Computação quântica pode ajudar no diagnóstico precoce de câncer de mama

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O que o câncer de mama e a computação quântica têm em comum? Com certeza muito mais do que você pode imaginar. Pelo menos é que defende um novo estudo da Universidade Estadual Paulista (Unesp).

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No trabalho, os pesquisadores propuseram o uso da tecnologia para ajudar no diagnóstico precoce da doença. Ela se mostrou muito eficaz na detecção precoce de sinais do tumor, o que é fundamental para aumentar as chances de cura dos pacientes.

Tecnologia reduz possibilidade de falhas no diagnóstico da doença

• A escolha do câncer de mama pela equipe se deu pelo fato deste ser o tumor que mais causa mortes em mulheres no Brasil.
• A taxa de mortalidade da doença é de 11,71 a cada 100 mil.
• No trabalho, os autores descrevem uma rede neural híbrida que combina camadas quânticas com camadas clássicas, utilizando uma abordagem conhecida como “quanvolutional neural network” (QNN).
• O modelo foi aplicado a imagens de mamografias e ultrassonografias com o objetivo de classificar lesões como benignas ou malignas.
• As informações são da Agência FAPESP.

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Método pode ser utilizado também em outras áreas

Os pesquisadores não utilizaram um processador quântico verdadeiro no experimento, mas uma plataforma clássica, que reproduz o comportamento ideal de um circuito quântico sem ruídos ambientais. A escolha se deu pelo fato de existirem poucos dispositivos no mundo e por todos ainda estarem em fase experimental.

No estudo, as informações codificadas nos qubits foram pixels das imagens de mamografia e ultrassonografia. O modelo foi testado com duas bases de dados: BreastMNIST (com imagens de ultrassonografia) e BCDR (com mamografias segmentadas). Mesmo utilizando um circuito com apenas quatro qubits, a rede híbrida obteve desempenho competitivo. No melhor caso, alcançou 87,2% de acurácia no conjunto de teste e 86,1% no de validação.

Embora o estudo tenha focado o câncer de mama, os autores destacam que a arquitetura desenvolvida pode ser aplicada a outras áreas. Ela pode, por exemplo, ser usada para análise de lesões cerebrais ou classificação de tecidos em imagens de microscopia.