Notice bibliographique
Résumé
Classical computing works by processing bits, or 0s and 1s representing electrical signals of on and off. Quantum computing employs a very different technique for information processing. It uses qubits, which can exist as both a 1 and 0 at the same time, and uses the properties of subatomic particles in quantum physics such as interference, entanglement, and superposition to extend computational capabilities to hitherto unprecedented levels. The efficacy of quantum computing for important verticals such as healthcare where quantum computing can enable important breakthroughs in the development of life-saving drugs, performing quick DNA sequencing, detecting diseases in early stages, and performing other compute-intensive healthcare related tasks is not yet fully explored. Furthermore, implementations of quantum computing for healthcare scenarios such as these have their own unique set of requirements. Unfortunately, existing literature that address all of these dimensions is largely unstructured. This research is intended to be the first systematic analysis of the capabilities of quantum computing in enhancing healthcare systems. This article is structured with the help of taxonomies developed from existing literature to provide a panoramic view of the background and enabling technologies, applications, requirements, architectures, security and open issues, and future research directions. We believe the paper will aid both new and experienced researchers working in both quantum computing and the healthcare domains in visualizing the diversity in current research, in better understanding both pitfalls and opportunities, and coming up with informed decisions when designing new architectures and applications for quantum computing in healthcare.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».