Miso Information Technologyは2月23日、量子コンピューティングを活用した医療画像生成モデル「HQGAN（High-Quality Quantum GAN）」を開発したと発表した。医療画像データ不足の解消につなげる狙いだ。
HQGANの開発は、Miso Information Technologyが主幹となり、ソウル大学病院のユ・ヒョンウォン教授らと産学連携で進めた。江原テクノパークの「江原量子情報通信産業・融合研究開発支援事業」の一環として推進した。
同社によると、HQGANは実際の患者データに近い高品質な医療画像を生成できる。DCGAN（Deep Convolutional GAN）やWGAN-GP（Wasserstein GAN-Gradient Penalty）と比べ、構造的な整合性や病変部の詳細表現、画像品質の面で性能向上が確認されたという。
こうした成果により、AIの学習精度向上に加え、医療データの確保コスト削減やデータ構築期間の短縮が期待できるとしている。医療機関におけるAI導入の負担軽減にもつながるとみている。
同社関係者は「AIの性能は最終的にデータ品質で決まる」としたうえで、「量子技術、マルチモーダルデータプラットフォーム、エージェンティックAIサービスの能力を組み合わせ、医療AI診断の高度化を支援していく。世界のデジタルヘルスケア市場で技術競争力の確保を目指す」とコメントした。
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Chi-gyu Hwang
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