今天，我们在医疗保健领域面临着一系列新的复杂问题，这些问题由于其固有的复杂性以及对资源造成的威胁而比以前的其他问题更加棘手。
P 与 NP
碰巧的是，计算机科学中有一个未解决的问题，简称为 P 与 NP 问题，可能是解决这些现代难题的关键。 虽然这听起来像是为计算机科学专家保留的神秘谜题，但它的影响超出了算法和数据结构，波及到包括医疗保健在内的各个领域。 但这个谜题到底是什么？它的解决如何开启医学科学的新时代？
让我们从一个简单的算术示例开始。 假设您被要求将 17 乘以 19。过了一段时间，您就会得到答案：323。这是一个“P”问题：您可以相当快地解决它。 （“P”代表多项式时间。）假设您看到 323，并要求您找出相乘所得的两个素数。 在这种情况下，你将不得不走试错路线，直到到达17和19。这是一个“NP”问题：需要更长的时间才能解决，但一旦有了解决方案，你就可以快速验证它。 （这里的“NP”是非确定性多项式时间。）
医疗保健充满了复杂的问题。 考虑医院的日程安排：分配医生和护士轮班、预订手术室进行手术以及组织患者预约。 这是一个错综复杂的难题，需要考虑各种因素——人员可用性、医疗病例的紧急程度等——以及紧急情况和取消等潜在的变化。
P 与 NP 问题是这样的：是否存在像解决“P”问题一样快地解决“NP”问题的捷径？ 因为这意味着如果 P 等于 NP，我们就可以快速找到这些调度问题的最佳解决方案，从而显着改善患者护理。
解决这个问题的影响是深远而广泛的，包括对医疗保健的影响。
对医疗保健的影响
P vs NP 问题是数学和计算机科学中的一个问题，但这并不意味着它会局限于此。 如果现有问题可以得到忠实的数学表示，并且被发现是“NP”问题，那么有问题的捷径可以通过将其转变为“P”问题来提供帮助。
例如，抗生素耐药性是一个重大的全球健康问题。 如果 P 等于 NP，我们可能有办法快速分析细菌基因组并预测其耐药模式，帮助医生开出最有效的抗生素。 这将改善患者的治疗效果并有助于对抗抗生素耐药性，包括针对新出现疾病的新抗生素的发现。 当然，患者的依从性仍然很重要。
癌症是一种复杂的疾病，具有多种突变。 决定最佳治疗计划是一个 NP 问题，因为它涉及考虑所有可能的药物和疗法组合。 如果 P 等于 NP，我们可能有机会迅速确定每个癌症患者的最佳治疗方法，并有可能挽救许多生命。 这里的问题是我们仍然需要大量数据。
当保险公司必须根据年龄、健康状况、生活方式和病史等众多变量来确定保费和套餐时，他们就面临着 NP 问题。 找到解决 P 与 NP 问题的捷径可以帮助这些公司优化决策，并为更公平、更准确的保费和条件铺平道路。 此外，政府在医疗保健方面的支出也可以以最小的泄漏得到利用，而像 Ayushman Bharath 这样的项目可以更有效地为实现全民健康覆盖做出贡献。
通过更有效地解决这些复杂的问题，我们有可能大大减少资源限制并改善健康结果。
令人惊讶的进步来源
虽然 P 与 NP 问题是计算机科学中正在进行的研究主题，但大多数专家的共识是 P 可能不等于 NP，这意味着即使找到解决方案，某些问题仍然很难解决——将更容易验证。 但这并没有阻止研究人员探索这个问题，在追求这个问题的过程中，他们发现了算法的改进和处理复杂问题的新方法。
纵观历史，有许多看似无法克服的问题通过创新思维得以克服的例子。 例如，在电发现之前，蜡烛制造者照亮了我们的世界。 然而，他们中的大多数人可能从未预见到托马斯·爱迪生的白炽灯泡带来的革命性后果，它为更多的人带来了更长的照明时间。
同样，随着微积分的发明并将二项式定理扩展到负整数和分数，艾萨克·牛顿极大地提高了我们对无理数 pi 的理解。 科技巨头苹果公司一直在以瑞士制表商可能从未预料到的方式改变我们对手表功能的期望。
并非所有人都会成为赢家
也就是说，P 等于 NP 的一个潜在缺点（如果这一结果成为现实）就存在于密码学领域。 许多加密方案和算法依赖于目前难以解决的问题，这些问题被认为属于“NP”问题，而不是“P”问题。 也就是说，这些方案通过将秘密隐藏在很难解决但易于验证的问题后面来保护秘密。 如果P等于NP，这些问题将变得容易解决，使这些加密方案容易受到攻击并损害数字安全。
也就是说，医疗保健并不是这一问题解决的唯一受益者。 P 与 NP 问题所代表的障碍涵盖了问题解决方案因大量计算资源的可用性而受阻的各个领域。 因此，这些领域包括物流、金融，甚至气候建模，如果 P vs NP 问题得到解决，有利于 P = NP 结果，所有这些领域都可能经历范式转变。
科罗拉多州克莱数学研究所继续向任何能够最终解决 P 与 NP 问题的人提供一百万美元。 但对于任何这样做的人来说，一百万美元与他们通过革新各种人类企业所获得的回报相比显得相形见绌，有可能以难以想象的方式推动人类进步。
当我们展望未来时，让我们记住，今天看似无法克服的问题明天可能就不再那么困难了。 与蜡烛制造商、制表师甚至安东·范·列文虎克一样，解决方案往往来自我们最意想不到的地方。 当今最聪明的人正在努力解决 P 与 NP 问题，可能即将取得突破，从而重新定义我们所知道的医疗保健。
C. Aravinda 博士是一名公共卫生医生，也是印度理工学院马德拉斯分校的学生，攻读数据科学学士学位。
2024-05-03 00:00:00
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