في عالم الذكاء الاصطناعي، يبرهن أحدث الأبحاث على قوة النواة الكمومية (Quantum Kernel) في مواجهة تحديات تصنيف الصور الطبية. إذ يُظهر فريق من الباحثين نتائج مثيرة تتعلق بتصنيف الصور الشعاعية للصدر (chest radiographs) باستخدام خوارزميات الدعم الكمومي (Quantum Support Vector Machines - QSVM).

على مدار التجارب، تم استخدام بيانات من نموذج MIMIC-CXR لمنح التصنيفات نتائج مذهلة في تصنيف التأمين الثنائي. النتائج أشارت إلى أن QSVM تفوّقت بشدة على الخوارزميات الكلاسيكية، حيث حققت أداءً متميزًا خاصةً في تصنيف الفئات الأقل عدداً، وهو ما يُعتبر خطوة فارقة في مجالات الرعاية الصحية.

تم وضع نموذجين للمقارنة العادلة، حيث اتبعت الخوارزميات كلاهما معايير متطابقة في استخراج الميزات عبر تحليل المكونات الرئيسية (PCA-q). وفي التجربة الأولى، وُجد أن QSVM تفوّق في معدل F1 لفئة الأقلية في جميع التجارب الـ18، مُعطيًا نتائج ذات دلالة إحصائية.

عند السعة المناسبة، استطاعت QSVM تحقيق معدل F1 بمقدار 0.343 مقارنة بمعدل 0.050 للخوارزمية الكلاسيكية، مما يعني زيادة كبيرة بدون ضبط معلمات. الأمر الأكثر إثارة هو أن التحليل spectrum eigen أشار إلى إمكانية تصنيف QSVM بأكثر من 69 نقطة من حيث الفاعلية، مما يبرز تركزاً عالياً في فعالية نموذج النواة الكمومية.

إن هذا التطور يعني أننا قد نقترب من تغيير جذري في طرق تشخيص الأمراض ومعالجة البيانات الطبية. هل تتوقعون أن نرى استخدامات أكبر للنماذج الكمومية في مجال الصحة؟ شاركونا آراءكم في التعليقات!