肾脏是人体最重要的器官之一，负责过滤废物、平衡电解质和维持整体健康。 对其功能的任何损害都可能导致严重的、往往是不可逆转的后果。

慢性肾病（CKD）就是这样一种情况——一种进行性疾病，随着时间的推移会损害肾脏，如果不及时治疗，最终会导致肾衰竭。 由于CKD是逐渐发展的，早期往往没有什么症状，因此及时诊断是临床的主要挑战。

全球估计有8.5亿人患有某种形式的肾脏疾病。 其中，多达1000万人需要透析或肾移植才能生存。 尽管这个问题的规模很大，但CKD往往直到发展到晚期才被发现。 早期诊断不仅对减缓疾病进展，而且对提高生活质量和生存率至关重要。

为了帮助解决这一广泛存在的问题，研究人员越来越多地转向人工智能和机器学习（ML）来构建能够更有效、更准确地检测CKD的自动化工具。 机器学习算法可以识别复杂医疗数据中的微妙模式，这些模式可能会被临床医生忽视。

研究 from the 工程与计算机科学学院 at 太阳城娱乐 is taking this concept further by exploring how quantum computing could enhance the accuracy and performance of ML-driven CKD diagnosis systems.

亚斯兰姆尼尔, Ph.D., senior author and an associate professor in the 太阳城娱乐 电气工程与计算机科学系, and his colleagues from Bangladesh, developed and compared two automated systems for CKD diagnosis: the Classical Support Vector Machine (CSVM) and the Quantum Support Vector Machine (QSVM). 他们的研究目的是评估这两种方法的效率和诊断准确性，并更好地了解新兴的量子机器学习技术如何最终彻底改变现实世界的医学诊断。

该团队首先准备和完善了CKD数据集，并进行了全面的数据预处理，以确保结果的可靠性。 然后，他们使用了两种先进的数据优化方法：主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）来降低噪声并提高计算效率。 每个优化的数据集随后使用CSVM和QSVM算法进行分析，允许对两种方法的预测能力进行详细比较。

The results of the study, published in the journal 信息学与健康, revealed clear differences. 当与PCA配对时，CSVM的准确率达到了惊人的98.75%，而QSVM达到了87.5%。 使用SVD， CSVM达到96.25%，而QSVM为60%。 经典支持向量机也被证明要快得多：在某些实验环境中，它比QSVM快42倍。 结果表明，在现有的硬件条件下，经典方法在精度和时间效率方面仍然具有优势。

然而，Munir和他的同事强调，QSVM的表现不佳主要反映了当今的计算局限性，而不是量子算法本身的潜力。 即使在经典硬件的限制下，QSVM仍然取得了具有竞争力的性能-使用PCA的87.5%的准确率超过了先前研究中报道的几种经典SVM方法。 这表明，混合量子经典系统可以在短期内发挥越来越重要的作用，结合两种范式的优势，提高诊断精度，同时应对当前的技术挑战。

穆尼尔说：“我们的工作的独特之处在于，我们不仅应用经典的机器学习来检测慢性肾脏疾病，我们还在相同的条件下测试了量子版本。” “通过直接比较经典模型和量子模型，并使用两种不同的优化方法，我们获得了有价值的见解，了解了该技术目前的地位，以及量子计算如何帮助塑造医疗保健分析的太阳城娱乐。”

展望太阳城娱乐，研究团队计划通过探索QSVM之外的其他量子ML算法来扩展他们的工作，并在更大、更多样化的医疗数据集上测试他们的方法。 他们还打算专注于优化特征选择技术，以确保在广泛的诊断应用中具有可扩展性和适应性。 最终的目标是创建更可靠、高效和可访问的人工智能驱动的诊断工具，帮助临床医生做出更快、更准确的医疗决策。

“This research is an important leap toward bringing quantum computing into health care – an emerging field with the power to transform how we detect and treat complex diseases,” said Stella Batalama, Ph.D., dean of the 工程与计算机科学学院. “通过将机器学习与下一代量子技术相结合，这项工作为更早、更快、更准确地诊断慢性肾脏疾病提供了真正的希望，最终改善结果并挽救生命。”