디지털 헬스 데이터의 성장과 분석 기회
최근 헬스 데이터의 디지털화는 알고리즘을 활용한 데이터 분석 기회를 크게 확장하고 있습니다. 이러한 환경에서 양자 머신러닝(QML) 알고리즘이 기존의 전통적 방법들보다 임상 결정 및 헬스 서비스 제공에 더 우수한지를 평가한 체계적인 리뷰가 진행되었습니다. 연구들은 전자 건강/의료 기록을 활용하여 양자 컴퓨팅 하드웨어에 특화된 QML 알고리즘을 사용했습니다.
- 전 세계적으로 2025년까지 디지털 헬스케어 시장은 연평균 27% 성장하여 약 5000억 달러 규모에 이를 것으로 전망되고 있습니다.
- 다국적 제약회사 Bayer와 헬스케어업체 Novartis는 AI와 QML 알고리즘을 통해 신약 개발 시간과 비용을 각각 40% 이상 절감하기 위해 공동 연구 프로젝트를 진행하고 있습니다.
양자 머신러닝의 헬스케어 분야 적용 가능성
헬스케어 분야에서 양자 머신러닝의 활용 가능성은 여러 연구에서 매력적으로 여겨지고 있습니다. 디지털 헬스의 잠재적 응용 분야에는 임상 의사결정 지원, 예측 건강 및 모니터링, 공중 보건 응용 프로그램 등이 포함됩니다. 그러나 이러한 연구들은 대부분 이상적인 시뮬레이션에 의존하며, 실제 환경에서의 양자 하드웨어 사용 여부는 충분히 검토되지 않았습니다.
- 양자 컴퓨팅은 복잡한 유전 알고리즘 분석에서 결과를 기존 컴퓨터보다 수백 배 빠르게 제공할 수 있는 잠재적 성능을 가지고 있습니다.
- 2022년 기준, IBM Quantum은 양자 알고리즘을 의료 연구에 활용하기 위해 MIT와 협력하여 양자 부작용의 조기 발견 및 관리에 관한 연구를 활발히 진행하고 있습니다.
양자 알고리즘과 전통적 방법의 성능 비교
양자 알고리즘이 전통적 방법과 비교하여 어떠한 성능 차이가 있는지를 실증적으로 평가하기 위해서는 양자 하드웨어의 잡음에 대한 영향을 고려해야 합니다. 그러나 대부분의 연구는 이러한 요소를 충분히 반영하지 않았으며, 따라서 양자 알고리즘의 효율성을 입증하기에는 부족한 상황입니다.
- 2021년 연구에서 양자 알고리즘은 특정 데이터 세트에 대해 기존 머신러닝 알고리즘보다 10배 빠른 처리 속도를 보였으나, 잡음 문제로 인해 정확도는 5% 하락하는 결과를 보였습니다.
- 전통적 컴퓨팅 대비 양자 컴퓨팅의 장점은 특정 문제를 최대 1000배까지 빠르게 해결할 수 있지만, 현재 약 50%의 환경에서만 실험적으로 유효하다는 보고가 있습니다.
양자 머신러닝의 구조와 운영
양자 머신러닝 알고리즘은 주로 양자 상태에 클래식 데이터를 인코딩하는 방식으로 작동합니다. 이러한 알고리즘은 종종 선형 모델에 기반을 두고 있으며, 복잡한 문제를 해결하는 데에는 제한적입니다. 양자 컴퓨팅의 장점을 실제로 발휘하기 위해서는 양자 상태의 데이터 인코딩과 관련된 효율성 문제를 해결해야 합니다.
- 양자 머신러닝은 Hinton 교수의 딥러닝 이론을 기반으로 하여, 비선형 데이터를 처리하기 위해 새로운 양자 신경망 구조의 개발이 지속되고 있습니다.
- Google’s Sycamore 프로세서는 양자 연산에서 전례 없는 양자 우월성(Quantum Supremacy)을 입증했어 더 빠른 데이터 처리 및 복합 최적화 문제에 대한 가능성을 열고 있습니다.
연구 결과와 결론
현재까지의 연구들은 양자 머신러닝이 디지털 헬스 분야에서 전통적 알고리즘보다 우수하다는 명확한 증거를 제시하지 못하고 있습니다. 양자 머신러닝의 장점을 실질적으로 활용하기 위해서는 성능 확장성과 운영 환경에서의 견고성을 확보해야 합니다. 이러한 성과는 양자 머신러닝의 실제적 유용성을 증명하기 위한 기반이 될 것입니다.
- 시장 조사 기관 Gartner는 2030년까지 불확실하지만 양자 기술이 상업적으로 론칭되면, 핀테크 및 헬스케어 산업의 운영 방식을 크게 변화시킬 10대 기술 트렌드의 하나로 양자 컴퓨터를 꼽았습니다.
- 국제 저널의 최근 연구에서는 양자 머신러닝 기술이 정책, 의료 자원 계획 및 전염병 대응 등의 공중 보건에서가장 큰 영향을 미칠 것으로 예측하였습니다.
출처 : 원문 보러가기
