乳腺鉬靶檢測應用世界衛生組織國際癌癥研究機構此前發布的數據顯示，乳腺癌現已成為全球發病率最高的惡性腫瘤，嚴重危害廣大女性的身心健康。臨床上通常會使用鉬靶來篩查和診斷乳腺癌，其結果受到患者自身乳房致密性特點和醫生工作經驗影響，診斷準確率是臨床醫生面臨的重要難題，傳統診斷方法往往存在耗時長、精度不高等問題。

相比傳統方法，量子算力在特定情況下能夠以指數級別提高數據處理速度，有助于實現對鉬靶圖像更精確、更高效的解析和判斷。

近期，本源量子推出乳腺鉬靶檢測應用，主要包括乳腺癌鉬靶健康檢測和乳腺癌鉬靶良惡性檢測。乳腺癌鉬靶健康檢測針對乳腺是否健康進行分類分析，乳腺癌良惡性檢測則是對疑似病灶區進行定位并進行腫瘤良惡性判斷。該應用依托“本源悟空”量子計算機真機，可輔助醫生提高乳腺癌篩查效率，有效降低誤診率和漏診率。

乳腺鉬靶檢測應用基于本源量子機器學習技術，使用量子經典混合神經網絡。量子經典混合神經網絡由經典神經網絡和量子神經網絡組成，經典神經網絡負責特征提取以及量子經典數據轉換的預處理和后處理，量子神經網絡負責決策判斷。相對于經典神經網絡模型，量子經典混合網絡結合了深度學習技術和量子計算技術，在現階段的含噪聲中等規模量子計算機上實現了乳腺鉬靶圖像篩查精度的提升，為乳腺鉬靶圖像的健康篩查和病灶診斷開辟了新的方向。