Este artículo señala problemas como la complejidad derivada del proceso de digitalización de datos médicos, la generación masiva de datos y la necesidad de planes de tratamiento personalizados. Además, sugiere que la computación cuántica (CC) y el aprendizaje automático cuántico (ACM) pueden generar avances innovadores para resolver estos problemas. La CC puede impulsar la innovación médica al permitir diagnósticos más rápidos y precisos, tratamientos personalizados y mejores procesos de desarrollo de nuevos fármacos. Sin embargo, existen dificultades como errores de algoritmo y altos costos en el proceso de integración de la tecnología cuántica en la medicina de precisión. En este artículo, argumentamos que la confiabilidad y la precisión de la computación cuántica pueden mejorarse mediante métodos formales. Los métodos formales proporcionan un marco matemático para realizar con precisión la especificación, el desarrollo y la verificación de algoritmos cuánticos. En particular, en el campo del análisis de datos genómicos, utilizamos lenguajes de especificación formal para definir el comportamiento y las propiedades de los algoritmos cuánticos que identifican marcadores genéticos relacionados con enfermedades, exploramos sistemáticamente todos los estados posibles a través de herramientas de verificación de modelos para verificar la precisión del algoritmo, demostramos matemáticamente que el algoritmo satisface las propiedades especificadas a través de técnicas de prueba de teoremas y demostramos que la eficiencia y el rendimiento de los algoritmos cuánticos se pueden mejorar mediante técnicas de optimización formal.
