作者：薛恒鋼博士
人工智能及大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室資深研究員，醫(yī)渡云
科技創(chuàng)新是發(fā)展的不竭動(dòng)力。近日，量子計(jì)算成為爆點(diǎn)，量子計(jì)算機(jī)也呼之欲出，據(jù)英國權(quán)威雜志報(bào)道，量子計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大功能可以解決諸多傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)無法破解的困難問題，比如對極大整數(shù)進(jìn)行質(zhì)因數(shù)分解等。在醫(yī)療行業(yè)中也不例外，有了這樣的計(jì)算能力和處理速度，再加上新的數(shù)據(jù)均勻化和搜索策略，即相當(dāng)于擁有了一個(gè)強(qiáng)大的武器，一方面可以用在信息加密中，給與保護(hù)作用；另一方面，還可以用在發(fā)展中，為健康產(chǎn)業(yè)帶來飛躍?？梢灶A(yù)測，量子醫(yī)療人工智能或許正在新技術(shù)的發(fā)展中，跨躍而來。
量子計(jì)算機(jī)襲來 達(dá)到指數(shù)級計(jì)算
日常生活中，我們打開手機(jī)看一條微信，經(jīng)常會(huì)有遲遲打不開的情況，這是因?yàn)槭謾C(jī)后臺系統(tǒng)用久了會(huì)變慢。傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)速度上也有類似瓶頸，量子計(jì)算機(jī)則利用完全不同的原理將其克服。
在量子計(jì)算機(jī)面前，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的能力變得很脆弱，像蝸牛在對抗火箭，因?yàn)?，同樣解答一道難題，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)可能需要幾十萬年（等同于無法破解），而用一臺量子計(jì)算機(jī)，理論上數(shù)秒內(nèi)即可完成計(jì)算。在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)里，字節(jié)是信息的最小單位。而量子計(jì)算機(jī)當(dāng)中，量子狀態(tài)作為信息的載體。比如，DNA中有四種堿基對，他們自由組合可以產(chǎn)生16種可能的組合。傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)只能一次進(jìn)行一種組合。而量子位的疊加，可以同時(shí)產(chǎn)生這16種不同的組合，而且利用量子具有的不可區(qū)分、不可克隆的特點(diǎn)，可以實(shí)現(xiàn)大信息量的處理和高速的運(yùn)算。
因此，量子計(jì)算機(jī)還擁有另一個(gè)應(yīng)用：數(shù)據(jù)庫搜索。傳統(tǒng)上，想要尋找滿足特定條件的數(shù)據(jù)，當(dāng)前計(jì)算機(jī)采用遍歷比對的方式，但利用量子計(jì)算機(jī)所具有的相干性和不確定性，可以使搜索時(shí)間呈指數(shù)級別減少，尤其是面對生物數(shù)據(jù)庫的海量空間，效率會(huì)大大提高，實(shí)用意義非凡。
量子計(jì)算機(jī)加密 給健康數(shù)據(jù)加“鎖”
在國際上，醫(yī)療信息化發(fā)展是大勢所趨，也是我國醫(yī)療改革的重要內(nèi)容。醫(yī)療數(shù)據(jù)有著極高的敏感性，包括數(shù)據(jù)的權(quán)屬問題、數(shù)據(jù)的隱私問題、數(shù)據(jù)的合規(guī)問題等等，都要求我們在保證數(shù)據(jù)絕對安全、合規(guī)的前提下進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，并由可靠的加密方法來保證。
量子計(jì)算機(jī)可用于破解我們今天用來保護(hù)敏感數(shù)據(jù)和電子通信安全的加密代碼，當(dāng)然，量子計(jì)算機(jī)也可用于保護(hù)數(shù)據(jù)免受量子黑客攻擊，即量子加密的技術(shù)。最重要的是，如果量子加密通信被截獲，加密方案將立即顯示出中斷的跡象，像能看到信件被拆封，表現(xiàn)出該通信的不安全性，因?yàn)榱孔泳哂屑m纏、相干、不可區(qū)分、不可克隆效應(yīng)。需要強(qiáng)調(diào)的是，在加密界，加密的原則有二：一是必須能對抗住頂級科技；二是任何加密均存在有效期。
未來的量子醫(yī)療人工智能
這種大規(guī)模的處理能力和智能量子計(jì)算必將改變基于人工智能的應(yīng)用前景，尤其在如下三個(gè)重點(diǎn)方面。
首先是藥物的創(chuàng)新研發(fā)。目前，新藥研發(fā)有如下三大痛點(diǎn)——開發(fā)成本昂貴、耗時(shí)漫長、成功率“萬死一生”，致使藥物創(chuàng)新發(fā)展速度漸緩，但量子醫(yī)療人工智能的應(yīng)用，能夠預(yù)測組合化學(xué)的結(jié)果，模擬不同功能團(tuán)排列組合后形成的各類繁多的獨(dú)特前體人物，并能快速篩查最有前景的組合，使在傳統(tǒng)研發(fā)中需要大量人力物力進(jìn)行的重復(fù)性工作，有了被機(jī)器替代的可能性，從而縮短了研發(fā)時(shí)間，降低了研發(fā)成本，能夠盡快使患者獲益。
其次是醫(yī)療大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)下的精準(zhǔn)醫(yī)療與微生物組學(xué)的發(fā)展產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)運(yùn)算任務(wù)，已經(jīng)超出了基于馮·諾依曼架構(gòu)的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)能力范圍，量子計(jì)算機(jī)獨(dú)特的架構(gòu)可以將這些任務(wù)并行拆分，成為解決一些高度復(fù)雜醫(yī)療問題的基礎(chǔ)，輔助人工智能系統(tǒng)來更快、更深地處理數(shù)據(jù)，為醫(yī)生提供更具個(gè)性化和更有效的診療建議。
第三是醫(yī)療保健。量子計(jì)算機(jī)這種大規(guī)模的處理能力也將改變基于人工智能的醫(yī)療保健應(yīng)用的前景，使之產(chǎn)生長遠(yuǎn)價(jià)值。當(dāng)然，這與快速的量子基因組測序、合成世界 DNA 數(shù)據(jù)模式等密不可分。從理論上講，量子計(jì)算機(jī)可以使全基因組測序所需要的時(shí)間縮短到分鐘級，為疾病診斷過程中有效的利用遺傳信息提供了保障，并且打破了現(xiàn)今“千人一藥”的粗放醫(yī)學(xué)模式，實(shí)現(xiàn)實(shí)用的“精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)”。
