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量子计算的可靠性与稳定性是其面临的重要挑战。利用人工智能技术为量子计算纠错，是一种极具潜力的思路：机器学习能高效处理量子计算过程中产生的海量数据，快速识别出错误模式与特征，从而显著提升量子纠错效率。不过，人工智能与量子计算都属于新兴前沿技术，这两种技术均具有一定的复杂性，且面临可靠性方面的挑战。两个“新手”做“搭档”，会不会引入新的不确定性？这一点需要研发团队高度关注。
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为了满足临床需求，团队测试了一系列培养器件基底亲憎水等性质对培养的影响，发展出微型高通量培养和筛选芯片。在此基础上，团队能够在10天内为患者开展100—5000次药物测试。此次研究共为283名患者建立了非小细胞肺癌微肿瘤模型，并以模型为基础开展化疗药物及免疫药物敏感性检测。经临床双盲实验验证，预测药物疗效准确率为89%，充分展现了微肿瘤模型用于个性化精准治疗的可行性。
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