Ин таҳқиқот меомӯзад, ки дар пешбинии бемории дил чӣ гуна рамзгузорӣ шудани маълумоти классикии клиникӣ ба ҳолатҳои квантӣ муваффақияти моделро тағйир медиҳад ё не. Муҳаққиқон маҷмӯи маълумоти кушодаро, ки 11 хусусияти клиникӣ ва физиологии марбут ба 918 беморро дар бар мегирад, аз пешкоркард гузаронда, бо Principal Component Analysis (PCA) ба 9 компоненте кам кардаанд, ки тақрибан %90 вариатсияи умумиро нигоҳ медорад; сипас панҷ харитаи хусусияти квантӣ — Angle Encoding (AE), Amplitude Encoding (AmE), Basis Encoding (BE), Pauli Encoding (PE) ва ZZ Feature Map (ZZFM)-ро бо чор таснифгари квантӣ — QSVM, QKNN, QRF ва VQC муқоиса кардаанд. Дар санҷиши салибии панҷқабата баландтарин дақиқии умумӣ дар таркиби QSVM + AE %90,26, ҳассосият %92,16, хосиятнокӣ %83,42, F1-хол %89,68 ва ROC-AUC 0,93 гузориш шудааст. Бо вуҷуди ин, ҳамаи натиҷаҳо дар симулятори квантӣ ба даст омадаанд; таҳқиқот дар сахтафзори воқеии квантӣ ё дар муҳити клиникии проспективӣ тасдиқи ташхисӣ пешниҳод намекунад.

Натиҷаи муҳимми таҳқиқот танҳо он нест, ки кадом таснифгар интихоб шудааст, балки он аст, ки хусусиятҳои классикии клиникӣ ба ҳолати квантӣ чӣ гуна рамзгузорӣ мешаванд ва ин метавонад иҷроишро ба андозаи калон тағйир диҳад. Масалан, QSVM бо AE ба %90,26 дақиқӣ мерасад, дар ҳоле ки ҳамон таснифгар бо AmE ба %79,89 поин меравад; VQC бошад бо AE %43,48 дақиқӣ медиҳад, аммо бо BE ба %85,87 мебарояд. Аз ин рӯ дар арзёбии омӯзиши мошинии квантӣ (Quantum Machine Learning, QML) “модели квантӣ” танҳо худ таърифи кофӣ нест; харитаи хусусият ва таснифгар бояд якҷоя арзёбӣ шаванд.

Саволи асосии таҳқиқот чист?

Саволи марказии таҳқиқот ин аст, ки муаррифии тағйирёбандаҳои классикии клиникии марбут ба бемории дил бо харитаҳои гуногуни хусусияти квантӣ ба иҷроиши таснифгарони квантӣ чӣ гуна таъсир мерасонад. Таҳқиқот махсусан мақсад дорад, ки панҷ техникаи рамзгузорӣ ва чор таснифгари QML-ро дар як ҷараёни умумии кор муқоиса карда, таъсири рамзгузории хусусиятро намоён созад.

Дар маҷмӯи маълумоти манбаъ 918 сабти бемор, 11 хусусияти вурудӣ ва як тағйирёбандаи ҳадафи дуӣ мавҷуд аст. Дар ҳадафи HeartDisease 1 бемории дил, 0 ҳолати муқаррарӣ таъриф шудааст.

Тақсимоти маълумот чиро нишон медиҳад?

Дар histogram ва графикҳои зичии таҳқиқот дида мешавад, ки тақсимоти синну сол асосан дар фосилаи тақрибан 40–65 сол ҷамъ шудааст, RestingBP тақрибан дар атрофи 130 mmHg ва MaxHR тақрибан дар атрофи 140–160 bpm тамаркуз дорад. Тақсимоти Cholesterol ва Oldpeak ба тарафи рост каҷ аст. Пас аз рамзгузории хусусиятҳои категорӣ сохторҳои қуллаҳои ҷудогонаи интизоршаванда дида мешаванд.

Дар графикҳои violin низ дида мешавад, ки синн асосан дар солҳои 50-ум ҷамъ шудааст, қисми зиёди RestingBP дар атрофи 120–150 mmHg ҷойгир аст ва тағйирёбандаи Oldpeak думи мусбати дароз дорад. Манбаъ қайд мекунад, ки дар тағйирёбандаи холестерин гурӯҳи хурди арзишҳои наздик ба сифр метавонад placeholder ё арзиши берунӣ бошад. Бо вуҷуди ин, муҳаққиқон изҳор мекунанд, ки ин арзишҳо бо раванди миқёсгузории пеш аз PCA баррасӣ шудаанд; таҳлиле, ки эътибори маълумотро алоҳида ба таври клиникӣ тасдиқ кунад, пешниҳод намешавад.

Коррелятсияҳо чӣ мегӯянд?

Дар харитаи гармии коррелятсияи Pearson-и таҳқиқот баъзе аз муносибатҳои намоёнтар бо ҳадафи HeartDisease барои ST_Slope −0,56, барои ExerciseAngina +0,49, барои Oldpeak +0,40, барои MaxHR −0,40, барои ChestPainType −0,39, барои Sex +0,31 ва барои Age +0,28 нишон дода мешаванд.

Ин коэффитсиентҳо муносибатҳои хаттии дар маҷмӯи маълумот бударо нишон медиҳанд; онҳо худ аз худ исбот намекунанд, ки як хусусият сабаби бемории дил мешавад. Хусусан чун тағйирёбандаҳои категорӣ бо label encoding ба адад табдил дода шудаанд, маънои клиникии коэффитсиентҳои коррелятсияи Pearson набояд ҳамчун таъсири сабабии мустақил аз шакли рамзгузорӣ тафсир карда шавад.

Чаро PCA истифода шуд?

Principal Component Analysis барои ҳам кам кардани бори ҳисоббарорӣ ва ҳам табдил додани тағйирёбандаҳои ибтидоии коррелятсияшуда ба шумораи камтари компонентҳои ортогоналӣ истифода шудааст. Тибқи графики вариатсияи шарҳдодашудаи таҳқиқот, аввалин 9 компоненти асосӣ тақрибан %90-и вариатсияи умумиро нигоҳ медорад. Аз ин рӯ дар марҳилаҳои минбаъдаи рамзгузорӣ ва таснифкунии квантӣ нӯҳ компонент истифода шудааст.

PCA дар ин ҷо қобилияти тафсири мустақими тағйирёбандаҳои клиникиро кам мекунад, дар ҳоле ки андозаеро, ки ба схемаҳои квантӣ интиқол дода мешавад, маҳдуд месозад. Дар натиҷа, қабати квантии модел дигар мустақиман бар “холестерин”, “синн” ё “MaxHR” кор намекунад, балки бар компонентҳои асосӣ, ки аз таркибҳои хаттии онҳо иборатанд, кор мекунад.

Фарқи байни панҷ харитаи хусусияти квантӣ чист?

Angle Encoding (AE) ҳар як вуруди классикиро ба кунҷи гардиши як qubit мувофиқ мекунад. Дар манбаъ ифодаи асосӣ чунин дода шудааст:

\[ |\psi_{AE}(x)\rangle=U_{AE}(x)|0\rangle^{\otimes n} \]

\[ U_{AE}(x)=\prod_{i=1}^{n}R_y(s(x_i)) \]

Дар ин ҷо \(x_i\) арзиши хусусияти классикиро, \(s(\cdot)\) функсияеро, ки арзишро ба фосилаи кунҷи мувофиқ миқёс мекунад, ва \(R_y\) гардиши як-qubit дар атрофи меҳвари Y-ро ифода мекунад. Мураккабии асосии gate-и схема дар таҳқиқот ҳамчун \(O(n)\) баён шудааст. Баландтарин дақиқии таҳқиқот бо ҳамин рамзгузорӣ ба даст омадааст.

Amplitude Encoding (AmE) хусусиятҳоро ба ҷои кунҷҳои гардиши qubitҳо мустақиман дар амплитудаҳои ҳолати квантӣ ҷой медиҳад:

\[ |\psi_{AmE}(x)\rangle=\sum_{k=0}^{2^n-1}\alpha_k|k\rangle \]

Дар манбаъ барои \(0\leq k<d\) \(\alpha_k=x_k/\|x\|_2\), барои ҳолатҳои боқимонда бошад сифр таъриф шудааст. Бартарии AmE он аст, ки метавонад хусусиятҳои классикии бештарро дар амплитудаҳои ҳолати qubitҳои камтар муаррифӣ кунад; нуқсони он бошад ин аст, ки амали умумии state preparation дар сахтафзори кунунии квантӣ метавонад пурхарҷ бошад.

Basis Encoding (BE) вектори хусусияти дуии остонашударо мустақиман ба ҳолати computational basis табдил медиҳад:

\[ |\psi_{BE}(b)\rangle= \left(\prod_{i=1}^{n}X_i^{b_i}\right) |0\rangle^{\otimes n} =|b_1b_2\ldots b_n\rangle \]

Азбаски ин равиш танҳо gate-ҳои X талаб мекунад, дар таҳқиқот ҳамчун рамзгузории бисёр сатҳӣ ва камхарҷ арзёбӣ шудааст. Аммо ба ҳолати дуӣ овардани хусусиятҳои пайваста метавонад талафи иттилоот эҷод кунад.

Pauli Encoding (PE) хусусиятҳоро бо гардишҳои пайдарпайи Pauli рамзгузорӣ мекунад:

\[ |\psi_{\mathrm{Pauli}}(x)\rangle= \left( \prod_{i=1}^{n} R_z(\theta_i^{(z)}) R_x(\theta_i^{(x)}) \right)|0\rangle^{\otimes n} \]

Он ният дорад нисбат ба Angle Encoding, ки ба як меҳвар такя мекунад, муаррифии тригонометрии ғанитар созад. Дар таҳқиқот қайд мешавад, ки ҳангоми то андозае нигоҳ доштани хусусияти схемаи сатҳӣ, муносибатҳои соддаи байни qubitҳо метавонанд бо қабатҳои иловагии entanglement муаррифӣ шаванд.

ZZ Feature Map (ZZFM) бошад ҳам таъсирҳои якка ва ҳам таъсирҳои ҷуфтии хусусиятҳоро ба фазаи квантӣ рамзгузорӣ мекунад:

\[ |\psi_{ZZ}(x)\rangle= \exp\left( i\gamma_1\sum_{i=1}^{n}x_iZ_i+ i\gamma_2\sum_{1\leq i<j\leq n}x_ix_jZ_iZ_j \right) \]

Ҳадҳои зарби \(x_ix_j\) дар ин ҷо интиқоли мустақими таъсирҳои хусусиятии дараҷаи дуюмро ба ҳолати квантӣ таъмин мекунанд. Арзиши ин бошад нисбат ба AE ва BE бештар entangling gate ва харҷи баландтари схема мебошад.

QSVM чӣ гуна кор мекунад?

Quantum Support Vector Machine (QSVM) механизми қарори SVM-и классикиро нигоҳ дошта, монандии байни намунаҳоро ба ҷои kernel-и классикӣ тавассути ҳолатҳои квантӣ ҳисоб мекунад. Дар таҳқиқот kernel-и квантӣ чунин таъриф шудааст:

\[ K(x,z)=|\langle\psi(x)|\psi(z)\rangle|^2 \]

Дар ин ҷо хусусиятҳои пас аз PCA-и ду бемор аввал бо харитаи хусусияти квантии интихобшуда ба ҳолатҳои \(|\psi(x)\rangle\) ва \(|\psi(z)\rangle\) рамзгузорӣ мешаванд. Kernel монандии fidelity байни ин ду ҳолат аст. Функсияи қарори SVM бошад:

\[ f(x)=\operatorname{sign} \left( \sum_i \alpha_i y_iK(x_i,x)+b \right) \]

ба ин шакл аст. Бинобар ин, саҳми “квантӣ” дар таҳқиқот асосан аз муаррифии хусусиятҳо дар фазои квантӣ ва аз ҳисоби kernel меояд; мантиқи ниҳоии таснифкунӣ чаҳорчӯбаи классикии SVM-ро истифода мебарад.

Таснифгарони дигари квантӣ чӣ гуна сохта шудаанд?

QKNN мантиқи классикии K-nearest neighbor-ро нигоҳ дошта, наздикии байни намунаҳоро бо quantum-state fidelity ҳисоб мекунад. QRF ғояи классикии random forest-ро бо shallow variational quantum “trees” ба як ансамбли bagging табдил медиҳад. VQC бошад дар таҳқиқот як қабати variational-ро дар болои нӯҳ qubit истифода мебарад; пас аз гардишҳои параметрии \(R_Y\) ва \(R_Z\) дар ҳар qubit, занҷири хаттии CNOT entanglement татбиқ карда мешавад.

Таҳқиқот чиро дастгирӣ мекунад ва чиро дастгирӣ намекунад?

Натиҷаи дастгиришаванда: Дар ин шароити маълумот ва симулятсия, интихоби харитаи хусусияти квантӣ иҷроиши таснифкуниро ба таври намоён тағйир додааст; дар байни панҷ харитаи хусусият QSVM, ки бо AE якҷоя шудааст, баландтарин дақиқии умумиро додааст. Баъзе таркибҳои дигар бошанд дар меъёрҳои гуногун пеш баромадаанд; масалан, QSVM+PE %97,06 ҳассосият, VQC+BE бошад %89,02 хосиятнокӣ ва %90,43 precision гузориш кардааст.

Натиҷаи дастгиринашаванда: Таҳқиқот исбот намекунад, ки омӯзиши мошинии квантӣ дар ташхиси бемории дил умуман аз омӯзиши мошинии классикӣ бартар аст. Таҳқиқот дар сахтафзори воқеии квантӣ иҷро нашудааст, таҳқиқоти клиникии проспективӣ нест, тасдиқи дастгоҳи ташхисиро дар бар намегирад ва нишон намедиҳад, ки модели ба дастомада метавонад дар қабули қарори клиникӣ бо эътимод истифода шавад.

Аз назари Туркия чӣ маъно дорад?

Таҳқиқот дар Туркия гузаронида нашудааст ва маълумоти хоси популятсияи беморони Туркияро истифода намекунад. Азбаски тақсимоти синн, паҳншавии беморӣ, амалияҳои ченкунии клиникӣ ва хусусиятҳои популятсия метавонанд фарқ кунанд, арзишҳои иҷроиши гузоришшуда ба муассисаҳои тандурустии Туркия мустақиман интиқол дода намешаванд. Пеш аз истифода дар контексти Туркия, дар маълумоти маҳаллии беморон тасдиқи мустақил, калибркунӣ, иҷроиши клиникӣ ва таҳлили хатогӣ зарур аст.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Ҷараёни тадқиқот аз аввал то охир

1. Маҷмӯи маълумот бо 918 сабти бемор ва 11 хусусияти клиникӣ/физиологӣ гирифта шуд.
2. Поксозии маълумот анҷом дода шуд; тағйирёбандаҳои категорӣ бо label encoding ададӣ карда шуданд.
3. Тақсимотҳо бо histogram, density plot, violin plot ва харитаи гармии коррелятсияи Pearson баррасӣ шуданд.
4. PCA татбиқ шуд ва 9 компоненти асосӣ, ки тақрибан %90-и вариатсияи умумиро шарҳ медиҳад, интихоб гардид.
5. Маълумот бо усулҳои AE, AmE, BE, PE ва ZZFM ба ҳолатҳои квантӣ рамзгузорӣ шуд.
6. Таснифгарони QSVM, QKNN, QRF ва VQC бо харитаҳои гуногуни хусусият арзёбӣ шуданд.
7. Иҷроиш бо санҷиши салибии панҷқабата; тавассути accuracy, specificity, sensitivity, precision, F1-score, Cohen's kappa ва ROC-AUC чен карда шуд.
8. Беҳтарин модели QSVM+AE ҳамчунин дар маҷмӯи дувуми маълумоти бемории дил арзёбӣ шуд.

Дар панҷ харитаи хусусият кадом таркиб пеш баромад?

Арзишҳои зер конфигуратсияҳоеро нишон медиҳанд, ки дар Ҷадвал 3–7 ва Шакл 13-и таҳқиқоти манбаъ барои ҳар равиши рамзгузорӣ пеш баромадаанд. Гарчанде арзишҳо аз натиҷаҳои ҳамон таҳқиқот гирифта шудаанд, ҳар конфигуратсия геометрияи қарори гуногун дорад; як меъёри иҷроиш ба танҳоӣ бартарии клиникиро муайян намекунад.

Дар ин муқоиса QSVM + AE баландтарин арзиши умумии accuracy-ро медиҳад, дар ҳоле ки арзиши sensitivity-и QSVM + PE баландтар аст. VQC + BE бошад баъзе аз баландтарин арзишҳои specificity ва precision-ро медиҳад. Аз ин рӯ таърифи “беҳтарин” метавонад вобаста ба арзиши хатои клиникии интихобшуда тағйир ёбад; масалан, таъсири аз даст додани беморӣ ва шахси солимро нодуруст мусбат тасниф кардан яксон нест.

Санҷиши салибии панҷқабатаи QSVM + AE

Матритсаи омехтагии нормалишудаи манбаъ нишон медиҳад, ки тақрибан %83-и синфи бе беморӣ ва тақрибан %92-и синфи дорои беморӣ дуруст тасниф шудаанд. Арзиши AUC-и графики ROC 0,93 аст. Ин иҷроиш қобилияти ҷудокунии синфҳоро дар ҳамон маълумот ва ҷараёни симулятсия нишон медиҳад; он набояд ҳамчун тасдиқи ҳассосият ё хосиятнокии клиникӣ тафсир шавад.

Дар муқоиса бо SVM-и классикӣ фарқият чӣ қадар аст?

Муҳаққиқон модели ниҳоии QSVM+AE-ро бо kernel-ҳои SVM-и классикӣ дар ҳамон муҳити арзёбӣ низ муқоиса кардаанд. Дар Шакл 16 арзишҳои дақиқӣ барои SVM-и хаттӣ %86,97, барои kernel-и полиномӣ %88,5, барои RBF kernel %89,5 ва барои QSVM %90,26 дода шудааст.

Ин натиҷа нишон медиҳад, ки конфигуратсияи QML нисбат ба пурқувваттарин версияи классикии SVM дар таҳқиқот аз ҷиҳати ададӣ дақиқии баландтар додааст. Аммо таҳқиқот барои ин фарқи хурди иҷроиш санҷиши аҳамиятнокии оморӣ ё таҳлили бартарӣ дар асоси фосилаи эътимод пешниҳод намекунад. Аз ин рӯ натиҷа ба шакли “омӯзиши мошинии квантӣ аз усули классикӣ умуман бартар аст” васеъ карда намешавад.

Тасдиқ дар маҷмӯи дувуми маълумот чиро нишон дод?

Модели QSVM+AE инчунин дар маҷмӯи дигари маълумоти бемории дил, ки 1000 сабти бемор ва 15 хусусият дорад, арзёбӣ шудааст. Дар Шакл 17-и таҳқиқот барои ин арзёбии берунӣ accuracy 0,8969, specificity 0,8561, sensitivity 0,9118, precision 0,8884, F1-score 0,8999, kappa 0,7705 ва AUC 0,9186 гузориш шудааст.

Иҷроиш дар маҷмӯи дувуми маълумот санҷиши иловагиест, ки нишон медиҳад модел пурра ба як тақсими ибтидоии маълумот вобаста нест. Бо вуҷуди ин, дар манбаъ гуфта нашудааст, ки ин тасдиқ таҳқиқоти клиникии проспективӣ, когорти мустақили беморон аз беморхонаҳои гуногун ё санҷиши сахтафзори воқеии квантӣ мебошад.

Хароҷоти схемаҳои квантӣ

Ин хароҷоти нерӯ истеъмоли энергияе нест, ки дар протсессори физикии квантӣ чен шудааст. Муҳаққиқон ошкоро қайд мекунанд, ки ҳамаи таҷрибаҳо дар симулятсия анҷом шудаанд ва арзёбии энергия танҳо нишондиҳандаи нисбӣ ва сифатии хароҷоти ҳисоббарорӣ аст.

Чаро компютери воқеии квантӣ санҷиши муҳимми навбатист?

Дар симулятор qubit-ҳои мантиқӣ метавонанд дар шароити идеалӣ истифода шаванд. Дар сахтафзори физикии квантӣ бошад харитаи пайвастшавии qubit, gate-ҳои иловагии routing, transpilation, gate error, readout error, тағйирпазирии calibration ва decoherence метавонанд рафтори схемаро тағйир диҳанд. Дар таҳқиқот ҳеҷ яке аз ин таъсирҳо ба ҷараёни benchmark дохил карда нашудааст.

Аз ин рӯ арзёбии он, ки схемаҳои AE, BE ва PE аз нигоҳи “near-term hardware” умедбахшанд, ченкунии сахтафзор нест, балки хулосаи сифатӣ бар асоси сохтори схема аст. Оё дар сахтафзори воқеии NISQ ҳамон дақиқиҳо нигоҳ дошта мешаванд ё не, бо ин таҳқиқот муайян нашудааст.

Номувофиқиҳои муҳим дар дохили манбаъ

Номувофиқии precision: Хулоса арзиши precision-и QSVM+AE-ро %88,89 медиҳад. Дар муқобил, Ҷадвал 3, Шакл 13 ва миёнаи натиҷаҳои панҷқабата 0,8739, яъне %87,39 аст. Ду арзиш барои як метрика мувофиқат намекунад. Дар ин мақола арзиши 0,8739 аз ҷадвалҳои натиҷаҳои муфассал истифода шуда, фарқ доштани арзиши хулоса низ алоҳида қайд шудааст.

Номувофиқии шумораи qubit: Тавзеҳи Amplitude Encoding мегӯяд, ки \(n=\lceil\log_2d\rceil\) qubit лозим аст, дар ҳоле ки пас аз PCA \(d=9\) хусусият истифода мешавад. Дар муқобил, бахши усул ҷумлаи “дар ин таҳқиқот дар ҳамаи таҷрибаҳо 9 qubit истифода шудааст”-ро дар бар мегирад ва дарҳол баъд мегӯяд, ки 9 компонент дар “аксари стратегияҳои рамзгузорӣ” ба 9 qubit мувофиқ карда шудааст. Таҳқиқот дақиқ оштӣ намедиҳад, ки AmE дар амал маҳз бо чанд qubit иҷро шудааст.

Ифодаи бартарии умумӣ: Дар ҳоле ки хулоса мегӯяд, ки натиҷаҳо аз усулҳои классикии state-of-the-art бартарӣ доранд, дар муқоисаи адабиёти худи мақола таҳқиқоти пешине мавҷуданд, ки %97,06 ва %99,96 дақиқӣ гузориш кардаанд. Дар бахши натиҷаҳо бошад муаллифон бо эҳтиёти бештар ошкоро қайд мекунанд, ки ёфтаҳо набояд ҳамчун далели бартарии умумӣ нисбат ба ML-и классикӣ тафсир шаванд. Аз нигоҳи тафсири илмӣ ҳамин ҳадди дувум бояд асос гирифта шавад.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Номи пурраи асари аслӣ: A Comparative Study of Quantum Feature Maps and Quantum Classifiers for Heart Disease Prediction

Муаллифон: Muhammad Minoar Hossain; Md. Hasibul Hassan Himal; Arslan Munir.

Муаллифи якуми баробар/саҳми баробар: Дар манбаъ нишон дода нашудааст.

Муаллифи масъул: Arslan Munir.

Муассисаҳо: Department of Electrical Engineering and Computer Science, Florida Atlantic University, Boca Raton, Florida, ИМА; Department of Computer Science and Engineering, Bangladesh University, Dhaka, Бангладеш.

Навъи манбаъ: Мақолаи таҳқиқотии баррасишуда; таҳқиқоти омӯзиши мошинии квантӣ ва таҳлили маълумот дар асоси симулятсия мебошад. Таҳқиқоти клиникии проспективӣ нест.

Маҷалла: AI.

Ношир: MDPI, Basel, Швейтсария.

Сабти библиографӣ: AI, 2026, 7(5), Мақола 180.

DOI: 10.3390/ai7050180.

Гирифтан / бозбинӣ / қабул / нашр: 25 Феврал 2026 / 16 Май 2026 / 18 Май 2026 / 21 Май 2026.

Пайванди расмии нашр: Сабти расмии мақолаи MDPI тавассути DOI 10.3390/ai7050180.

Литсензия: Creative Commons Attribution (CC BY).

Маблағгузорӣ: Таҳқиқот маблағгузории беруна нагирифтааст.

Кумитаи ахлоқ: Institutional Review Board Statement ҳамчун “Not applicable” гузориш шудааст.

Розигии огоҳона: ҳамчун “Not applicable” гузориш шудааст.

Дастрасии маълумот: Қайд мешавад, ки маҷмӯи асосии маълумоти бемории дил дар Kaggle ба таври кушода дастрас аст.

Бархӯрди манфиатҳо: Муаллифон изҳор кардаанд, ки бархӯрди манфиатҳо вуҷуд надорад.

Изҳороти истифодаи зеҳни сунъӣ: Муаллифон қайд мекунанд, ки барои беҳтар кардани равшанӣ ва сифати забонии баёни англисӣ дар бахшҳои гуногуни мақола аз ёрдамчиёни гуфтугӯии бар зеҳни сунъӣ асосёфта истифода кардаанд ва ҳамаи муаллифон ин изҳоротро баррасӣ ва тасдиқ кардаанд.

Саҳмҳои муаллифон: Консептуализатсия M.M.H. ва A.M.; методология M.M.H. ва A.M.; тасдиқ M.H.H.H. ва A.M.; таҳлили formal M.H.H.H. ва A.M.; таҳқиқот A.M. ва M.M.H.; захираҳо M.H.H.H. ва A.M.; нусхаи аввал M.H.H.H. ва M.M.H.; бозбинӣ ва таҳрир A.M. ва M.H.H.H.; тасвирсозӣ M.M.H.; машварат аз ҷониби A.M. анҷом дода шудааст.

Ҳадди тафсири илмӣ

Ин таҳқиқот арзёбии дастгоҳи клиникии квантӣ нест, ки бемории дилро ташхис мекунад. Он таҷрибаи ҳисоббарории таснифкунӣ мебошад, ки дар маҷмӯи маълумоти дорои 918 сабт ва маҷмӯи дувуми маълумоти дорои 1000 сабт гузаронида шудааст. Ҳамаи натиҷаҳои квантӣ аз муҳити симулятор меоянд. Qubit-ҳои физикӣ, real quantum backend, hardware noise, decoherence, coupling constraints, routing overhead ва readout error мустақиман санҷида нашудаанд.

Дақиқии %90,26 ва арзиши 0,93 AUC-и QSVM+AE ба маҷмӯи маълумот, preprocessing, PCA, quantum feature map ва шароити cross-validation-и ҳамин таҳқиқот тааллуқ дорад. Ин арзишҳо маънои кафолати %90,26 муваффақияти ташхисӣ дар беморони воқеиро надоранд.

Хусусан ҳарчанд муқоисаи классикии RBF-SVM-и таҳқиқот фарқи ададӣ ба фоидаи QSVM нишон медиҳад, барои ин фарқ санҷиши гузоришшудаи бартарии оморӣ вуҷуд надорад. Аз ин рӯ таҳқиқот набояд ҳамчун далели бартарии умумии омӯзиши мошинии квантӣ нисбат ба омӯзиши мошинии классикӣ пешниҳод шавад.