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摘要。医疗保健的数字化提出了许多挑战，包括生物系统的复杂性，广泛的数据生成以及对个性化治疗计划的需求。传统的计算方法通常不足，导致延迟，有时是无效的诊断和治疗方法。量子计算（QC）和量子Ma-Ma-Ma-Chine学习（QML）通过利用量子力学原理来革新医学，提供了变革性的进步。本文总结了QC承诺前所未有的计算能力的领域，从而使更快，更准确的诊断，实现治疗方法和增强的药物发现过程。但是，将量子技术集成到精确医学中也带来了挑战，包括算法和高成本中的错误。我们表明，用于指定，开发和验证软件（正式方法）的基于数学上的技术可以增强QC的可靠性和正确性。通过提供严格的数学框架，正式的方法有助于指定，开发和验证高精度的系统。在基因组数据分析中，正式规范语言可以精确（1）定义旨在识别与疾病相关的遗传标记的量子算法的行为和特性。模型检查工具可以系统地探索算法的所有可能状态至（2）确保其在所有条件下的行为正确，而定理培养技术则提供了数学（3）证明该算法符合其指定属性，以确保准确性和可靠性。此外，正式优化技术可以（4）通过减少资源使用情况（例如量子台和门操作的数量）来提高量子算法的效率和效率。因此，我们认为形式方法可以显着促进QC实现其作为Precision Medicine的游戏改变者的全部潜力。
arxiv：2502.18639v1 [CS.ET] 2025年2月25日
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