이 리뷰는 양자 머신 러닝(QML) 알고리즘을 실시간 전염병 감시 시스템 및 건강 정책 시뮬레이션 프레임워크에 통합하는 것을 탐구합니다. 기존의 머신 러닝 모델이 고차원 역학 데이터의 확장성과 해석 가능성에 직면할 때, QML은 양자 컴퓨팅 원리를 활용하여 패턴 인식, 데이터 압축 및 예측 정확성을 향상시킴으로써 혁신적인 패러다임을 제공합니다. 이 연구는 QML 아키텍처의 출현과 그 응용을 전염병의 실시간 추적, 공공 건강 데이터셋에서의 이상 감지, 그리고 전파 패턴의 동적 모델링에 대해 조사합니다. 또한 건강 개입, 정책 변화 및 행동 역학이 전염병 궤적에 미치는 영향을 시뮬레이션하는 데 있어 QML의 역할을 평가합니다. 유전체학, 환경 모니터링 및 이동성 동향에서 다중 모드 데이터 통합의 중요성이 강조되어 예측 정확성을 정교화하는 데 기여합니다. 양자 탈상, 알고리즘 불안정성, 규제 제약 및 제한된 양자 하드웨어 접근과 같은 주요 구현 챌린지는 비판적으로 분석됩니다. 이 논문은 하이브리드 양자-고전적 프레임워크 및 정책 지향적 계산 모델링의 채택을 위한 로드맵을 제안하여 글로벌 전염병 준비 태세 및 대응 건강 거버넌스를 강화합니다.
Omolayo 외 (월요일)는 이 질문을 연구했습니다.