量子计算利用量子力学的原理来解决传统计算机（包括当今的超级计算机）无法解决的复杂问题，根据IBM的说法。量子技术可以考虑多个相互作用的变量，这在医疗保健领域提供了通过复杂分析推进精准医学、药物发现和诊断的潜力。
今年早些时候，克利夫兰诊所和IBM在克利夫兰诊所主校区揭幕了世界上第一台专门用于医疗研究的量子计算机。该组织的目标是加速生物医学发现。
“量子计算是一种独特的计算方式，颠覆了传统的计算原则，”克利夫兰诊所首席研究信息官兼与IBM合作项目的执行负责人Lara Jehi博士说。她将从传统计算机到量子计算机的飞跃比作从火到电灯泡的进步。“它实现了同样的目的，但基础完全不同。”
尽管量子计算有潜力彻底改变医疗研究，但这项技术本身仍需发展，才能成为普通医疗系统的可行和可访问选项。然而，克利夫兰诊所在量子计算方面迈出了医疗保健领域的第一步，这可能为未来的技术提供宝贵的见解。
量子计算与传统计算有何不同？
传统计算基于确定性计算。本质上，1和0或比特位转换为特定输出。量子计算基于概率计算。
“每个计算单元，即量子比特，具有介于0和1之间的连续概率，”Jehi说。“因此，它可以存储比经典计算机更多的信息，并且由于它可以并行处理计算而不是顺序处理，因此处理速度更快。它们在根本上是不同的。”
根据亚马逊网络服务（AWS），量子计算使用量子原理运行。这些原理包括：
- 叠加：这个概念可以用波来可视化。如果在水中相邻位置产生两个波纹，它们会重叠并形成一个全新的图案。应用到量子计算中，如果结合两个量子状态，它们将创建一个全新的状态，反之亦然，每个量子状态都可以表示为两个或多个状态的组合。这一原理是量子计算的核心，使技术能够在同一时间并行处理大量复杂的操作。
- 纠缠：根据AWS，“当两个系统紧密相连时，对其中一个系统的了解会立即提供对另一个系统的了解，无论它们相距多远。” 这一概念使量子计算机能够通过一个量子比特的行为快速解决复杂问题。
- 退相干：定义为“系统向环境的信息损失”，退相干是量子计算面临的挑战，在设计支持量子计算机的系统时必须考虑这一点。
Jehi指出，量子计算与生物科学更为一致，而不是与经典计算。“从根本上说，这是一种更自然的计算思维方式。在医学中，我们一直试图将自然和人体强行归类为黑白模式，而自然和人体实际上是连续的，”她说。“经典计算是黑白的，它是1或0。因此，原则上，在研究自然和人体时，使用反映其连续性的计算系统是有益的。”
通过量子计算促进医学研究和精准医学
克利夫兰诊所选择与IBM合作开展其量子计算项目，因为IBM在颠覆性和变革性技术方面具有长期视角。这种合作使克利夫兰诊所能够接触IBM的数据科学、工程师和研究人员，使其团队能够使用IBM的全谱计算，包括高性能计算、人工智能、机器学习和量子计算。
合作还涉及在克利夫兰诊所校园内安装量子计算机。据Jehi介绍，这是世界上唯一一台完全致力于医疗和生命科学的量子计算机。“这为我们提供了灵活性，可以提出问题、承担风险并更加积极地探索这项技术，”她说，并补充道，量子计算正在推动克利夫兰诊所以不同的方式思考研究问题。
该组织投入巨资获得了量子计算机，但Jehi强调，克利夫兰诊所并不是为了自身利益而采用这项技术，而是因为它认为这是未来的科技。“我们非常有兴趣建立跨医疗保健、学术界和生物医学研究的团队，他们有兴趣与我们合作，共同探讨量子计算对医疗保健的意义，”她说。
该医疗系统的首要目标是加快其在生物医学发现方面的进展。自2021年宣布Discovery Accelerator并启动与IBM的10年合作以来，Jehi表示，该组织已确定了量子计算的三个支柱。
第一个是量子模拟，即将化学公式转化为3D结构。量子模拟在药物发现、治疗和免疫疗法等领域非常重要。它们能够模拟当前工具无法模拟的结构。
第二个支柱是量子机器学习，涵盖了人工智能目前无法处理的计算，无论是因为模型未能达到一定的准确性阈值，还是因为成本过高。“模型需要输入太多数据，”Jehi说。“量子机器学习能否简化输入模型所需的数据量，从而获得更好的预测？”
第三个支柱是量子优化，其中量子计算可以优化供应链和临床试验设计等过程。“它们的共同点在于能够使用量子计算解决经典计算无法解决的问题，”Jehi说。
支持量子计算的技术
Jehi指出，没有强大的基础设施，就不可能采用量子计算。“量子是未来。你不能直接跳到未来，而首先要处于现在，这包括人工智能和高性能计算。这是我们建立的基础，”她说。
拥有高性能计算和人工智能的基础意味着医疗保健组织还需要拥有强大的混合云基础设施。此外，组织需要拥有具备操作这种复杂计算技能的人才和劳动力。Jehi表示，克利夫兰诊所对其现有的计算团队和信息学小组进行了大量培训。“很大一部分努力集中在劳动力发展和提升上，”她补充道。
量子计算和网络安全的挑战
虽然量子计算有可能极大地造福各行各业的研究，但也带来了安全挑战。安全专家预计，最终，量子计算机将变得如此有效，以至于能够破解当前的加密，导致网络攻击急剧增加。
为此，国会通过了HR 7535，《量子计算网络安全准备法案》，要求各执行机构维护一份所有易受量子计算机解密攻击的IT资产清单。该法律要求管理和预算办公室制定计划，将机构IT迁移到抗量子计算机高级攻击的后量子密码学。
这也是医疗保健行业需要准备的问题，因为该行业是网络攻击者的主要目标。
量子计算在医疗保健领域的未来
尽管量子计算在医学和生命科学领域的可能性无穷无尽，但目前，行业只是刚刚开始探索这项技术在医学中的应用。“理论上，未来，量子计算可以应用于为最需要的患者提供服务，当他们最需要时。它可以用于优先考虑不同的干预措施，”Jehi说。“现在，医疗系统在供应链中断或服务不平等可用方面面临挑战。量子计算有望帮助解决这些问题。”
最终，量子计算可以用于从医学影像中获得额外的见解，或许可以通过简单的血液检测更早地诊断癌症，从而减少对患者的威胁。
然而，Jehi解释说，技术本身需要改进，医疗研究人员才能开始提出真正重要的问题。“以药物发现为例。目前，我们可以使用量子模拟某些大小的分子，而这是AI无法做到的。但要实现具有即时临床转化效果的突破性发现，我们还没有达到这一水平，”她说，并补充道，这需要更多的研究。
Jehi指出，为了推进医疗研究，该领域需要更多的量子比特、更好的错误缓解和更可预测的计算。“我们不应重复我们在AI上犯的错误，”Jehi说。
同时，她认为医疗保健社区需要更加适应承担风险，并将研究和技术与其直接的商业价值区分开来。“我们在医疗保健领域的AI一般都犯了这个错误。我们一直在场外等待AI证明其价值，而其他学科已经远远领先于我们，”她说。“我们等待其他人最终证明AI可以在他们的用例中发挥作用，然后我们才跳进来，说我们想在医疗保健中使用它，并试图将其融入我们的工作。”
Jehi强调，领导者不应将量子计算视为商业命题，而应将其视为研究命题，并愿意自己弄清楚这项技术。“我们必须弄清楚它能做什么和不能做什么，以便定义路线图，而不是事后追赶，”她说。最后，行业需要更加主动地思考像量子计算这样颠覆性技术的政策和治理影响，特别是在网络安全方面。“我们不应重复我们在AI上犯的错误，”她说。
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