Radyolojide Kuantum Hesaplama Paradigması: Gerçekçi Beklentiler, Mevcut Kısıtlılıklar ve Gelecekteki Klinik Kullanım Yönleri
Özet
Kuantum hesaplama, süperpozisyon ve dolanıklık gibi kuantum mekaniği ilkelerini kullanarak klasik yöntemlerden niteliksel olarak farklı bir hesaplama paradigması sunmaktadır. Günümüzde Gürültülü Orta Ölçekli Kuantum (NISQ) dönemi sınırları içinde kalan bu teknoloji; sınırlı kübit sayısı, yüksek hata oranları ve düşük tekrarlanabilirlik gibi donanımsal kısıtlılıklar nedeniyle yakın vadede klinik uygulamaya hazır değildir. Bununla birlikte, radyolojinin kronik olarak zorlandığı yüksek boyutluluk, etiketlenmiş veri kıtlığı ve belirsizlik modellemesi gibi alanlarda kuantum destekli yaklaşımların, özellikle hibrit klasik-kuantum modeller aracılığıyla, tamamlayıcı bir katkı sunma potansiyeli taşıdığına dair teorik gerekçeler mevcuttur. Kuantum makine öğrenmesi, mevcut derin öğrenme sistemlerinin yerini almak için değil, özellik çıkarımı ve sınıflandırma gibi belirli aşamaları desteklemek amacıyla değerlendirilmelidir. Bu bölüm, abartılı beklentilerden uzak durarak radyologları konuya eleştirel ve hazırlıklı bir bakış açısıyla yaklaşmaya davet etmekte; klinik çerçevelemenin teknolojinin olgunlaşmasından önce başlaması gerektiğini vurgulamaktadır.
Quantum computing offers a fundamentally different computational approach by exploiting principles such as superposition and entanglement. Currently confined to the Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) era, the technology faces significant practical barriers including limited qubit counts, high error rates, and poor reproducibility across hardware platforms, making near-term clinical application unrealistic. Therefore, there are legitimate theoretical reasons to pay attention: radiology persistently struggles with high-dimensional data, scarce labeled datasets, and uncertainty quantification, precisely the areas where quantum-assisted methods, particularly hybrid classical-quantum models, may eventually offer something useful. Quantum machine learning should not be seen as a replacement for deep learning, but as a potential complement to specific steps such as feature extraction and classification. This chapter does not argue for imminent clinical adoption. Instead, it invites radiologists to engage with the topic critically and with realistic expectations, while making the case that clinical framing should begin before the technology matures.
Referanslar
Thrall JH, Li X, Li Q, et al. Artificial Intelligence and Machine Learning in Radiology: Opportunities, Challenges, Pitfalls, and Criteria for Success. Journal of the American College of Radiology. 2018;15(3):504-08.
Langlotz CP, Allen B, Erickson BJ, et al. A Roadmap for Foundational Research on Artificial Intelligence in Medical Imaging. Radiology. 2019;291(4):781-91.
Preskill J. Quantum Computing in the NISQ era and beyond. Quantum. 2018;2:79.
Bharti K, Cervera-Lierta A, Kyaw TH, et al. Noisy intermediate-scale quantum algorithms. Reviews of Modern Physics. 2022;94(1):015004.
McClean JR, Boixo S, Smelyanskiy VN, Babbush R, Neven H. Barren plateaus in quantum neural network training landscapes. Nature Communications. 2018;9:4812.
Havlíček V, Córcoles AD, Temme K, et al. Supervised learning with quantum-enhanced feature spaces. Nature. 2019;567(7747):209-12.
Biamonte J, Wittek P, Pancotti N, Rebentrost P, Wiebe N, Lloyd S. Quantum machine learning. Nature. 2017;549(7671):195-202.
Schuld M, Killoran N. Quantum machine learning in feature Hilbert spaces. Physical Review Letters. 2019;122(4):040504.
Cerezo M, Arrasmith A, Babbush R, et al. Variational quantum algorithms. Nature Reviews Physics. 2021;3(9):625-44.
Referanslar
Thrall JH, Li X, Li Q, et al. Artificial Intelligence and Machine Learning in Radiology: Opportunities, Challenges, Pitfalls, and Criteria for Success. Journal of the American College of Radiology. 2018;15(3):504-08.
Langlotz CP, Allen B, Erickson BJ, et al. A Roadmap for Foundational Research on Artificial Intelligence in Medical Imaging. Radiology. 2019;291(4):781-91.
Preskill J. Quantum Computing in the NISQ era and beyond. Quantum. 2018;2:79.
Bharti K, Cervera-Lierta A, Kyaw TH, et al. Noisy intermediate-scale quantum algorithms. Reviews of Modern Physics. 2022;94(1):015004.
McClean JR, Boixo S, Smelyanskiy VN, Babbush R, Neven H. Barren plateaus in quantum neural network training landscapes. Nature Communications. 2018;9:4812.
Havlíček V, Córcoles AD, Temme K, et al. Supervised learning with quantum-enhanced feature spaces. Nature. 2019;567(7747):209-12.
Biamonte J, Wittek P, Pancotti N, Rebentrost P, Wiebe N, Lloyd S. Quantum machine learning. Nature. 2017;549(7671):195-202.
Schuld M, Killoran N. Quantum machine learning in feature Hilbert spaces. Physical Review Letters. 2019;122(4):040504.
Cerezo M, Arrasmith A, Babbush R, et al. Variational quantum algorithms. Nature Reviews Physics. 2021;3(9):625-44.
