Introducción

La revolución cuántica está transformando el sector salud con un impacto social y económico sin precedentes, abriendo nuevas fronteras para la medicina personalizada y la investigación biomédica. Las tecnologías cuánticas, desde la computación cuántica hasta sensores avanzados y criptografía cuántica, están optimizando el desarrollo farmacéutico, mejorando el diagnóstico precoz y la monitorización de enfermedades, y garantizando la protección avanzada de datos sensibles. Además, estas tecnologías se integran con la inteligencia artificial para ofrecer tratamientos más precisos y adaptados a cada paciente, marcando un cambio de paradigma en la forma de entender y abordar la salud. Este artículo presenta aplicaciones y desafíos, anticipando un futuro donde la salud cuántica revoluciona la medicina y mejora la calidad de vida globalmente.

Relevancia social y económica de las tecnologías cuánticas

Las tecnologías cuánticas emergen como un motor clave para el progreso económico y social1, especialmente en sectores estratégicos como la salud, la logística y las telecomunicaciones.

Su capacidad para realizar mediciones extraordinariamente precisas y procesar datos complejos de manera eficiente promete transformar industrias, impulsar la innovación y crear nuevos modelos de negocio, generando también oportunidades significativas de empleo y desarrollo tecnológico a nivel global2.

Imagen 1. Dominios de la computación cuántica en la industria sanitaria. Fuente: Dr. Naveen Jeyaraman.

Imagen 1. Dominios de la computación cuántica en la industria sanitaria. Fuente: Dr. Naveen Jeyaraman.

Transformación del sector salud mediante tecnologías cuánticas

En el ámbito sanitario, las tecnologías cuánticas están revolucionando la forma en que se diagnostican, tratan y previenen las enfermedades. La potencia de la computación cuántica permite manejar grandes volúmenes de datos biomédicos con una rapidez y precisión sin precedentes, abriendo la puerta a nuevas formas de medicina personalizada y preventiva. (Jeyaraman, et al., 2024)3.

Aplicaciones y potencial de las tecnologías cuánticas en salud

Optimización y aceleración del desarrollo farmacéutico

La computación cuántica abre nuevas posibilidades en el descubrimiento de fármacos4,5, permitiendo simular y analizar interacciones moleculares altamente complejas que resultarían impracticables para los sistemas convencionales. Esto acorta los tiempos de desarrollo y reduce los costes, acercándonos a tratamientos más efectivos y personalizados para enfermedades (Alrashed & Min-Allah, 2025)  hasta ahora incurables.

La computación cuántica está ayudando a los científicos a entender mejor las proteínas, que son como pequeñas máquinas en nuestro cuerpo. Usan esta tecnología para predecir cómo se doblan las proteínas, lo que es fundamental para saber cómo funcionan. También ayudan a ver cómo las moléculas, como los medicamentos, se unen a estas proteínas para combatir enfermedades. Además, pueden simular con precisión cómo interactúan estas moléculas en el cuerpo y usar modelos avanzados para predecir si un medicamento será efectivo o tendrá efectos secundarios. Todo esto hace que el proceso de crear nuevos fármacos sea más rápido, seguro y eficiente, acercándonos a tratamientos personalizados para cada persona.

Aunque los dispositivos cuánticos actuales todavía son sensibles a ruido y errores, pero son adecuados para algoritmos híbridos cuántico-clásicos. La ventaja cuántica se ha demostrado en sistemas híbridos y dispositivos inspirados en la computación cuántica, como los quantum annealers7. Se espera que haya más aplicaciones de la computación cuántica en el descubrimiento y desarrollo de fármacos. Un quantum annealer es una máquina que usa principios de la física cuántica para resolver problemas muy difíciles que requieren encontrar la mejor solución entre muchas opciones posibles. Imagina que tienes que elegir el mejor camino para repartir paquetes a muchas casas, con miles de rutas posibles; un quantum annealer puede evaluar todas esas rutas al mismo tiempo y encontrar rápidamente la mejor. En medicina, esto es útil para diseñar nuevos medicamentos, porque permite analizar muchas combinaciones de moléculas para encontrar las más efectivas contra una enfermedad, de forma mucho más rápida que con un ordenador tradicional. Por ejemplo, ayuda a descubrir cómo encaja un medicamento en la proteína que causa una enfermedad, acelerando la creación de tratamientos personalizados y más efectivos.

Mejoras en diagnóstico y monitorización mediante sensores cuánticos

La toma de decisiones médicas está integrando cada vez más la computación cuántica y el aprendizaje automático para analizar conjuntos de datos complejos, mejorar los diagnósticos y permitir tratamientos personalizados. Por su parte, el aprendizaje automático cuántico, ofrece oportunidades para futuros avances en el procesamiento de datos de salud de alta dimensión y la mejora de los resultados clínicos (Chow, 2025)9.

Los algoritmos cuánticos pueden escalar exponencialmente más allá de las capacidades de la inteligencia artificial en avances como el análisis genómico, la interpretación radiológica y el modelado predictivo de resultados para los pacientes (Anbazhagu et al, 2025)10.Los sensores cuánticos, capaces de detectar cambios mínimos en campos magnéticos y eléctricos, están revolucionando el diagnóstico precoz y la monitorización continua. Por ejemplo, pueden medir campos magnéticos generados por actividades neuronales o cardíacas con una precisión mucho mayor que las tecnologías actuales, facilitando la detección temprana de enfermedades neurológicas o cardiovasculares. Además, su integración en dispositivos portátiles promete llevar el control sanitario a entornos domésticos con gran comodidad y eficacia.

Se piensa en la aplicación de computación cuántica para las simulaciones Monte Carlo11 demandan mucha capacidad computacional, los avances en computación de alto rendimiento y la computación cuántica están reduciendo los tiempos de cálculo, haciendo que esta técnica sea más accesible para uso clínico. Al integrar algoritmos cuánticos en las simulaciones Monte Carlo, los investigadores pueden acelerar aún más estos cálculos, lo que podría permitir una radioterapia adaptativa en tiempo real que ajuste dinámicamente los planes de tratamiento en función de la anatomía del paciente durante la sesión (Zhou, Z et. al, 2024)12.

Vamos a adelantarnos al apartado de desafíos. Hay tres preguntas importantes que están haciendo pensar a los expertos sobre cómo usar la simulación cuántica en medicina frente a los modelos tradicionales de predicción (Domuschiev (2024)13:

Los ordenadores cuánticos actuales todavía son limitados en tamaño y capacidad. ¿Esto hará que sea difícil usar simulaciones cuánticas en hospitales o clínicas, especialmente cuando los métodos tradicionales de inteligencia artificial pueden crecer y trabajar con muchos datos?

¿Se podría combinar la información que nos dan las simulaciones cuánticas con los modelos clásicos para crear un método mixto que sea fácil de entender, muy preciso y práctico para usar en medicina?

Como las simulaciones cuánticas usan principalmente las leyes de la física en lugar de muchos datos reales de pacientes, ¿qué problemas éticos podrían surgir al decidir tratamientos o diagnósticos sin usar tanta información empírica?

Imagen 3. Diferencias entre simulación cuántica y modelos predictivos en medicina. Fuente: Domuschiev (2024).

Imagen 3. Diferencias entre simulación cuántica y modelos predictivos en medicina. Fuente: Domuschiev (2024).

Protección avanzada de datos con criptografía cuántica

La seguridad de la información sanitaria es crítica en la era digital. La criptografía cuántica proporciona mecanismos robustos para garantizar la confidencialidad en la transmisión y almacenamiento de datos médicos, protegiendo a pacientes y profesionales ante ciberataques y accesos no autorizados.

Sinergias con inteligencia artificial y medicina personalizada

La combinación de tecnologías cuánticas con inteligencia artificial multiplica el potencial de la medicina personalizada, permitiendo analizar grandes bases de datos genéticos, clínicos y sociales con una precisión mejorada. Esto posibilita diseñar terapias adaptadas a las características individuales de cada paciente, mejorando los resultados y reduciendo efectos adversos.

Bibliografía

  1. Estrategia Nacional de Tecnologías Cuánticas de España 2025-2030. (2025, agosto). AceleraPyme. https://www.acelerapyme.gob.es/recursos/articulo/estrategia-de-tecnologias-cuanticas-de-espana-2025-2030
  2. Real Instituto Elcano. (2025). Tecnologías cuánticas: cómo apostar y acertar desde España y la UE. https://media.realinstitutoelcano.org/wp-content/uploads/2025/04/policy-paper-tecnologias-cuanticas-como-apostar-y-acertar-desde-espana-y-la-ue.pdf
  3. Jeyaraman N, Jeyaraman M, Yadav S, et al. (2024) Revolutionizing Healthcare: The Emerging Role of Quantum Computing in Enhancing Medical Technology and Treatment. Cureus 16(8): e67486. DOI 10.7759/cureus.67486
  4. Fundación Instituto Roche. (2024). Informe Anticipando: Tecnologías cuánticas en la medicina del futuro. https://www.institutoroche.es/static/archivos/Informes_anticipando_2024_TEC_CUANTICAS_WEB.pdf
  5. DiarioFarma. (2024, 22 octubre). De la física a la clínica: la tecnología cuántica entra en el diseño de los fármacos del futuro. https://diariofarma.com/2024/10/23/de-la-fisica-a-la-clinica-la-tecnologia-cuantica-entra-en-el-diseno-de-los-farmacos-del-futuro
  6. Alrashed, S., & Min-Allah, N. (2025). Quantum computing research in medical sciences. Informatics in Medicine Unlocked, 52, 101606. https://doi.org/10.1016/j.imu.2024.101606
  7. H. Wang, J. -H. Chen, Y. -Y. Yang, C. Lee and Y. J. Tseng, «Recent Advances in Quantum Computing for Drug Discovery and Development,» in IEEE Nanotechnology Magazine, vol. 17, no. 2, pp. 26-30, April 2023, doi: 10.1109/MNANO.2023.3249499.
  8. https://www.agenciasinc.es/Noticias/Simulan-un-universo-inestable-con-computacion-cuantica
  9. Chow, J. C. L. (2025). Quantum Computing and Machine Learning in Medical Decision-Making: A Comprehensive Review. Algorithms, 18(3), 156. https://doi.org/10.3390/a18030156
  10. Anbazhagu, U. V., Priyadharshini, K., Deepajothi, S., M. P., H., & Banu, E. A. (2025). Quantum Computing in Healthcare Using AI-Driven Medical Technologies. In F. Smarandache & P. Majumder (Eds.), Modern SuperHyperSoft Computing Trends in Science and Technology (pp. 367-398). IGI Global Scientific Publishing. https://doi.org/10.4018/979-8-3693-6875-6.ch014
  11. Herranz Muelas, E. (2013). Simulaciones Monte Carlo para Radioterapia Intraoperatoria con haces de electrones (Tesis doctoral, Universidad Complutense de Madrid). Recuperado de http://nuc1.fis.ucm.es/research/thesis/PresentacionTesis-ehm-v10.pdf
  12. Zhou, Z., Chen, M., & Wu, Z. (2024). Monte Carlo Simulation in Radiotherapy: Accelerated Dose Calculations and Real-Time Adaptive Radiotherapy. Medical Sciences, 12(4), 67. https://doi.org/10.3390/medsci12040067
  13. Domuschiev, I. (2024). Quantum Simulation versus Model Prediction in Human Medicine. Recuperado de https://www.researchgate.net/publication/391605618_Quantum_Simulation_versus_Model_Prediction_in_Human_Medicine