🚨 Масштабный анализ показал, что квантовые вычисления в здравоохранении пока остаются скорее теорией, чем практикой
Исследование, опубликованное в журнале npj Digital Medicine, охватило 4 915 научных работ за 2010–2024 годы. Результаты разочаровали: квантовые алгоритмы машинного обучения (QML) не демонстрируют значимых преимуществ перед классическими методами в реальных медицинских задачах.
💡 Ключевые выводы:
- Нет доказательств, что квантовые технологии улучшают клинические решения или работу медучреждений.
- Основная проблема — методологические пробелы в исследованиях: недостаток сравнений с классическими алгоритмами и тестов на реальных данных.
📢 Мнение экспертов:
Доктор Риддхи Гупта (Университет Квинсленда):
«Несмотря на взрывной рост публикаций о квантовых прорывах, практической пользы для медицины пока нет. Нужно решить проблемы масштабируемости и тестирования в реальных условиях».
Профессор Джейсон Пол (QDHeC):
«Квантовые технологии — это будущее, но не завтрашнего дня. Пока рано говорить о их внедрении в здравоохранение».
🔮 Что дальше?
Ученые предлагают новые стандарты для оценки квантовых решений:
1. Тестирование на реальных данных.
2. Доказательство эффективности в сложных сценариях.
🌟 Оптимизм сохраняется:
Профессор Салли Шрапнел (EQUS):
«Прогресс в квантовых технологиях стремителен. Уверена, что революция в цифровой медицине неизбежна — просто нужно время».
Источник: Австралийский исследовательский центр квантовых технологий (EQUS)
🔗 Больше о квантовой физике: [Physics Forums](https://www.physicsforums.com)