Quantenparallelmodell revolutioniert Alzheimer‑Diagnose mit MRT

Mit steigender Lebenserwartung wird Alzheimer (AD) zu einer der größten globalen Gesundheitsherausforderungen. Klassische KI‑Methoden zur frühzeitigen Diagnose und Stadienklassifikation stoßen jedoch an Grenzen, wenn die Datenmengen wachsen und die Rechenressourcen begrenzt sind.

In der vorliegenden Studie wird ein Quantum‑Based Parallel Model (QBPM) vorgestellt, das die Vorteile der Quantenphysik nutzt – Superposition, Verschränkung und den hohen dimensionalen Hilbert‑Raum – um die Klassifikation von AD‑Stadien anhand von MRT‑Datensätzen effizienter und genauer zu gestalten.

Das Modell besteht aus zwei parallelen Quantenkreisen, die jeweils Rotations‑ und Verschränkungsschritte enthalten und auf demselben Quanten‑Simulator laufen. Durch diese Parallelisierung wird die Rechenzeit reduziert, während die Genauigkeit erhalten bleibt.

Die Leistung des QBPM wurde an zwei unterschiedlichen Datensätzen getestet und zeigte überdurchschnittliche Genauigkeit. Zusätzlich wurden die Modelle unter starkem Gaussian‑Noise simuliert, um reale Bedingungen nachzubilden – die Ergebnisse bestätigten die Robustheit und Generalisierbarkeit des Ansatzes.

Im Vergleich zu fünf etablierten klassischen Transfer‑Learning‑Methoden erzielte das Quantenmodell deutlich bessere Ergebnisse, was die vielversprechende Rolle von Quanten‑KI in der medizinischen Bildanalyse unterstreicht.