양자 머신러닝 모델, 조기 발병 대장암 사망 위험 90% 정확도로 예측 > 생활

1. 연세대 연구팀이 조기 발병 대장암 환자의 사망 위험 예측 모델 개발
2. 양자 머신러닝 모델의 정확도 90%, 기존 모델보다 20% 높아
3. 양자 머신러닝의 예측력은 사망 비율이 불균형해도 대비 우수함

[설명]
연세대 의생명시스템정보학교실 박유랑 교수팀은 조기 발병 대장암 환자의 사망 위험을 예측하는 양자 머신러닝 모델을 개발했습니다. 이 모델은 90%의 높은 예측 정확도를 기록하여, 기존 머신러닝 모델보다 20% 높은 예측력을 보였습니다. 또한, 양자 머신러닝 모델은 사망 비율이 불균형한 상황에서도 88%의 높은 예측 정확도를 유지하여 환자들에게 더 나은 예측 서비스를 제공할 수 있음을 입증했습니다.

[용어 해설]
- 양자 머신러닝: 양자컴퓨팅 기술을 활용한 머신러닝으로, 전통적인 머신러닝보다 더 빠르고 정확한 학습 및 예측을 수행할 수 있는 기술
- 조기 발병 대장암: 50세 미만에서 발생하는 공격적인 대장암으로, 생존율이 낮아 정확한 예후예측 및 조기 진단이 중요한 질병

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