Bài báo này chỉ ra những vấn đề như tính phức tạp phát sinh từ quá trình số hóa dữ liệu y tế, việc tạo ra dữ liệu khổng lồ và nhu cầu về các kế hoạch điều trị cá nhân hóa, đồng thời đề xuất rằng điện toán lượng tử (QC) và học máy lượng tử (QML) có thể mang lại những phát triển đột phá trong việc giải quyết những vấn đề này. QC có thể dẫn đến sự đổi mới trong y học bằng cách cho phép chẩn đoán nhanh hơn và chính xác hơn, điều trị cá nhân hóa và cải thiện quy trình phát triển thuốc mới. Tuy nhiên, vẫn còn những khó khăn như lỗi thuật toán và chi phí cao trong quá trình tích hợp công nghệ lượng tử vào y học chính xác. Trong bài báo này, chúng tôi lập luận rằng độ tin cậy và độ chính xác của điện toán lượng tử có thể được cải thiện thông qua các phương pháp hình thức. Các phương pháp hình thức cung cấp một khuôn khổ toán học để thực hiện chính xác việc đặc tả, phát triển và xác minh các thuật toán lượng tử. Đặc biệt, trong lĩnh vực phân tích dữ liệu bộ gen, chúng tôi sử dụng các ngôn ngữ đặc tả hình thức để xác định hành vi và tính chất của các thuật toán lượng tử nhằm xác định các dấu hiệu di truyền liên quan đến bệnh, khám phá một cách có hệ thống tất cả các trạng thái khả dĩ thông qua các công cụ kiểm chứng mô hình để xác minh tính chính xác của thuật toán, chứng minh toán học rằng thuật toán thỏa mãn các tính chất đã chỉ định thông qua các kỹ thuật chứng minh định lý, và chỉ ra rằng hiệu quả và hiệu suất của các thuật toán lượng tử có thể được cải thiện thông qua các kỹ thuật tối ưu hóa hình thức.
