综述：可解释人工智能与量子计算在精准医疗领域的联合应用

《Computational and Structural Biotechnology Journal》：Coalition of explainable artificial intelligence and quantum computing in precision medicine

可解释人工智能（XAI）与量子计算（QC）的结合为精准医学提供了新的解决方案。本文系统综述了2018-2025年间XAI与QC在药物发现、疾病诊断、患者监测和生物标志物识别中的应用，提出量子可解释性框架（QXAI），整合SHAP、LIME等经典解释方法与量子原生技术（如QSHAP、QLRP、TSBA），通过案例研究验证了混合量子-经典模型在doxorubicin cardiotoxicity预测和IBD flare预警中的潜力，并分析了NISQ硬件限制、数据编码挑战及监管壁垒等关键问题，为未来QXAI的临床应用提供路径建议。

　　在当今医学领域，精准医疗正逐步成为一种全新的治疗范式，它通过将个体的基因组信息、生活方式以及环境因素纳入考量，实现个性化诊断与治疗。这种转变不仅提升了治疗的成功率，也有效减少了副作用，从而显著改善了患者的整体治疗效果。随着慢性病成为全球死亡的主要原因，精准医疗在早期检测、风险评估和针对性治疗方面展现出关键的解决能力，有助于优化医疗资源的使用并提高医疗服务的质量。然而，不同地区的精准医疗发展速度存在差异。北美在精准医疗领域领先，其增长速度达到每年10.8%；欧洲紧随其后，增长率为10.3%到13.4%；而亚太地区则表现出最快的增长速度，年增长率高达14.4%至16.6%。这一增长主要得益于更高的医疗支出和患者对精准医疗的认知提升。在各个市场中，诊断和影像技术的年增长率约为11.5%，伴随诊断技术的年增长率为11.4%，药物研发的增长率则为8.3%，分析工具的年增长率介于11.4%至13.6%之间。肿瘤学仍然是精准医疗的核心关注领域，其年增长率达到11.9%至13.5%，这得益于癌症基因组学和免疫治疗的不断进步。

精准医疗的推进依赖于多种相互关联的技术，这些技术使医疗更加预测性和个性化。基因测序成本的下降推动了大规模基因组学研究的开展，而电子健康记录则整合了临床和基因组数据，从而形成了对患者健康状况的全面理解。蛋白质组学进一步深化了这一理解，通过映射蛋白质相互作用，指导诊断和治疗方案的选择。此外，除了基因组学，还有其他多组学科学、物联网（IoT）以及大数据平台如Hadoop和Spark推动该领域向前发展。可穿戴设备使实时健康监测成为可能，而像癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas, TCGA）和英国生物银行（UK Biobank）这样的数据库则提供了大量研究数据。人工智能（AI）利用诸如DeepVariant和AlphaFold等模型，能够解析测序数据，揭示基因和蛋白质结构模式。在临床应用中，AI可以识别疾病标志物、支持治疗方案选择并指导治疗设计。医疗5.0通过5G、物联网和联邦学习的结合，为偏远地区的个性化医疗服务提供了新的可能性。另一方面，边缘计算使得在低功耗设备上进行AI应用成为可能，从而实现了实时诊断。

尽管这些技术取得了显著进展，精准医疗仍然面临一些关键挑战，包括处理高维数据的复杂性、速度和准确性等问题。在这一背景下，量子计算（QC）展现出了独特的优势。量子计算通过叠加和纠缠等特性，能够更高效地处理复杂数据。它在早期癌症检测、疾病预测和快速药物发现方面具有应用潜力。例如，量子算法如振幅编码和量子退火（QA）可以处理数据带宽问题，并优化治疗策略。量子机器学习（QML）作为量子人工智能（QAI）的一个子集，结合了量子电路和经典机器学习方法，用于处理来自基因组学、影像和临床数据的高维数据。QML利用叠加和纠缠来提取生物系统中的特征并发现模式。例如，在皮肤图像分析中，QML模型在ISIC数据集上达到了约98%的准确率，展示了量子辅助特征提取在早期癌症筛查中的潜力。然而，QML模型往往产生难以解释的结果，这限制了其在临床环境中的可信度。因此，可解释人工智能（XAI）技术如Shapley Value Additive Explanations（SHAP）可以与QML结合，揭示模型预测中的数据特征，从而增强透明度和可追溯性。XAI与QC的结合形成了量子XAI（QXAI），这一方法不仅提升了模型的可解释性，还扩展了计算能力。Felefly等人开发了一种基于SHAP的可解释磁共振成像（MRI）放射组学量子神经网络，用于脑肿瘤分类，其AUC达到0.76，并通过QA实现了特征选择，同时提供了可解释的放射组学见解。这种融合为诊断、治疗计划和患者结果的改进奠定了坚实的基础。本调研的主要贡献包括以下几点：首先，强调技术进步如何推动全球精准医疗的采用；其次，系统梳理了从NISQ硬件到量子算法再到QML模型和XAI技术的发展路径，应对它们的可解释性和可扩展性挑战；第三，探索了XAI和QC在提升复杂精准医疗问题的可解释性和计算效率方面的整合；第四，提出了结合XAI见解与QC力量的可扩展、透明的QXAI框架，以推动精准医疗向个性化医疗的发展。

本调研的结构如下。第2节提供了一个全面的文献综述，强调了关键调查及其范围、方法、发现和局限性。第3节讨论了量子算法及其在精准医疗中的应用，以及量子硬件平台和NISQ相关的问题。第4节提出了一种基于QML模型的解决方案分类，涵盖了药物发现、疾病诊断、患者监测和生物标志物识别。第5节探讨了用于解释QML模型的各种方法，包括可解释性技术如何应用于精准医疗的不同领域。第6节概述了新兴应用，而第7节则深入分析了两个案例研究。第8节讨论了开放挑战和未来研究方向，最后第9节提供了结论。

第2节系统回顾了从2018年至2025年发表的同行评审研究，旨在评估量子计算在医疗领域的应用。2018年标志着量子计算进入嘈杂的中等规模量子（NISQ）时代，这一阶段推动了量子计算从理论向实际模拟和混合使用转变。在医疗数据集中，包括基因组和影像数据，已经出现了初步应用。在本节中，我们采用了综合的文献搜索方法，以获取与精准医疗相关的量子计算和人工智能模型。搜索结合了“量子计算”、“量子机器学习”、“可解释AI”、“精准医疗”、“医疗”和“个性化医疗”等关键词，初步检索返回了24,737篇已发表的论文和3876篇预印本。我们进一步对这些研究进行了标题、摘要和关键词筛选，最终将研究范围缩小到2821篇文献和574篇预印本。纳入标准要求研究必须直接整合可解释AI和量子计算在医疗或健康领域中。重点研究领域包括基因组学、电子健康记录分析、医学影像、边缘和联邦学习、混合量子模型以及完整的量子框架。没有直接医疗相关性或缺乏精准医疗应用的研究被排除。然而，我们还考察了其他科学领域中的量子技术，并将其适应性应用于精准医疗，以确保涵盖可转移的架构和计算方法。经过筛选，我们获得了66篇同行评审期刊文章、10篇arXiv预印本、9篇会议论文、6篇书籍章节和1篇其他来源。这些资料构成了我们对XAI和QC在精准医疗中的调研基础。

在本节中，我们探讨了量子计算在精准医疗中的应用，包括其独特的机制和方法。例如，Grover搜索算法能够通过振幅放大，在生物医学数据库中实现二次速度提升，这在量子计算硬件上是原生的。QA通过量子隧穿来寻找能量景观中的全局最小值，将高维组学或影像问题转化为Ising/QUBO模型，从而加速子集发现。量子漫步（QW）通过量子干涉在蛋白质-蛋白质相互作用网络中执行网络传播，用于疾病-基因优先级排序。混合量子方法则将量子子程序与经典流程结合，用于分子应用。变分量子本征值求解器（VQE）计算小分子的基态能量，并模拟药物-靶点相互作用。量子近似优化（QAO）通过将蛋白质-配体结合转化为可解决的组合优化问题，用于分子对接。量子相位估计（QPE）用于药物发现工作流中的分子片段能量估算。这些算法为精准医疗中的基因组分析、疾病优先级排序和分子模拟提供了支持。

在本节中，我们进一步探讨了量子人工智能（QAI）在精准医疗中的应用。我们通过系统数据库搜索和分析获得了相关论文，揭示了QAI作为量子计算与经典算法结合的方法，能够通过量子电路和内核提高精准医疗领域的诊断准确性。例如，在药物发现中，QSVM模型通过将化合物库中的ADME-Tox特性分类，展示了量子增强模型在分子任务中的应用。QCBM模型通过生成KRAS抑制剂，展现了量子电路与经典算法结合的可能性。QKM模型则用于生物活性分类，而QGNN模型则用于分子属性回归。在疾病诊断中，FQML模型通过模糊逻辑与变分量子电路的结合，管理临床数据中的不确定性。QAM模型通过量子干涉和测量坍缩来识别热带疾病模式。VQC模型则通过变分量子电路的结构，实现了心律失常的分类。在患者监测方面，QCNN模型通过量子卷积神经网络对心电图（ECG）数据进行分析，用于疼痛检测。QLSTM模型则用于识别精神健康监测中的异常模式。LQKM模型用于预测疾病进展，特别是在滤泡性淋巴瘤和阿尔茨海默病数据集中。在生物标志物发现方面，QNN模型通过量子神经网络对CTLA4激活通路中的生物标志物进行识别。Q-KMeans模型则用于癌症亚型分类，通过量子状态编码基因表达谱并计算距离以进行聚类。

在本节中，我们探讨了XAI在精准医疗中的应用。XAI通过局部代理、特征归因、因果建模和相关性传播等方法，提升了模型的可解释性。例如，LIME方法通过生成局部代理模型，解释量子聚类在医疗患者记录中的应用，其中Q-KMeans通过扰动识别关键特征。SHAP方法通过Shapley值计算，提供了特征归因，帮助理解量子分类器在患者风险预测中的影响。模糊认知图（FCM）通过量子启发式学习来推理稀疏权重，用于类风湿性关节炎症状、生物标志物和风险因素的因果建模。QLIME方法通过量子启发式原理，将二进制特征向量编码为量子状态，以生成局部代理模型。QSHAP方法通过量子测量，分析变分量子电路中的门贡献。QLRP方法通过量子特定规则，将模型输出逆向传播以确定特征相关性。TSBA方法通过第一阶泰勒展开，评估量子函数在基准状态附近的梯度，以计算相关性得分。这些方法包括三种混合方法（LIME、SHAP、FCM）、一种量子启发式方法（QLIME）和三种原生量子方法（QSHAP、QLRP、TSBA）。图4展示了推动精准医疗、量子计算和XAI发展的技术进展。

在本节中，我们总结了文献综述的主要发现。QAI通过混合量子方法实现了高诊断准确性，但在临床验证方面存在不足，这是由于NISQ设备的噪声限制。量子计算加速了基因组分析和分子建模，但目前的量子硬件仍面临高维数据处理的挑战。QXAI通过框架如QIXAI，将可解释性与量子模型结合，但尚未建立明确的临床转化路径。尽管Singh等人强调了QC与XAI的融合在提升一般临床决策系统透明度方面的潜力，但在精准医疗应用中仍然缺乏足够的关注。这种专门的空白促使我们对量子算法、量子硬件平台、NISQ限制、QML架构和QXAI方法进行整合分析。为了推动这一领域的发展，研究必须设计出基于生物现实的可行计算案例研究。通过应对技术性和概念性障碍，该学科可以明确一条通向可靠、可解释和可扩展的量子解决方案的路径。

在本节中，我们探讨了量子算法在精准医疗中的应用。Grover算法通过振幅放大在小规模注册中实现了比经典方法更好的性能。QA通过量子隧穿在医疗图像数据集上进行特征选择，将高维组学或影像问题转化为Ising/QUBO模型，从而实现更高效的子集发现。QW通过量子干涉在蛋白质-蛋白质相互作用网络中执行网络传播，用于疾病-基因优先级排序。QPE用于分子-片段能量估算，支持药物发现工作流中的活性空间模拟。VQE通过参数化电路实现了小分子的化学精度，同时用于药物-靶点相互作用模拟。QAO通过参数化量子电路（PQC）解决了高维组合优化问题，适用于临床试验患者的分配和分子对接。这些算法在精准医疗中促进了基因组分析、疾病优先级排序和分子模拟。

在本节中，我们讨论了量子硬件平台的实现。量子计算算法的实现依赖于不同的物理约束和操作模式。例如，基于门的模型通过有限的门库实现通用计算，而连续变量（CV）计算则利用微波/光学场中的玻色子模式，通过分束器和相位移位器进行线性光学处理。测量模型则通过准备大规模纠缠簇态（光子或离子）并驱动算法，通过自适应单量子比特测量实现计算。尽管这些模型在硬件实现上存在差异，但它们都面临着噪声通道的挑战，这些通道通过完全正则、迹保持映射进行建模。这些噪声来源包括退极化噪声、振幅阻尼和相位阻尼，它们会影响计算精度和纠缠效应。在这些限制下，NISQ设备在随机电路采样、量子漫步动力学或小规模分子能量估算等特定领域实现了量子优势，但尚未在所有计算任务中取得一致表现。

为了克服NISQ设备的限制，研究人员开发了多种错误缓解和混合化技术。分段架构通过交替量子子程序和经典反馈循环，如VQE和QAOA的优化。迭代相位估算结合量子采样和经典后处理，以减少电路深度并提高精度。动态去耦合序列通过对抗低频噪声，延长相干时间。零噪声外推通过执行噪声放大后的电路变体，以推断理想结果。概率误差抵消通过准概率展开反转已知的误差通道，尽管会增加采样成本。这些方法延长了NISQ处理器的运行范围，使其能够在分子对接、蛋白质折叠和生物标志物发现等精准医疗相关领域进行噪声鲁棒的模拟。

在本节中，我们提出了一个解决方案分类，涵盖了药物发现、疾病诊断、患者监测和生物标志物识别。这一分类如图5所示。QML作为量子AI的一个分支，结合了量子计算原理与经典学习模型，以解决精准医疗中的计算障碍。这些障碍包括处理来自基因组学、影像和临床记录的庞大且高维数据集。QML利用量子叠加和纠缠来增强复杂生物系统中的特征提取和模式识别。然而，仍面临算法错误、资源需求和当前NISQ硬件限制等挑战。为了提高QML系统的可靠性，已经开发了诸如模型检查和定理证明等正式框架，以支持其向临床应用的过渡，并对患者结果产生可衡量的影响。接下来的子节将探讨QML模型在精准医疗中的应用，包括药物发现、疾病诊断、患者监测和生物标志物识别。

在本节中，我们讨论了新兴的精准医疗应用，其中量子计算与可解释性技术的结合支持了安全和透明的决策。例如，在自适应放射治疗规划中，量子增强的深度强化学习模型能够实时调整剂量，同时提供清晰的解释，以符合临床判断和工作流程需求。在神经外科中，量子增强的非刚性图像配准技术提高了术中MRI的对齐精度，并提供了可解释的质量指标，以确保在关键结构附近的安全导航。在大规模健康记录处理中，量子框架能够揭示多维数据中的多向关联，通过特征重要性来解释治疗方案匹配和早期风险标志。表8总结了这些新兴应用，强调了量子-可解释性技术的协同作用、性能指标和临床可行性。

在本节中，我们介绍了两个案例研究，展示了量子计算和可解释性技术如何在精准医疗中应用，以解决实际的临床挑战。第一个案例研究是利用QML模型预测乳腺癌患者在接受多西他赛（Doxorubicin）治疗时的心脏毒性。第二个案例研究则探讨了利用混合量子模型和可解释性技术预测炎症性肠病（IBD）的无症状发作。这些案例研究展示了VQC模型如何通过SHAP技术增强解释性，以应对实际的临床挑战。在这些案例研究中，SHAP技术特别展示了如何解码QML模型的工作机制，以实现临床信任和透明度。

在本节中，我们讨论了在实现QXAI过程中面临的主要挑战。这些挑战包括量子噪声、缺乏基准测试和有限的可解释性。例如，NISQ设备的退相干时间限制了可解释计算的电路深度。门错误在电路层之间累积，削弱了预测能力和模型推理的清晰度。噪声会扭曲特征归因，降低解释的可靠性。量子纠错方法虽然提高了准确性，但增加了计算成本，并掩盖了透明的模型行为。零噪声外推等误差控制方法虽然提高了准确性，但这些改变使得临床医生难以追踪如何通过纠错步骤塑造模型输出。另一个关键问题在于缺乏统一的量子可解释性测量标准。经典XAI依赖于诸如保真度、一致性和可理解性等指标，但这些指标无法与量子力学中的叠加和纠缠原理相匹配。SHAP和LIME等方法依赖于线性关系和独立特征的假设，这些假设在量子状态中不成立。此外，量子计算的访问限制也是一个重要障碍，因为云量子系统按电路运行收费，使得重复解释生成成本高昂。后解释方法需要多次前向传递以计算特征相关性，当每个电路需要数百或数千次测量时，成本会迅速增加，限制了在大规模数据集上的研究，也影响了实际患者验证。

在本节中，我们提出了未来研究的方向。临床采用QXAI需要量子工程、生物医学信息学和临床研究之间的合作。混合量子架构结合了量子和经典计算，以应对实际挑战，其中量子处理单元减少了高维优化、分子相似性搜索和纠缠特征提取中的瓶颈，而经典硬件则负责数据处理和模型训练。这种模块化设计将量子组件视为加速器，与经典流水线相辅相成。原生量子可解释性技术使用变分电路中的门重要性分析，将门视为联合游戏中的参与者，通过量子测量得出的价值函数揭示了对模型行为的贡献。这些技术可以被适应到QML模型中，以提供深度的可解释性，当量子硬件成熟时。另一方面，监管框架设定了设备安全、性能和透明度的要求。美国食品药品监督管理局（FDA）要求医疗设备向医护人员和患者清晰传达算法逻辑、预期用途和性能特征，以满足临床验证标准。数据安全也是一个关键障碍，因为量子系统可能破坏当前保护患者健康信息的加密方法。医疗组织必须实施量子安全加密协议和安全匿名化技术，以在整个QXAI生命周期中维护患者隐私。

在本节中，我们提出了开放的研究问题。XAI和QC在精准医疗中的整合仍处于初级阶段，关键的研究空白阻碍了临床转化。解决以下技术问题对于将早期原型转变为经过验证的可部署系统至关重要。例如，如何开发可解释的原生量子模型，以满足临床需求？目前大多数研究如VQE在药物-靶点相互作用方面的应用，规模有限且基于模拟。实际的临床效益仍在评估中。可解释性仍然是关键，因为准确率本身不足以确保医疗决策的信任。对于医生和监管机构而言，理解模型如何得出结论与结论本身同样重要。混合方法将LIME或SHAP等技术适应到量子模型中，同时结合新的量子特定技术，有助于在临床环境中提高模型推理的透明度和实用性。目前NISQ硬件的限制，包括噪声、有限的量子比特连接性和较短的相干时间，定义了短期研究方向。短期内，混合设计将量子处理器作为特定子问题的加速器，同时依赖经典系统进行大规模处理，似乎是最实际的路径。有效的误差缓解和高效的数据编码将是使这些系统可靠和可扩展的关键。短期内，重点应放在创建可重复的试点研究上，以在中等规模数据集上展示临床相关性，并发布开源代码和数据，识别量子计算能带来显著加速的具体问题。中期，研究人员应致力于在噪声硬件上改进QXAI方法，优化混合流水线以提高可解释性，并构建反映真实医院流程和多样化医疗数据的共享基准。长期来看，随着更稳定和容错的量子硬件的出现，目标是开发原生的集成量子可解释系统，以应对复杂的任务。这包括大规模多组学整合和分子模拟，支持强大的监管和安全框架。

在本节中，我们总结了本调研的主要发现。XAI和QC的整合为精准医疗带来了新的可能性，但也面临着诸多挑战。例如，如何将XAI技术与QC相结合，以实现真正的临床可解释性？如何在量子计算的噪声环境中确保模型的可靠性？如何建立标准的基准测试，以评估QXAI在精准医疗中的实际效益？这些问题需要进一步的研究和探索。在短期内，研究重点应放在开发可解释的混合量子模型上，以解决精准医疗中的实际问题。中期，研究应集中在优化QXAI方法，以适应NISQ设备的限制，并构建统一的可解释性框架。长期来看，随着量子计算技术的成熟，精准医疗将逐步实现从理论研究到实际应用的转变，从而为患者提供更精准、高效的医疗服务。这种转变需要多学科的共同努力，包括工程师、AI专家、临床医生、伦理学家和法律专业人士的协作。此外，确保量子资源的可访问性和公平性也是实现这一目标的重要因素。通过开放的基准测试、透明的解释方法和伦理监督，这一领域可以逐步从理论研究发展为可靠的工具，以提升医疗理解并改善患者结果。每一步进展都需要协调的研究、验证和治理工作，以实现这一愿景。