂模式替代方案的方法。本文旨在报告一个量子机器学习算法的真实世界应用，具体而言，我们发现使用 IBM 的 Qiskit 框架中实现的变分量子分类（VQC）版本能够预测老年患者的痴呆症，与使用不同数量特征的线性核经典支持向量机（SVM）相比，该方法被证明能提供更一致的结果。
引用
@article{arxiv.2007.08653,
title = {Dementia Prediction Applying Variational Quantum Classifier},
author = {Daniel Sierra-Sosa and Juan Arcila-Moreno and Begonya Garcia-Zapirain and Cristian Castillo-Olea and Adel Elmaghraby},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.08653},
year = {2020}
}