AI 양자 머신러닝으로 조기 대장암 환자의 사망 위험 예측 모델 개발 > 생활

1. 연세대 연구팀, 양자 머신러닝을 활용한 조기 대장암 환자의 사망 위험 예측 모델을 개발.
2. 모델은 90% 정확도로 사망 위험 예측 가능, 기존 머신러닝 모델보다 우수.
3. 양자 머신러닝은 희귀질환과 데이터 부족 문제를 극복하는데 주목.
4. 연구결과는 국제학술지 '어플라이드 소프트 컴퓨팅'에 게재.

[설명]
연세대의 연구팀이 양자 머신러닝 기술을 활용하여, 조기 대장암 환자의 사망 위험을 90% 정확도로 예측하는 모델을 개발했다. 이 모델은 기존 머신러닝 모델보다 우수한 성능을 보여주며, 헬스케어 분야에서의 AI 활용 가능성을 제시하고 있다. 양자 머신러닝은 희귀질환과 데이터 부족 등의 어려움을 극복하는데 기여하며, 암 진료 현장에서의 치료 패러다임을 변화시킬 수 있는 가능성을 보여준다.

[용어 해설]
양자 머신러닝: 양자 컴퓨팅을 활용하여 머신러닝 모델을 개발하고 활용하는 기술.
조기 발병 대장암: 50세 미만에서 발병하는 대장암으로, 고령층에 비해 공격적이고 생존율이 낮은 특징을 가지고 있음.
AUROC: 수신기 작동 특성 곡선으로, 어떤 검사 도구의 예측 정확도를 나타내는 지표.

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