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在金融领域，量子计算可以用于风险管理、投资组合优化、期权定价和金融市场预测等方面。通过量子算法，金融机构可以更快速准确地分析大量数据，为投资者提供更精确的投资建议。“本源悟空”此前上线的全球首个采用分布式量子计算思路设计、规模最大的投资组合优化真机应用，依托“悟空芯”量子芯片，在处理相同规模问题上，资源消耗远低于经典计算机，为处理大规模投资组合优化问题、得出特定风险偏好类型下的最佳收益组合开辟了更高效的路径。
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当然，这种新范式也带来了挑战。一方面，数据驱动的研究需要大量高质量的数据作为支撑，但现实中数据往往存在噪声、偏差甚至缺失。这可能导致模型训练出现偏差，影响研究结果的可靠性。另一方面，科研人员需要具备跨学科的知识背景，包括计算机科学、统计学和生物医学。这对传统医学教育提出了新的要求，一定程度上加剧了“数据科学家”与“医学专家”之间的知识鸿沟。此外，医学数据的共享对于人工智能模型的训练至关重要，但如何在保护患者隐私的同时实现数据的开放共享，是一个需要深思的问题。
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