俄勒冈健康与科学大学和英特尔公司发布在ArXiv网站的一份报告《生物学和医学量子优势前景》[1]显示，如果实现广泛的量子优势，生物信息学将大大有利于某些医学和生物学研究。该报告指出，追求卓越量子算法的优势之一是开发更好的经典算法和混合量子-经典算法。

　　该报告指出，随着第一代NISQ(含噪中等规模量子)设备从实验室进入云端，现在是生物学和医学领域的计算学家开始探索量子方法可能给他们的研究工具箱带来的价值的大好时机。

　　过去三十年里，生物学和医学已经发展成为高度定量的领域。然而，尽管计算方法和高性能计算(HPC)环境的扩展促进了实质性的进展，但对理解生物和临床系统的能力的基本限制仍然存在。

　　系统复杂性就是一个例子。实用算法通常通过简化框架来管理系统复杂性，导致现有的计算模型往往无法捕捉和协调重要的系统动力学。如果能够制造出足够强大的量子计算机，有望从根本上降低算法复杂性。反过来，也将以更高的效率模拟许多困难的问题，这可能会减少计算时间并提高实际模型的保真度。