What’s Your Problem?
Summary & Insights
Could a quantum computer sitting in a hospital cafeteria be the key to curing rare diseases? This is the reality at the Cleveland Clinic, where Dr. Laura Jayhai is leading a paradigm shift in biomedical research. After spending years as a neurologist frustrated by the inconsistency of surgical opinions in epilepsy treatment, Dr. Jayhai realized that the future of medicine isn’t just about better doctors, but about better data and the computational power to simulate the human body at a molecular level.
The conversation centers on the “Discovery Accelerator,” a ten-year partnership with IBM that integrates AI and quantum computing into clinical research. While AI is often viewed as the gold standard for current innovation, Dr. Jayhai argues that AI is essentially a “car”—fast and efficient, but limited to the roads it has already traveled. Quantum computing, by contrast, is a “fighter jet.” It doesn’t rely on existing datasets to find patterns; instead, it models the actual physical and chemical properties of molecules. This makes it uniquely suited for rare diseases where there isn’t enough historical data for AI to learn from.
The most significant breakthrough discussed is the move toward “quantum-centric supercomputing.” Rather than treating AI and quantum as competitors, researchers are now using them as a team. This synergy recently allowed the team to simulate an enzyme with over 12,000 atoms—a feat considered unfathomable just 18 months prior. By using classical AI to handle the bulk of the data and quantum computing to simulate the complex molecular interactions, the clinic is drastically shortening the timeline for drug discovery, which traditionally takes over a decade.
Surprising Insights
- The “Cafeteria” Strategy: The quantum computer was intentionally placed in the hospital cafeteria, not a secluded data center, to trigger a mindset shift among 3,000 researchers through sheer physical presence and inspiration.
- Quantum’s Weakness: Contrary to popular belief, quantum computers are not simply “faster” versions of current computers; they actually struggle with large, unwieldy datasets (like electronic health records) and are better suited for small, precisely defined simulations.
- AI vs. Quantum Modeling: AI can only model what it has already seen in data, whereas quantum computing models based on the laws of physics, allowing it to predict “fits” between drugs and proteins for diseases that have never been successfully mapped.
- The Simulation Leap: The ability to simulate biological compounds jumped from roughly 10 atoms to over 12,000 atoms in a remarkably short window through the hybrid use of AI and quantum tools.
Practical Takeaways
- Adopt a Hybrid Toolset: When solving complex problems, don’t look for a single “silver bullet” technology. Combine “classical” tools (like AI for data organization) with “specialized” tools (like quantum for simulation) to achieve breakthroughs.
- Shift the Question, Not Just the Tool: To leverage new technology, stop trying to “squeeze” old problems into new systems. Instead, rethink the fundamental question you are asking to align with how the new technology actually works.
- Embrace Interdisciplinary Collaboration: Break out of professional silos. Dr. Jayhai notes that the biggest gains in medical research now come from doctors collaborating early and often with physicists, mathematicians, and engineers.
- Focus on the “Intractable”: Direct high-powered computational resources toward “intractable” problems—those that have hit a ceiling with current methods—rather than using them to marginally improve things that are already working.
🛍️ Products & Resources Mentioned
- 📚 BookThe First 90 Days by Michael D. Watkins — Mentioned as a recommended read for leaders starting a new role to help with planning and transition.View on Amazon →
Liệu một chiếc máy tính lượng tử đặt trong căng tin bệnh viện có thể là chìa khóa để chữa trị những căn bệnh hiếm gặp? Đây chính là thực tế tại Cleveland Clinic, nơi Tiến sĩ Laura Jayhai đang dẫn dắt một cuộc chuyển đổi tư duy trong nghiên cứu y sinh. Sau nhiều năm làm bác sĩ thần kinh và cảm thấy nản lòng trước sự thiếu nhất quán trong các ý kiến phẫu thuật điều trị bệnh động kinh, Tiến sĩ Jayhai nhận ra rằng tương lai của y học không chỉ nằm ở những bác sĩ giỏi hơn, mà còn ở dữ liệu tốt hơn và sức mạnh tính toán để mô phỏng cơ thể người ở cấp độ phân tử.
Cuộc thảo luận tập trung vào “Discovery Accelerator” (Máy gia tốc Khám phá), một mối quan hệ đối tác kéo dài mười năm với IBM nhằm tích hợp AI và tính toán lượng tử vào nghiên cứu lâm sàng. Trong khi AI thường được coi là tiêu chuẩn vàng cho đổi mới hiện nay, Tiến sĩ Jayhai lập luận rằng AI về cơ bản là một “chiếc ô tô” — nhanh và hiệu quả, nhưng bị giới hạn trong những cung đường mà nó đã từng đi qua. Ngược lại, tính toán lượng tử giống như một “chiếc máy bay chiến đấu”. Nó không dựa vào các tập dữ liệu có sẵn để tìm ra quy luật; thay vào đó, nó mô phỏng chính xác các đặc tính vật lý và hóa học của các phân tử. Điều này khiến nó trở nên đặc biệt phù hợp với các bệnh hiếm gặp, nơi không có đủ dữ liệu lịch sử để AI có thể học hỏi.
Bước đột phá quan trọng nhất được thảo luận là sự chuyển dịch hướng tới “siêu máy tính lấy lượng tử làm trung tâm”. Thay vì coi AI và lượng tử là đối thủ, các nhà nghiên cứu hiện đang sử dụng chúng như một đội ngũ. Sự hiệp lực này gần đây đã cho phép nhóm mô phỏng một enzyme với hơn 12.000 nguyên tử — một kỳ tích được coi là không tưởng chỉ 18 tháng trước đó. Bằng cách sử dụng AI cổ điển để xử lý khối lượng dữ liệu lớn và tính toán lượng tử để mô phỏng các tương tác phân tử phức tạp, bệnh viện đang rút ngắn đáng kể thời gian tìm kiếm thuốc, vốn theo truyền thống thường mất hơn một thập kỷ.
Những hiểu biết bất ngờ
- Chiến lược “Căng tin”: Máy tính lượng tử được cố tình đặt trong căng tin bệnh viện, chứ không phải trong một trung tâm dữ liệu hẻo lánh, nhằm tạo ra sự thay đổi trong tư duy của 3.000 nhà nghiên cứu thông qua sự hiện diện vật lý và nguồn cảm hứng trực tiếp.
- Điểm yếu của Lượng tử: Trái với niềm tin phổ biến, máy tính lượng tử không đơn thuần là phiên bản “nhanh hơn” của máy tính hiện nay; thực tế, chúng gặp khó khăn với các tập dữ liệu lớn và cồng kềnh (như hồ sơ sức khỏe điện tử) và phù hợp hơn cho các mô phỏng nhỏ, được xác định chính xác.
- Mô hình AI và Lượng tử: AI chỉ có thể mô phỏng những gì nó đã thấy trong dữ liệu, trong khi tính toán lượng tử mô phỏng dựa trên các quy luật vật lý, cho phép nó dự đoán “độ tương thích” giữa thuốc và protein đối với những căn bệnh chưa bao giờ được lập bản đồ thành công.
- Bước nhảy vọt trong mô phỏng: Khả năng mô phỏng các hợp chất sinh học đã nhảy vọt từ khoảng 10 nguyên tử lên hơn 12.000 nguyên tử trong một khoảng thời gian ngắn đáng kinh ngạc thông qua việc sử dụng kết hợp các công cụ AI và lượng tử.
Bài học thực tiễn
- Áp dụng bộ công cụ hỗn hợp: Khi giải quyết các vấn đề phức tạp, đừng tìm kiếm một công nghệ “viên đạn bạc” duy nhất. Hãy kết hợp các công cụ “cổ điển” (như AI để tổ chức dữ liệu) với các công cụ “chuyên biệt” (như lượng tử để mô phỏng) để đạt được những đột phá.
- Thay đổi câu hỏi, không chỉ thay đổi công cụ: Để tận dụng công nghệ mới, hãy ngừng cố gắng “ép” những vấn đề cũ vào các hệ thống mới. Thay vào đó, hãy tư duy lại câu hỏi cơ bản mà bạn đang đặt ra để phù hợp với cách thức hoạt động thực sự của công nghệ mới.
- Thúc đẩy hợp tác liên ngành: Hãy phá bỏ những rào cản chuyên môn. Tiến sĩ Jayhai lưu ý rằng những thành tựu lớn nhất trong nghiên cứu y học hiện nay đến từ việc các bác sĩ hợp tác sớm và thường xuyên với các nhà vật lý, nhà toán học và kỹ sư.
- Tập trung vào những điều “không thể giải quyết”: Hãy hướng các nguồn lực tính toán mạnh mẽ vào những vấn đề “hóc búa” — những vấn đề đã chạm trần với các phương pháp hiện tại — thay vì sử dụng chúng để cải thiện một cách nhỏ nhặt những thứ vốn đã hoạt động hiệu quả.
一台放置在醫院咖啡廳裡的量子電腦，會是治癒罕見疾病的關鍵嗎？這在克利夫蘭醫療中心（Cleveland Clinic）已成為現實。在那裡，Laura Jayhai 博士正領導著一場生物醫學研究的範式轉移。在擔任神經內科醫師多年，並對癲癇治療中手術意見的不一致感到沮喪後，Jayhai 博士意識到，醫學的未來不僅在於更優秀的醫生，更在於更好的數據，以及能夠在分子層級模擬人體的計算能力。
對話的核心在於「發現加速器」（Discovery Accelerator）——這是一個與 IBM 合作的十年計畫，旨在將人工智慧（AI）和量子計算整合到臨床研究中。雖然 AI 通常被視為目前創新的金科玉律，但 Jayhai 博士認為 AI 本質上像是一輛「汽車」：快速且高效，但僅限於它已經走過的道路。相比之下，量子計算則像是一架「戰鬥機」。它不依賴現有的數據集來尋找模式，而是對分子的實際物理和化學特性進行建模。這使得它在處理缺乏足夠歷史數據供 AI 學習的罕見疾病時，具有獨特的優勢。
討論中最顯著的突破是向「以量子為中心的超級計算」（quantum-centric supercomputing）邁進。研究人員不再將 AI 和量子計算視為競爭對手，而是將其視為團隊。這種協同作用讓該團隊最近成功模擬了一個擁有超過 12,000 個原子的酶——這在 18 個月前還被認為是不可想像的壯舉。透過使用傳統 AI 處理大部分數據，並利用量子計算模擬複雜的分子交互作用，該醫療中心正在大幅縮短傳統上需耗時十餘年的藥物開發週期。
驚人洞察
- 「咖啡廳」策略： 量子電腦被刻意放置在醫院的咖啡廳而非偏僻的數據中心，旨在透過其實體存在帶來的啟發，觸發 3,000 名研究人員的思維轉變。
- 量子的弱點： 與普遍認知相反，量子電腦並非簡單的「加速版」電腦；事實上，它們在處理龐大且雜亂的數據集（如電子健康紀錄）時較為吃力，而更適合進行小型且定義精確的模擬。
- AI 與量子建模之差異： AI 只能對數據中已出現過的模式進行建模，而量子計算則基於物理定律進行建模，使其能夠預測那些尚未被成功製圖的疾病中，藥物與蛋白質之間的「契合度」。
- 模擬能力的飛躍： 透過 AI 與量子工具的混合使用，生物化合物的模擬能力在極短的時間內，從大約 10 個原子跳躍至超過 12,000 個原子。
實踐啟示
- 採用混合工具集： 在解決複雜問題時，不要尋找單一的「萬靈丹」技術。將「傳統」工具（如用於數據組織的 AI）與「專業」工具（如用於模擬的量子計算）結合，以實現突破。
- 轉變提問方式，而非僅僅更換工具： 要發揮新技術的潛力，不要試圖將舊問題「強塞」進新系統中。相反地，應重新思考你提出的根本問題，使其與新技術的實際運作邏輯相契合。
- 擁抱跨學科協作： 打破專業壁壘。Jayhai 博士指出，目前醫學研究最大的進展來自於醫生與物理學家、數學家及工程師之間早期且頻繁的協作。
- 專注於「棘手」難題： 將高強度的計算資源投入到那些使用現有方法已達瓶頸的「棘手」問題上，而非僅用於微幅提升那些已經運作良好的項目。
Un ordinateur quantique installé dans la cafétéria d’un hôpital pourrait-il être la clé pour guérir des maladies rares ? C’est la réalité à la Cleveland Clinic, où la Dre Laura Jayhai conduit un changement de paradigme dans la recherche biomédicale. Après avoir passé des années en tant que neurologue, frustrée par l’incohérence des avis chirurgicaux dans le traitement de l’épilepsie, la Dre Jayhai a réalisé que l’avenir de la médecine ne dépendait pas seulement de meilleurs médecins, mais de meilleures données et d’une puissance de calcul capable de simuler le corps humain à l’échelle moléculaire.
La conversation se concentre sur le « Discovery Accelerator », un partenariat de dix ans avec IBM qui intègre l’IA et l’informatique quantique dans la recherche clinique. Alors que l’IA est souvent considérée comme la référence absolue de l’innovation actuelle, la Dre Jayhai soutient que l’IA est essentiellement une « voiture » : rapide et efficace, mais limitée aux routes qu’elle a déjà parcourues. L’informatique quantique, en revanche, est un « avion de chasse ». Elle ne s’appuie pas sur des ensembles de données existants pour trouver des modèles ; elle modélise plutôt les propriétés physiques et chimiques réelles des molécules. Cela la rend particulièrement adaptée aux maladies rares, pour lesquelles il n’y a pas assez de données historiques pour que l’IA puisse apprendre.
La percée la plus significative évoquée est le passage vers le « supercalcul centré sur le quantique ». Plutôt que de traiter l’IA et le quantique comme des concurrents, les chercheurs les utilisent désormais comme une équipe. Cette synergie a récemment permis à l’équipe de simuler une enzyme de plus de 12 000 atomes — un exploit considéré comme inconcevable seulement 18 mois auparavant. En utilisant l’IA classique pour gérer la masse de données et l’informatique quantique pour simuler les interactions moléculaires complexes, la clinique réduit considérablement les délais de découverte de médicaments, un processus qui prend traditionnellement plus d’une décennie.
Perspectives surprenantes
- La stratégie de la « cafétéria » : L’ordinateur quantique a été intentionnellement placé dans la cafétéria de l’hôpital, et non dans un centre de données isolé, afin de déclencher un changement de mentalité chez 3 000 chercheurs par sa simple présence physique et l’inspiration qu’il suscite.
- La faiblesse du quantique : Contrairement aux idées reçues, les ordinateurs quantiques ne sont pas simplement des versions « plus rapides » des ordinateurs actuels ; ils ont en réalité des difficultés avec les ensembles de données volumineux et mal structurés (comme les dossiers de santé électroniques) et sont mieux adaptés aux simulations restreintes et précisément définies.
- Modélisation IA vs Quantique : L’IA ne peut modéliser que ce qu’elle a déjà vu dans les données, tandis que l’informatique quantique modélise sur la base des lois de la physique, ce qui lui permet de prédire les « compatibilités » entre médicaments et protéines pour des maladies qui n’ont jamais été cartographiées avec succès.
- Le saut de simulation : La capacité de simuler des composés biologiques est passée d’environ 10 atomes à plus de 12 000 atomes en un laps de temps remarquablement court grâce à l’utilisation hybride d’outils d’IA et quantiques.
Enseignements pratiques
- Adopter un ensemble d’outils hybrides : Pour résoudre des problèmes complexes, ne cherchez pas une technologie unique et « miracle ». Combinez des outils « classiques » (comme l’IA pour l’organisation des données) avec des outils « spécialisés » (comme le quantique pour la simulation) pour réaliser des percées.
- Modifier la question, pas seulement l’outil : Pour tirer profit d’une nouvelle technologie, cessez d’essayer de « faire entrer de force » d’anciens problèmes dans de nouveaux systèmes. Repensez plutôt la question fondamentale que vous posez pour l’aligner sur le fonctionnement réel de la nouvelle technologie.
- Favoriser la collaboration interdisciplinaire : Sortez des silos professionnels. La Dre Jayhai note que les gains les plus importants dans la recherche médicale proviennent désormais de médecins collaborant précocement et fréquemment avec des physiciens, des mathématiciens et des ingénieurs.
- Se concentrer sur l’« insoluble » : Orientez les ressources de calcul haute performance vers les problèmes « insolubles » — ceux qui ont atteint un plafond avec les méthodes actuelles — plutôt que de les utiliser pour améliorer marginalement des processus qui fonctionnent déjà.
Könnte ein Quantencomputer in der Cafeteria eines Krankenhauses der Schlüssel zur Heilung seltener Krankheiten sein? Das ist die Realität an der Cleveland Clinic, wo Dr. Laura Jayhai einen Paradigmenwechsel in der biomedizinischen Forschung anführt. Nachdem sie Jahre als Neurologin verbracht hatte und über die Inkonsistenz chirurgischer Meinungen bei der Epilepsiebehandlung frustriert war, erkannte Dr. Jayhai, dass die Zukunft der Medizin nicht nur in besseren Ärzten liegt, sondern in besseren Daten und der Rechenleistung, um den menschlichen Körper auf molekularer Ebene zu simulieren.
Im Mittelpunkt des Gesprächs steht der „Discovery Accelerator“, eine zehnjährige Partnerschaft mit IBM, die KI und Quantencomputing in die klinische Forschung integriert. Während KI oft als Goldstandard für aktuelle Innovationen gilt, argumentiert Dr. Jayhai, dass KI im Grunde wie ein „Auto“ ist – schnell und effizient, aber beschränkt auf die Straßen, die sie bereits befahren hat. Quantencomputing hingegen gleicht einem „Kampfjet“. Es verlässt sich nicht auf bestehende Datensätze, um Muster zu finden, sondern modelliert die tatsächlichen physikalischen und chemischen Eigenschaften von Molekülen. Dies macht es einzigartig geeignet für seltene Krankheiten, bei denen nicht genügend historische Daten für einen Lernprozess der KI vorhanden sind.
Der bedeutendste besprochene Durchbruch ist der Übergang zum „quantenzentrierten Supercomputing“. Anstatt KI und Quantencomputing als Konkurrenten zu betrachten, setzen Forscher sie nun als Team ein. Diese Synergie ermöglichte es dem Team kürzlich, ein Enzym mit über 12.000 Atomen zu simulieren – eine Leistung, die noch vor 18 Monaten als undenkbar galt. Indem klassische KI für die Verarbeitung der Datenmassen und Quantencomputing für die Simulation komplexer molekularer Interaktionen genutzt wird, verkürzt die Klinik den Zeitrahmen für die Wirkstoffforschung drastisch, der traditionell über ein Jahrzehnt beträgt.
Überraschende Erkenntnisse
- Die „Cafeteria“-Strategie: Der Quantencomputer wurde bewusst in der Krankenhauscafeteria platziert und nicht in einem abgelegenen Rechenzentrum, um durch seine bloße physische Präsenz und Inspiration einen Mentalitätswechsel bei 3.000 Forschern auszulösen.
- Die Schwäche des Quantencomputings: Entgegen der landläufigen Meinung sind Quantencomputer nicht einfach „schnellere“ Versionen aktueller Computer; sie haben tatsächlich Schwierigkeiten mit großen, unhandlichen Datensätzen (wie elektronischen Patientenakten) und eignen sich besser für kleine, präzise definierte Simulationen.
- KI vs. Quantenmodellierung: KI kann nur modellieren, was sie bereits in Daten gesehen hat, während Quantencomputing auf Basis der physikalischen Gesetze modelliert. Dies ermöglicht es, die „Passform“ zwischen Medikamenten und Proteinen für Krankheiten vorherzusagen, die noch nie erfolgreich kartiert wurden.
- Der Simulationssprung: Die Fähigkeit, biologische Verbindungen zu simulieren, sprang durch den hybriden Einsatz von KI- und Quantenwerkzeugen in einem bemerkenswert kurzen Zeitraum von etwa 10 Atomen auf über 12.000 Atome.
Praktische Erkenntnisse
- Ein hybrides Toolset einführen: Suchen Sie bei der Lösung komplexer Probleme nicht nach einer einzigen „Wunderwaffe“-Technologie. Kombinieren Sie „klassische“ Werkzeuge (wie KI zur Datenorganisation) mit „spezialisierten“ Werkzeugen (wie Quantencomputing zur Simulation), um Durchbrüche zu erzielen.
- Die Fragestellung ändern, nicht nur das Werkzeug: Um neue Technologien effektiv zu nutzen, sollte man aufhören, zu versuchen, alte Probleme in neue Systeme zu „pressen“. Überdenken Sie stattdessen die grundlegende Fragestellung, um sie an die tatsächliche Funktionsweise der neuen Technologie anzupassen.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit fördern: Brechen Sie aus professionellen Silos aus. Dr. Jayhai stellt fest, dass die größten Fortschritte in der medizinischen Forschung derzeit durch eine frühzeitige und kontinuierliche Zusammenarbeit von Ärzten mit Physikern, Mathematikern und Ingenieuren erzielt werden.
- Fokus auf das „Unlösbare“: Richten Sie leistungsstarke Rechenressourcen auf „unlösbare“ Probleme – also solche, die mit aktuellen Methoden an ihre Grenzen gestoßen sind –, anstatt sie zu nutzen, um Dinge, die bereits funktionieren, nur geringfügig zu verbessern.
When Dr. Lara Jehi began treating epilepsy patients in the 2000s, critical surgical decisions were driven more by clinician intuition and expertise than data. Today, she is a leader of IBM and Cleveland Clinic’s Discovery Accelerator, using advanced AI and quantum computing to transform how researchers analyze data, simulate molecules, accelerate drug discovery, and develop more precise treatments. Malcolm Gladwell talks with Dr. Jehi about how quantum computing is changing biomedical research, and what these breakthroughs could mean for the future of healthcare and life sciences.
This is a paid advertisement from IBM. The conversations on this podcast don’t necessarily represent IBM’s positions, strategies or opinions.
Visit us at https://www.ibm.com/think/podcasts/smart-talks
See omnystudio.com/listener for privacy information.