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  [] [양자컴퓨팅&헬스케어] 양자 컴퓨팅은 건강 관리에 어떤 일을 할 수 있을까? 양자 컴퓨팅의 적용은 의학 분야에 국한되지 않는다. 그것은 더 나아가 이미 신약을 만드는 역할을 한다  게시글을 twitter로 보내기 게시글을 facebook으로 보내기 게시글을 카카오스토리로 보내기
write date : 2021-04-08 13:48:52   
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인공지능과 양자컴퓨팅은 의학을 개선하는 기술 분야의 일부이다. 이 경우 양자 물리학의 원리는 질병의 빠르고 정확한 진단을 위한 스캐너 설계에 큰 도움이 된다. 이러한 방식으로 의료 전문가는 질병의 초기 단계에서 조직에 영향을 미치는 병리를 발견하여 나중에 치료를 위해 더 많은 침습적 절차가 필요하지 않도록 한다.

  

알고리즘을 사용하여 종양 전문의는 더 정밀하게 진단하고 성능을 높이며 비용을 줄일 수 있다. 따라서 환자에서 질병이 어떻게 발전할 수 있는지 예측하거나 특정 약물이 어떤 수준에서 효과적인지 등을 결정할 수 있다. 그러나 양자 컴퓨팅의 적용은 의학 분야에 국한되지 않는다. 그것은 더 나아가 이미 신약을 만드는 역할을 한다.

 

 

양자 컴퓨팅이 의료 산업에 제공하는 이점

 

양자 컴퓨팅의 가능성은 무한하다. 여기서 우리는 양자 컴퓨팅이 직접적으로 영향을 미칠 수 있는 의료 부문의 세 가지 측면에 초점을 맞추어 보겠다.

 

 

약리학적 치료

 

이 분야에서 생명공학과 양자컴퓨팅은 밀접한 관련이 있다. 유망한 발전은 현재이 분야에서 파트너십으로 이어졌다. 예를 들어 Accenture, 양자 소프트웨어 회사 1Qbit 및 생명공학 Biogen 간의 협력이 있다. 세 회사는 다발성 경화증, 알츠하이머 또는 파킨슨 병에 대한 의료 솔루션의 최초 양자 응용 프로그램을 설계하고 있다.

 

뿐만 아니라. 가장 파괴적인 관행 중 하나는 짧은 시간에 맞춤형 의약품을 설계하는 것이다. 현재 치료법을 만드는 데는 많은 시간과 프로세스가 필요하다. 그리고 종종 수년간의 실험실 실험. 그러나 양자 컴퓨팅을 통해 전문가들은 분자 수준에서 유기체에 대한 다양한 화학 화합물의 영향을 시뮬레이션 할 수 있다고 지적한다. 그리고 이것은 전체 프로세스를 상당히 쉽게 만드는 동시에 비용을 절감한다.

 

 

진단

 

질병 진단 및 모니터링과 관련하여 양자 컴퓨팅은 그다지 뒤지지 않습니다. 암 환자는 종종 화학 요법을 받으며 치료가 수개월 동안 효과가 있는지 여부를 모른다. 그러나 양자 컴퓨팅의 발전 덕분에 그것은 변화하고 있다.

 

케이스 웨스턴 리저브 대학의 연구팀은 마이크로소프트와 함께 단일 투여 후 화학 요법의 효능을 감지할 수 있는 기술을 개발했다. 따라서 MRF (자기 공명 지문/Magnetic Resonance Fingerprinting)는 이미 저장된 많은 조직과 비교하여 자기 공명 조직을 평가할 수 있는 기술이다.

 

이러한 방식으로 진단 결과를 자동으로 추정한다. 이를 감독하는 전문가의 지식과 많은 수의 패턴 또는 저장된 이미지의 조합을 통해 환자가 침습적 시술을 받지 않고도 질병의 진단을 개선하고 가속화할 수 있다. 이 기술은 몇 분 또는 며칠 내에 치료의 효과를 아는 데 도움이된다.

  

 

데이터 관리

 

양자 컴퓨터는 인공지능이라는 건강 과학의 핵심 측면을 촉진한다. 응용 프로그램 중 인공지능 및 양자컴퓨팅에 적용된 빅 데이터를 찾는다. 이는 방대한 양의 복잡한 데이터를 기록, 정렬 및 분석하고 그 안에서 패턴을 찾을 수 있는 기능을 제공하는 최첨단 기술이다. 건강의 유용성은 매우 중요하다. 이 기술을 통해 의사는 보다 효율적인 건강 데이터 관리에 액세스 할 수 있다.

 

또한 양자 컴퓨팅이 기여할 수 있는 또 다른 기본 측면은 물류 및 조직과 관련이 있다. 따라서 글로벌 시스템에서 사용되는 최적의 궤적을 해독하고 이를 적용하여 정보 및 데이터 관리를 최적화할 수 있다. , 수십만 개의 데이터에서 프로세스를 식별하고 사용하기에 가장 효율적인 것을 선택할 수 있다. 이 기술은 많은 건강 프로세스를 촉진하고 간소화할 수 있다.


 그러므로, 범용 양자 컴퓨터가 향후 의료 분야의 연구 개발에 사용될 수 있다면 아마도 전체 개발 프로세스에 혁명을 일으키게 될 것이다. 복잡한 생화학 반응을 효율적으로 시뮬레이션하고 시약을 특별히 개발할 수 있다.

 

정확한 진단을 내리고 이 환자에게 정확한 치료 권장 사항을 만들기 위해 다양한 환자 정보를 결합하려는 정밀 의학의 목표는 새로운 알고리즘으로 우리에게 비약적인 도약을 가져올 수 있다.


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