量子 AI 双剑合璧：医疗影像识别准确率突破 98%

当量子计算的并行算力与人工智能的深度学习相遇，医疗影像诊断领域正迎来革命性突破。近日，依托我国第三代自主超导量子计算机“本源悟空”研发的量子AI医疗影像系统，在多类病灶识别任务中准确率突破98%，较传统技术提升6个百分点以上，微小病灶漏诊率下降48%，标志着我国在量子与AI融合的医疗应用领域跻身世界前列。

医疗影像诊断长期面临精准与效率的双重瓶颈。传统AI模型处理CT、钼靶等多维影像时，常因高维数据计算复杂度激增导致精度受限，尤其对毫米级微小钙化灶、早期肿瘤等弱信号病灶难以精准捕捉。而量子计算凭借叠加态与纠缠态的独特特性，为突破这一瓶颈提供了全新路径——其并行处理能力可将影像特征提取的时间复杂度从O(n²)降至O(n log n)，相当于让计算机同时分析所有像素信息，效率提升数十倍。

此次突破的核心在于量子-经典混合架构的创新设计。研发团队通过经典CNN完成基础特征提取，再将数据映射至量子电路，借助量子卷积层与时序注意力模块强化全局特征关联，最终通过梯度对齐机制实现两类模型的协同优化。在蚌埠医科大学第一附属医院的临床测试中，该系统仅用数十秒就完成了双侧乳腺钼靶影像分析，精准标注出传统算法极易遗漏的早期钙化灶，为乳腺癌早诊提供了关键支撑。在肺部CT病灶分割任务中，其Dice相似系数提升至0.914，边界漂移误差降低至8.9%，充分验证了技术的临床可靠性。

98%的准确率背后，是自主量子算力的坚实支撑。作为核心算力引擎，“本源悟空”全球访问量已突破3000万次，累计完成超54万个量子计算任务，其十亿级参数模型微调能力为医疗影像分析提供了强劲算力保障。目前，该技术已拓展至MRI图像重建等场景，有望解决传统核磁共振成像速度慢、精度与效率难以平衡的临床痛点，同时在新冠肺部影像诊断、多器官腹部分类等任务中均展现出优异性能。

量子AI与医疗影像的深度融合，不仅重构了智能诊断的技术范式，更让精准医疗触手可及。随着技术向NISQ设备部署推进，未来有望在基层医疗机构广泛落地，大幅降低误诊漏诊率。这场由量子算力驱动的医疗革命，正从实验室走向临床一线，为人类健康守护筑起“量子精度”的防线。