Computação Quântica e Diagnóstico de Câncer de Mama: Um Modelo Híbrido Promissor
A computação quântica, embora ainda em desenvolvimento, está mostrando promissores usos na área da medicina, especialmente no diagnóstico do câncer de mama. Um estudo recente da Universidade Estadual Paulista (Unesp) introduziu um modelo híbrido quântico-clássico que utiliza imagens médicas para classificar lesões mamárias como benignas ou malignas.
O Estudo e Seus Resultados
Publicada nos anais do 38º International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS), a pesquisa apresenta uma rede neural híbrida que combina camadas quânticas e clássicas, conhecida como “quanvolutional neural network” (QNN). O modelo foi aplicado a mamografias e ultrassonografias, visando melhorar a precisão do diagnóstico.
A escolha do câncer de mama para o estudo se dá por ser o tipo mais comum entre mulheres globalmente, com 2,3 milhões de casos e 670 mil mortes registradas em 2022. A detecção precoce desse câncer é fundamental para aumentar as chances de cura. No entanto, métodos tradicionais, como a mamografia, dependem da interpretação humana, o que pode levar a diagnósticos inconsistentes.
Avanços na Inteligência Artificial e Computação Quântica
O diferencial da Unesp em relação a outras iniciativas em inteligência artificial na saúde está na introdução de uma camada de convolução quântica integrada à camada clássica. Essa técnica aproveita características únicas dos sistemas quânticos, como superposição e emaranhamento, para processar informações de maneira mais eficiente.
O modelo utilizou um circuito quântico simulado com quatro qubits, onde as imagens de mamografias foram convertidas em pixels, proporcionando uma classificação final através de camadas clássicas simples. Mesmo sem a utilização de um processador quântico real, os resultados foram impressionantes, com a rede híbrida alcançando até 87,2% de acurácia em testes.
O Potencial da Computação Quântica
A superposição é um conceito fundamental que diferencia os qubits dos bits clássicos, permitindo que os qubits lidem com grandes volumes de informação. Esta característica tem potencial para transformar o cenário da computação e do diagnóstico médico, com a expectativa futura de computadores quânticos acessíveis ao público em geral.
Os autores afirmam que, apesar do foco no diagnóstico do câncer de mama, a arquitetura desenvolvida pode ser expandida para outras aplicações, como a análise de lesões cerebrais ou a classificação de tecidos em imagens microscópicas. Essa versatilidade sinaliza o início de um novo paradigma na computação aplicada à saúde, que promete crescimento significativo nos próximos anos.
Conclusão
Este estudo, apoiado pela FAPESP, não apenas oferece um método inovador para o diagnóstico do câncer de mama, mas também representa um avanço na integração da computação quântica com a inteligência artificial na medicina. Para ler o artigo completo, acesse www.computer.org.
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Informações da Agência FAPESP
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