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量子优化算法与医疗保健部门特别相关，并且在复杂的计算问题以及需要高计算能力的计算问题方面可能具有竞争优势。是基因组学的情况，当前存在基因组优化问题[3]，[4]，[5]（例如基因组组装），其计算复杂性正在迅速增加，并且经典的计算方法在试图解决它们时会遇到很大的困难。该领域中的量子计算可以导致更准确的基因组组件和更快的遗传疾病诊断。在医疗保健中，量子计算也可以用于医学成像和个性化医学。量子算法可以分析大量医学图像，从而使医生能够更快地检测和诊断疾病。个性化医学涉及针对个人的特定遗传组成裁缝，量子计算可以帮助分析大量遗传信息数据集以识别最佳治疗方法。此外，通过使用基于量子计算的技术，在分析大规模健康数据集时，健康分析可能更快，更准确。例如，它可能会加快对电子健康记录（EHR）的分析，并可以对健康和护理专业人员进行更准确的分析，同时识别疾病暴发的模式和趋势，并为更好的知情决策做出更好的决定，例如，处方优化和有效性。
使用量子计算优化基因组组装
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