Квантовые технологии в медицине

Как новые вычисления меняют ожидания пациентов и роль врача

В медицинской практике появляется все больше цифровых решений. Телемедицинские консультации, носимые устройства, электронные истории болезней и облачные сервисы стали привычными. Все эти инструменты помогают объединять информацию и создают информационный поток между пациентом, врачом и больницей.

Есть решения более масштабные, чем привычная цифровизация — они связаны с анализом огромных массивов медицинских данных, например геномов, биомаркеров и поведенческих параметров. Чтобы поддерживать и развивать такие вычисления, нужны особые технологии — квантовые компьютеры.

Рассуждаем, почему эта область исследований привлекает внимание ученых и докторов, какие задачи можно решить при помощи квантовых вычислений и как меняется роль врача в новой цифровой реальности.

Вы узнаете:

Квантовые вычисления: ожидания
Квантовые вычисления: реальность
Квантовые вычисления: практика
Коммуникация врача и пациента — главное, что не меняется

Квантовые вычисления: ожидания

Квантовые компьютеры — одно из самых обсуждаемых направлений на стыке медицины и высоких технологий¹.

4915 научных работ о возможностях применения квантовых вычислениях — опубликовали в научных журналах за период с 2015 по 2024 годы².
440 компаний — из них 32% находятся в Европе — работают в сфере квантовых технологий в медицине².
5–10 лет — временной горизонт, в течение которого эксперты ожидают появления более крупных и стабильных квантовых систем².

В лабораторных условиях удалось достичь многих успехов ¹.

Моделирование молекул и разработка новых терапевтических агентов

Квантовый компьютер просчитывает, насколько крепко и устойчиво разные молекулы связываются с белком-мишенью. На основе таких расчетов исследователи могут проводить ускоренные симуляции и выбирать перспективные вещества для продолжения испытаний. Вычисления, которые на классических системах нужно производить годами, можно «сжать» настолько, чтобы сократить процесс разработки препаратов на несколько лет.

Работа над проблемой антибиотикорезистентности

Исследователи используют квантовые мощности в моделях, которые прогнозируют чувствительность возбудителя к антибиотикам. Квантовый компьютер помогает обучать алгоритмы на неоднородных клинических данных, учитывая профили резистентности, локальную эпидемиологическую обстановку, особенности пациента. В теории по результатам такого анализа в каждом случае врач сразу будет назначать антибиотики, к которым чувствителен возбудитель конкретной инфекции.

Прогнозирование лекарственных взаимодействий

Квантовый модуль встроен в нейросеть, которая анализирует пары препаратов и предсказывает вероятность клинически значимого взаимодействия.

Ускоренный анализ геномов

Квантовые алгоритмы тестируют для работы с графами пангенома — сложными структурами, которые описывают вариативность генома в популяции. Такие модели ускоряют обработку последовательностей и улучшают выявление мутаций и генетических маркеров заболеваний по сравнению с классическими подходами.

Медицинская визуализация

Квантовые методы используют для улучшения качества и обработки изображений КТ и МРТ: описаны прототипы алгоритмов, которые повышают разрешение, снижают количество шума на изображениях. Существуют квантовые сенсоры — сверхчувствительные магнитометры, на основе которых создают более точные схемы распределения мозговой активности, чем при традиционной магнитоэнцефалографии.

Многие технологические компании показали результаты тестов по квантовому моделированию молекул лекарств, а некоторые стартапы работают над платформами для квантово-ускоренной биоинформатики^3–6.

Квантовые вычисления: реальность

Квантовые системы привлекают внимание тем, что способны решать задачи с гигантским числом параметров — такие, где обычным компьютерам не хватает мощности¹. Из-за этого появляется ожидание, что квантовые компьютеры смогут «вычислить» идеальный вариант лечения, когда учтут максимум индивидуальных особенностей.

На самом деле мощность квантовых процессоров пока не превышает нескольких сотен кубитов (единица объема квантовой информации). Чтобы решать реальные масштабные задачи, необходима мощность в тысячи кубитов^1,3.

В информационной среде новости о достижениях в области квантовых вычислений часто подают как «революционные» — так, словно это почти готовый к использованию в практике инструмент. Это создает ощущение, что скоро многие больницы получат доступ к квантовым мощностям, способным «вычислить идеальный план лечения». На самом деле это не так: медицинские проекты, связанные с квантовыми компьютерами, пока находятся на стадии симуляций, лабораторных прототипов или тестирования концепций¹.

Похожий разрыв между ожиданиями и реальностью уже происходил в отношении искусственного интеллекта (ИИ) — проекта Watson for Oncology от компании IBM. Разработчики сообщали, что система может анализировать научные данные и на их основе рекомендовать лечение реальным пациентам. При внедрении в практику оказалось, что рекомендации были неточными и не соответствовали актуальным стандартам лечения, а для сложных случаев их подобрать вообще не удавалось. В результате масштабные проекты были закрыты, а подразделение Watson Health распродано⁷.

Этот исторический опыт помогает реалистично оценивать и квантовые вычисления: быстрых чудес не бывает, но долгосрочный потенциал велик.

Квантовые вычисления: практика

Чтобы использовать квантовые технологии в медицинской практике, врачу не нужно будет разбираться в квантовой физике или понимать систему кубитов — квантовых единиц информации. Дело в том, что квантовые компьютеры — лишь инфраструктура для ускорения сложных вычислений внутри привычных клинических инструментов: диагностических моделей, мультиомного анализа, платформ поддержки принятия решений⁸.

Наиболее перспективное направление — персонализированная медицина, где необходимо обрабатывать огромные объемы разнородных данных: геном, транскриптом, протеом, клинические показатели и образ жизни. Совмещать все это в единую модель риска — задача, выходящая за пределы классических вычислений. Квантовые платформы могут значительно ускорить обработку данных, чтобы подобрать оптимальные терапевтические стратегии — но ни один квантовый компьютер не заменит внимательного сбора анамнеза^8,9.

Даже самый точный алгоритм не сможет принять решение за человека: врач остается тем, кто интерпретирует информацию, сопоставляет ее с клинической ситуацией и назначает лечение.

Коммуникация врача и пациента — главное, что не меняется

Врач — посредник между системами любой сложности и пациентом. При этом человеку на приеме неважно, как именно работает инновация — его волнует другое:

почему врач выбрал именно такой план лечения,
какие данные он при этом использовал и не попадут ли они в открытый доступ,
какие есть риски лечения и альтернативы,
как врач поймет, действительно ли терапия помогает.

Врач остается источником смысла, а технологии — инструментом. И чем сложнее будут цифровые системы, тем важнее будет становиться ясная и честная коммуникация.

Вам может быть интересно

Три открытия современной медицины, в которые трудно поверить

Можно ли вырастить клапан сердца, который сам подстроится под рост ребенка — и больше не понадобится повторная операция? А как…

Хирург-человек vs хирург-робот: дуэли взглядов

Так ли необходима миру эта технология и смогут ли машины заменить руку человека — изучили противоположные мнения.

Молекулярные подсказки: как анализ крови помогает в диагностике психических расстройств

Было бы здорово выявлять шизофрению по анализу крови, как сахарный диабет или дислипидемию.

Источники:

Fairburn S. C., Jehi L., Bicknell B. T., Wilkes B. G., Panuganti B. Applications of quantum computing in clinical care // Frontiers in Medicine. — 2025. — Vol. 12. — DOI: 10.3389/fmed.2025.1573016.
University of Queensland. Study finds quantum computing in healthcare faces significant challenges, but there is promise [Электронный ресурс] // Centre for Health Services Research. 07.05.2025. URL: https://chsr.centre.uq.edu.au/article/2025/05/study-finds-quantum-computing-healthcare-faces-significant-challenges-there-promise (дата обращения: 25.11.2025).
Nałęcz-Charkiewicz K., Charkiewicz K., Nowak R. M. Quantum computing in bioinformatics: a systematic review mapping // Briefings in Bioinformatics. — 2024. — Vol. 25, Issue 5. — Article bbae391. — DOI: 10.1093/bib/bbae391.
Accenture. Quantum Computing in Pharma R&D: Biogen Case Study. Pioneering quantum computing in R&D [Electronic resource] // Accenture. URL: https://www.accenture.com/bg-en/case-studies/life-sciences/quantum-computing-advanced-drug-discovery (дата обращения: 24.11.2025).
Quantum Circuits, Inc. Algorithmiq Transforms Drug Discovery by Harnessing Quantum Circuits’ Aqumen Seeker to Accelerate Chemistry Calculations [Electronic resource] // Quantum Circuits. — 12 Feb 2025. — URL: https://quantumcircuits.com/resources/algorithmiq-transforms-drug-discovery/ (дата обращения: 24.11.2025).
Seedtable. 69 Best Quantum Computing Startups to Watch in 2025 [Electronic resource] // Seedtable. — 2025. — URL: https://www.seedtable.com/best-quantum-computing-startups (дата обращения: 24.11.2025).
Ross C., Swetlitz I. IBM pitched Watson as the future of AI in medicine—then reality hit [Электронный ресурс] // STAT News. — 2017. — URL: https://www.statnews.com/2017/09/05/watson-ibm-cancer/ (дата обращения: 24.11.2025).
Chow J.C.L. et al. Quantum Computing in Medicine // Medical Sciences. — 2024. — Vol. 12(4). URL: https://www.mdpi.com/2076-3271/12/4/67 (дата обращения: 24.11.2025).
Durant T.J.S. et al. A Primer for Quantum Computing and Its Applications to Healthcare and Biomedical Research // JAMIA. — 2024. — URL: https://academic.oup.com/jamia/article/31/8/1774/7700020 (дата обращения: 24.11.2025).