양자컴퓨터, 제한된 데이터로 폐암 94% 예측

미국 연구진이 양자 컴퓨팅 기술을 이용해 적은 양의 데이터만으로 폐암을 높은 정확도로 예측하는 데 성공했다.

2일(현지시간) 플로리다 애틀랜틱 대학교(FAU) 연구팀은 이 같은 내용의 연구 결과를 국제학술지 '디스커버 퀀텀 사이언스'에 발표했다. 연구팀은 제한된 데이터 환경에서 양자 머신러닝의 폐암 예측 성능을 평가했다.

연구에는 흡연 이력, 기침, 피로 등 증상과 위험 요인 정보가 담긴 309개의 공개 데이터가 사용됐다. 연구팀은 통계 기법으로 데이터 수를 540개로 늘려 분석을 진행했다.

여러 양자 컴퓨팅 방식을 비교한 결과, 디웨이브(D-Wave)의 어닐링 양자 컴퓨터를 활용한 '양자 서포트 벡터 머신' 모델이 가장 높은 성능을 보였다. 이 모델은 시뮬레이션에서 94.31%, 실제 양자 하드웨어에서 91.90%의 예측 정확도를 기록했다.

연구를 이끈 아슬란 무니르 교수는 "훈련 데이터 양이 제한적일 때 다양한 양자 학습 방식의 성능을 조사하는 것이 목표였다"고 밝혔다.

다만 연구팀은 이번 결과가 초기 단계이며 추가 검증이 필요하다고 강조했다. 사용된 데이터는 의료 영상이나 병리 결과가 아닌 증상 및 위험 요인에 국한된다.

연구팀은 향후 여러 기관의 대규모 데이터 세트를 활용하고, 증상 정보를 영상이나 유전체 데이터와 결합하는 후속 연구를 진행할 계획이다.