量子计算在医疗信息领域的应用研究综述

　　摘要：随着人工智能和大数据时代的来临，医疗卫生信息化和智能化已逐步扩展到诊断、临床等诸多领域。以量子计算为主导的医疗信息化系统可为许多难题提供创新性解决方案。通过系统综述的方法，本研究归纳了量子计算的优势与特点，剖析了医疗信息化建设所面临的主要挑战，并以患者、医院、保险及制药4个利益相关者为基础，详尽地梳理了量子计算在医疗信息建设中的潜在应用及作用。可以预见，量子计算将深刻变革传统医疗，并与医疗信息化建设实现更深层次的融合。

　　关键词：量子计算;医疗信息化;大数据;

　　Abstract：With the advent of the era of artificial intelligence and big data, medical and health informatization and intelligence have gradually expanded to diagnosis, clinical and many other fields. The medical information system based on quantum computing can provide innovative solutions to many difficult problems. Through the method of systematic review, this paper summarizes the advantages and characteristics of quantum computing, and analyzes the main challenges faced by medical informatization construction. Based on the four stakeholders of patients, hospitals,insurance and pharmaceuticals, the potential applications and functions of quantum computing in medical information construction are reviewed in detail. It is foreseeable that quantum computing will profoundly transform traditional medical care and achieve a deeper integration with medical informatization construction.

　　Keyword：Quantum computing; Medical informatization; Big data;

　　随着量子计算、量子工程及产业的发展，世界正处于量子革命的关键时期[1,2,3]。量子科技产业将对未来各国高端产业的竞争以及国家安全产生决定性的影响，因此，各国均积极加强战略布局，推进国家量子科技产业的规划发展。

　　过去20年里，信息技术在不停地向各个领域渗透。医疗信息领域也因信息技术的应用和发明而发生了革命性的变化，因为它们有可能通过突破性创新降低成本并提高服务质量[4,5,6]。在医疗健康领域采用量子计算主导的信息系统至关重要，它能为许多难题提供创新性解决方案。全世界每天都会产生大量基于各种疾病的数据，从病例数量到开发药物和高级疫苗的各种临床试验，传统的计算方式根本难以处理[7,8]。量子计算的本质是创造了一个强大的计算基础设施，能够同时处理多个数据段，实时处理大量信息，其强大的计算能力有望开创计算技术的新纪元。

　　1 量子计算

　　量子计算（quantum computing,QC）是一种极为高效的、遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算方式，它是以微粒子构成的量子单元作为信息处理和存储单元，不同于旧式计算中比特位非“1”即“0”的单一表现方式，量子计算利用叠加和纠缠的量子力学现象来创建与量子比特数或量子比特数成指数比例的状态[9,10]。与使用二进制位的经典计算机不同，量子计算机使用由对象的量子态产生的量子位来执行操作，其计算速率以及存储能力可随量子数量的递增而呈现出指数级飞跃。经典计算与量子计算的比较见表1。

　　随着量子计算优越性得到实验验证，量子计算已进入实用化优势应用场景探索的新阶段，基于专用量子计算机，在不同领域和行业开展了广泛应用探索，在科学研究、科普教育、行业应用等多方面开展布局并取得进展，见图1。

　　2 医疗信息化建设的主要挑战

　　随着医药数据的海量增加，数据分析和挖掘越来越频繁，以往的数据分析和算法无法满足未来时代发展的需求。同时，服务于大数据下的精准医疗发展与微生物组学的发展带来数据的急剧膨胀，现有的技术将无法支撑运算任务。

表1 量子算法与经典算法比较

图1 量子计算实用化应用探索发展方向

　　此时，应运而生的量子计算比传统的计算拥有更强大的计算能力，它能够解决一些高度复杂的医疗问题，可极大地提升运算速率，为医疗信息化发展奠定坚实的基础。量子计算非常适用于医疗健康领域的众多计算密集型应用，尤其是在当前高度连接的数字医疗保健模式中[11,12]，其中包括可能连接到互联网或云的互联医疗设备。连接的对象包括医疗传感器、医疗保健基础设施、机器、患者和医务人员等。在这种异构连接模式下，主要挑战是监控和确保所有连接基础设施的高效服务质量。因此，将医院的基础设施引入云计算，以及使用量子计算的快速处理实现医疗数据的安全，可能会给当前的医疗系统带来新的变革。

　　3 量子计算在医疗信息系统的潜在应用领域

　　本研究主要从医院、患者、制药公司及保险公司4个利益相关者出发，分析量子计算在医疗行业的应用及所承担的作用。他们可能是见证量子计算领导的医疗信息化创新建设的关键利益相关者，见表2。

　　3.1早期诊断

　　早期的诊断往往能降低治疗成本并取得更好的治疗效果。例如，当前的新冠肺炎等流行性疾病如果能在早期发现并得以治疗，存活率会成倍增加，治疗成本也会显着降低。而量子计算在评估网络系统中的流行病方面很有用，因为对病毒传播的准确预测包含了在经典计算中可能带来复杂性挑战的各种因素[13]。如隔离措施、社交距离、人口网络、自我保护行动等因素可能会导致一系列复杂的问题，这些因素却可以很容易地输入量子计算设施，因为它具有持有大量信息和并行处理这些信息的内在能力。通过建立包含感染率和恢复率等作为其参数的量子电路可获得与冠状病毒传播曲线类似的概率图。通过控制参数可减少感染高峰时的感染数量，推迟病毒达到高峰的时间。此外，量子能量检测是临床医学的研究热点，量子共振检测在过敏原识别、肿瘤和精神疾病的研究中应用广泛。它的工作原理是在人患病时，微观结构中的电子与原子的微弱电磁波会产生异常，这种异常波随着体液传输到全身。通过探测人体微弱磁场的变化，可呈现人体健康与患病状况信息。量子共振检测只需要通过人体的毛发或者尿液进行检测，有效避免了侵入性检测造成的痛苦，具有无创的优点。因此，量子计算技术在制定流行病治理措施上具有指导性作用，在拯救人类生命和降低人类生命损失方面具有很大的潜力。

　　3.2 医学成像

　　在过去30多年里，医学成像技术在医疗行业发挥了重要作用。从历史上看，成像技术是过去1 000年中的关键发展技术之一。医学成像的超声等技术有助于临床医生了解患者的身体结构并做出某些判断[14,15]。医学成像的中心任务是根据医疗设备（如CT、MRI和PET扫描仪）收集的数据重建图像或功能。当涉及复杂的身体参数时，典型的医学成像可能还需要再次提升。在现有的图像处理中，要实现分割、配准、压缩、检索和识别，需要在原始图像的基础上进行多次预处理，以提取关键特征。当数据作为量子态输入时，量子算法对图像重建的速度有指数级的提高[16,17]。量子技术可应用到乳腺X线摄影，通过探测量子能量信息后进行图像重建获得乳腺组织分布信息的量子图像，既能降低辐射剂量，同时还能获得比传统方法画质更好的图像。通过结合量子衍生的医学超声图像去斑方法，还能有效去除超声时乘性斑点噪声的干扰，避免图像细节的损失。

表2 量子计算的应用及作用

　　3.3 放射疗法

　　放射治疗主要被用于治疗癌症和肿瘤手术，其目的是缩小不良肿瘤或癌细胞[18]。对非癌组织可能会导致患者出现起泡、瘙痒等副作用。因此，需要一种技术能精确地关注损坏的特定细胞。在大多数手术中，放射治疗是一种主要方式。在大多数情况下，问题仍然是所需辐射的程度。量子计算技术提高了计算机的准确性和能力，可对病情和治疗进行高精度评估，由此呈现了量子计算存在数千个变量的情况下进行复杂优化的潜力。通过量子计算设施可以在几秒钟内完成多个模拟，从而提供最佳解决方案。量子计算在需要远程监控患者并考虑多个参数的不确定情况下很有帮助。

　　3.4 药物设计

　　疾病类型及其变种可能有数千种。据估计，大约有10 000种疾病，而治疗方法只有约500种，这些方法可能有效或无效。随着疾病率的不断上升，到2040年，全球医疗支出预计将增至约18万亿美元[19]。分子设计是任何药物设计的首要步骤。现有的药物开发系统可在经典计算机的帮助下对一定大小分子进行数亿次的比较。量子计算机能够描绘出数以万亿计的分子组成，并能快速识别其中最有效的组合，通过对大分子进行比较，进一步推进医药产品对各种疾病的治疗。与经典方法相比，量子计算技术在短时间内具有药物发现、设计和疫苗开发的潜力。在开发药物时，监测分子间的相互作用也很重要，尤其是在原子水平上。人类基因组中有20 000多种蛋白质需要模拟，以了解现有药物和尚未发明的新药之间的相互作用。例如，多肽药物具有较高的安全性和较高的靶标亲和力。而传统计算难以覆盖多肽变异数量过多的难题，通过将量子算法与机器学习、化学分子模拟、组合优化等方法相结合，可用于研发基于蛋白质组合模型的多肽类药物并构建用于治疗的肽库。因此，量子计算技术可以引领医疗领域的创新。

　　3.5 临床试验

　　冠状病毒仍是当今人类的主要威胁之一[20,21]。而制药公司尚未开发针对0～18岁儿童的疫苗。量子计算机可在研发实验室采用多种联合疗法，以确定适合儿童的疫苗。在量子比特的帮助下，可以在应对复杂性的同时实现精确的疫苗和药物开发。临床试验是验证和加强治疗或疫苗可靠性的方法之一。临床试验药物或疫苗的可靠性与计算机系统的潜力相对应，计算机系统可以从嘈杂的数据集中识别有用的信息，从而进一步有助于设计反应或发展治疗关系。为了通过技术加快临床试验，需要通过技术和数学提高经典系统的计算能力，以处理质量数据。在大多数临床试验中，量子计算可以模拟人类进而避免人类作为测试载体[22,23]。

　　3.6 风险识别

　　量子计算技术可为医疗保险公司提供以客户/患者为中心的解决方案。根据患者的生活方式和生活环境，提供最适合患者的健康保险[24]。通过量子计算技术预测患者当前的身体状况和是否受患病影响的倾向来进行风险分析，这对于保险费的定价和优化是有用的。使用传统系统进行风险分析非常耗时且成本高昂。通过在模拟的帮助下使用量子计算，可以快速访问不同的场景，并降低风险分析的成本，使其与法律框架相匹配。这有助于医疗保险公司在风险聚合过程中发挥承保职能。量子计算将影响医疗健康保险，其中产品可靠性、第三方参与和所有权转移的风险可以为保险组织和用户提供前瞻性的计划。

　　3.7 数据安全

　　在许多发展中国家，假冒产品在医药行业中随处可见，医药行业是医疗保健的关键行业。任何经济体中存在的假冒产品都对其公民的安全和健康构成威胁[25,26]。据WHO估计，全球每年因服用假药造成病情延误甚至死亡的人数达150万～300万[27]。在电子商务环境下，很难追踪药品的质量。因此，可以设计一种创新的加密系统，以防止侵犯知识产权。量子计算技术呈现了利用量子不确定性进行加密的潜力，它可以用来制作密钥，对在线可用的信息进行加密，并可以防止复制粘贴问题产生虚假的药物产品。此外，同样可以应用于保护患者的数据。通过量子计算，密钥和数据可以通过有保证的不可破解加密无限期地得到保护[28,29,30,31]。因此，密码学有望成为量子计算在医疗实践中的第一个应用，以确保医疗记录和通信的安全。

　　3.8 自动支付

　　医疗保险公司不仅要根据有需要的患者快速支付，而且还要根据法律框架向其他利益相关者迅速付款。从保险公司到医院的医疗自动化和验证传输可以根据量子计算原理进行设计，从而实现无障碍体验。量子计算技术会及时纠正支付过程中出现的任何错误，可防止医疗保险机构的大规模数据被泄露。自动支付将帮助公司按时获得应有的保险费，同时它也是急需治疗资金的患者在患病时的及时雨。

　　4 小结

　　综上所述，量子计算技术可以给医院最常见的领域带来创新，如医学成像、诊断和放射治疗，以高精度实现每次大规模定制的目标。量子计算可以在短时间内促进应急药物开发、生产和分销的不同阶段的决策。药物或疫苗的精确剂量和化合物可在几天内确定，并有助于确定进行临床试验所需的人群，以确保任何药物的可靠性。基于身体和遗传条件的全面风险参数建模也可以通过量子计算技术来实现。对于面向患者的医疗行业，量子计算有助于设计服务和减少/消除不必要的活动。此外，利用量子计算可以确保数据的安全性，并且可以精确治疗疾病。

　　5 展望

　　目前，人工智能、机器学习与量子计算作为交叉融合的热点研究方向，在医疗信息领域仍处于实验和探究的过程中，例如机器智能学习中的医疗大数据与量子编码相互匹配的问题，量子版本的机器智能学习是否可以完全发挥量子计算的巨大优势，复杂且多变的量子机器智能学习任务如何与量子计算硬件进行协同适配，如何利用基于量子计算的技术从预防性健康过渡到预测性健康等。因此，未来可以考虑量子计算如何整合保险代理、医院、制药公司、付款人和患者等不同利益相关者，并探索机器学习和人工智能在医疗信息领域实现量子计算中的作用。

　　参考文献

　　[1]潘建伟.迎接第二次量子革命[J].前沿科学2020,14(4):3-4.

　　[2]吴根,车子播,刘志辉厚积薄发构筑量子科学发展新优势[J]前沿科学,2020,14(4):5-7.

　　[3]刘轶男.杨巍魏凡量子计算发展与应用动向研究[J]中国电子科学研究院学报.2022,17(2)-:141-148.

　　[4] ALRAHBIDA,KHANM,GUPTAS,et al.Health-care information technologies for dispersed knowledge management[J] Journal of Knowledge Management,2021.

　　[5] HANSEN S W,GOGAN J L,BAXTER R J,et al.Informed collaboration in health care:an embedded-cases study in geriatric telepsychiatry[J].Information Systems Journal,2019,29(2):514-547.

　　[6] SINGH N.VARSHNEY U.ITbased reminders for medication adhe re nc e:syste matic re view,taxonomy,frame work and research directionS[J]. European Journal of Information Systems .2020,29(1):84-108.

　　[7] MADHAVAN N,WHITE G R T,JONES P.Identifying the value of a clinical information system during the COVID-19 pandemic[J]. Technovation,2021.

　　[8] GYONGYOSI L,IMRE S.A survey on quantum computing technology[J]. Computer Science Review,2019,31:51-71.

　　[9] HU X M,HUANG C X,SHENG Y B,et al.Long-distance entanglement purification for quantum communication[J].Physical Review Letters,2021,106(1):010503.

　　[10] VON BURG V,LOW G H,HANER T,et al.Quantum computing enhanced computational catalysis[J].Physical Review Research,2021,3(3):033055.

　　[11] ANUSUYA DEVI V,KAL AIVANIV. Enhanced BB 8 4 quantum cryptography protocol for secure communication in wireless body sensor networks for medical applications[J].Personal andUbiquitous Computing,2021:1-11.

　　[12] BHAVINM,TANWAR S, SHARMAN,et al Blockchain and quantum blind signature based hybrid scheme for healthcare 5.0 applications[J].Journal of Information Security and Applications ,2021. 56: 102673.

　　[13] PADHI A,PRADHAN S,SAHOO P P.et al. Studying the effect of lockdown using epidemiological modelling of COVID-19 and a quantum Computational approach using the ising spin interaction[J] Scientific Reports ,2020, 10(1):1-14.

　　[14] GERRITS 0.The future of healthcare has arrived:who dares take up the challenge?[J].Neth Heart J,2019,27:3-4.

　　[15]刘键桦陈创,孙圣荣近红外二区荧光量子点成像在肿瘤诊断和治疗中应用的研究进展[J]中华实用诊断与治疗杂志.2021,35(9):886 -888.

　　[16] ALTMANN Y,MCLAUGHLIN S, PADGETT M J,et al.Quantuminspired computational imaging[J]. Science,2018,361(6403):2298.

　　[17] HEIDARI S,NASERI M,NAGATAK Quantum selective encryption for medical images[J].International Journal of Theoretical Physics,2019,58(11):3908-3926.

　　[18] ZHENG X,SUN S MUKKAMALA R R,et al.Accelerating health data sharing:a solution based on the internet of things and distributed led

　　ger technologies[J].Journal of Medical Internet Research,2019,21(6):e13583.

　　[19] ZINNER M,DAHLHAUSEN F,BOEHME P.et al.Quantum computing's potential for drug discovery.early stage industry dynamics[J].Drug

　　Discovery Today,2021,26(7):1680-1688.

　　[20] ABDULJALILJM,ABDULJALILB M. Epidemiology,genome ,and clinic al features of the pandemic SARS CoV 2:a recent view[J].New Microbes New Infect,2020,35:100672.

　　[21] SINGHAL T.A review of coronavirus disease -2019(COVID-19)J].The Indian Journal of Pediatrics,2020,87(4).281-286.

　　[22] PAPPALARDO F,RUSSO G,TSHINANU F M,et al.In silico clinical trials.concepts and early adoptions[J] Briefings in Bioinformatics,2019,20(5):1699-1708.

　　[23] DEVANSH M,SARITA P,HUMA K. Quantum computing will help in rationalizing clinical trials and respective Pharmacogeneticsprocesses[J]. World Jourmal of Advanced Research and Reviews ,2020,5(3):62-63.

　　[24] FAIRBANK J F,LABIANCA G J,STEENSMA H K.et al.Information processing design choices, strategy,and risk management performance[J].Journal of Management InformationSystems ,2006.23(1):293-319.

　　[25] SESTINO A,PRETE M 1,PIPER L,et al.Internet of things and big data as enablers for business digitalization strategies[J].Technovation,2020,98:102173.

　　[26] SOUSA M J,PESQUEIRA A M,LEMOS C,et al.Decision-making based on big data analytics for people management in healthcare organizations[J].Journal of Me dical Systems ,2019 ,43(9):1-10.

　　[27]周志刚.王神，王嘉玲，我国制售假药的现状、特点及其监管对策研究[J]中国药房,2016,27(28):3896 -3899.

　　[28]梁敏,罗宜元，刘凤梅抗量子计算对称密码研究进展概述[J].密码学报2021.8(6):925-947.

　　[29]王潮.姚皓南，王宝楠,等量子计算密码攻击进展[J].计算机学报,2020 43(9):1691-1707.

　　[30]郭邦红，胡敏,毛睿,等量子保密通信与量子计算[J]深圳大学学报(理工版),2020,37(6):551-558.

　　[31] ZHOU N,ZENG G,NIE Y,et al.A novel quantum block encryption algorithm based on quantum computation[J].Phy sica A:Statistical Mechanics and its Applications,2006 ,362(2):305-313.