MEDICINE & AI

タイトル：Quantum-enhanced intelligent system for personalized adaptive radiotherapy dose estimation 雑誌名：Sci Rep. 2025 Jun 06; 15(1): 19919. 概　要： 本研究は、個別化適応放射線治療の線量推定のために設計された新しい量子強化型インテリジェントシステムを紹介します。このシステムは、量子アルゴリズム、深層学習、モンテカルロシミュレーションを統合することで、放射線輸送を効率的にモデル化し、患者特有の線量分布を予測します。量子強化モンテカルロシミュレーションは、Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) や変分量子固有値ソルバー (VQE) などのアルゴリズムを用いて、従来の方法に比べて8-15倍の計算速度向上を実現し、高い精度を維持します。深層学習アーキテクチャは、複雑な解剖学的および線量パターンを捉えるために畳み込みニューラルネットワークと再帰型ニューラルネットワークを活用しています。シミュレーションデータセットでの検証により、従来のアプローチと比較して平均絶対誤差が50-70%減少し、ガンマ指数メトリクスが2-3%改善されることが示されました。線量体積ヒストグラム分析は、Dice係数の向上とHausdorff距離の減少をさらに強調しています。これらの進展は、個別化適応放射線治療における正確で効率的かつ臨床的に関連する線量推定の可能性を示しており、治療結果の改善に向けた道を開きます。 方　法： 本研究は、量子アルゴリズム、深層学習、モンテカルロシミュレーションを統合した新しいシステムを開発しました。量子強化モンテカルロシミュレーションは、HHLおよびVQEアルゴリズムを使用し、計算速度を8-15倍向上させました。深層学習モデルは、畳み込みおよび再帰型ニューラルネットワークを利用し、患者特有の線量分布を予測します。 結　果： シミュレーションデータセットにおいて、提案したシステムは平均絶対誤差を50-70%減少させ、ガンマ指数メトリクスを2-3%改善しました。線量体積ヒストグラム分析では、Dice係数の向上とHausdorff距離の減少が確認されました。 結　論： 量子強化型インテリジェントシステムは、個別化適応放射線治療における線量推定の精度と効率を向上させる可能性が示されました。このシステムは、臨床現場での応用に向けた重要なステップとなるでしょう。