突破性研究：量子技术助力肾病检测迎来新纪元

肾脏是身体中最重要的器官之一，负责过滤废物、平衡电解质并维持整体健康。肾脏功能的任何损害都可能导致严重且通常是不可逆转的后果。

慢性肾病（CKD）就是这样一种情况——它是一种逐渐发展的疾病，随着时间的推移损害肾脏，如果不加以治疗，最终会导致肾衰竭。由于CKD逐渐发展，且在早期阶段通常症状不明显，及时诊断成为一个主要的临床挑战。

全球约有8.5亿人正生活在某种形式的肾病中。其中多达1000万人需要透析或肾移植才能生存。尽管这个问题的规模庞大，但CKD常常在晚期之前就未被发现。早期诊断不仅对减缓疾病进展至关重要，还能改善生活质量和生存率。

为了帮助解决这一广泛问题，研究人员越来越多地转向人工智能和机器学习（ML），来开发更高效、准确的自动化工具来检测CKD。ML算法能够识别复杂医疗数据中的微妙模式——这些模式可能会被医生忽略。

佛罗里达大西洋大学工程与计算机科学学院的研究进一步探讨了量子计算如何提高基于机器学习的慢性肾病（CKD）诊断系统的准确性和性能。

阿尔斯兰·穆尼尔（Arslan Munir）博士，资深作者及FAU电气工程与计算机科学系的副教授，与来自孟加拉国的同事们一起开发并比较了两种CKD诊断自动化系统：经典支持向量机（CSVM）和量子支持向量机（QSVM）。

他们研究的目标是评估这两种方法的效率和诊断准确性，并更好地理解新兴的量子机器学习技术将如何最终改变现实世界的医学诊断。

团队首先准备和完善了CKD数据集，进行了全面的数据预处理，以确保结果的准确性。然后，他们使用了两种先进的数据优化方法：主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD），以减少噪声并提高计算效率。每个优化后的数据集随后使用CSVM和QSVM算法进行分析，以便详细比较这两种方法的预测能力。

这项研究的结果发表在期刊 信息学与健康 上，揭示了明显的差异。当与 PCA 配对时，CSVM 达到了惊人的 98.75% 准确率，而 QSVM 则达到了 87.5%。

使用 SVD，CSVM 达到了 96.25%，而 QSVM 仅为 60%。经典 SVM 的速度也证明了其远远更快：在某些实验条件下，速度比 QSVM 快多达 42 倍。结果表明，在当前硬件条件下，经典方法在准确性和时间效率上仍然优越。

然而，Munir 和他的同事强调，QSVM 的表现不佳主要反映了今天计算能力的局限，而不是量子算法本身的能力。即使在经典硬件的限制下，QSVM 仍然表现出竞争力——其使用 PCA 的 87.5% 准确率超过了先前研究中报告的几种现有经典 SVM 方法。

这表明，混合量子与经典系统在不久的将来可能会变得越来越重要，结合这两种方法的优势，提高诊断精度，同时应对当前的技术挑战。

“我们工作的独特之处在于，我们不仅仅是应用经典机器学习来检测慢性肾病——我们还在相同条件下测试了量子版本，”穆尼尔说。

“通过直接比较经典和量子模型，并使用两种不同的优化方法，我们获得了关于技术现状的宝贵见解，以及量子计算如何可能帮助塑造未来的医疗分析。”

展望未来，研究团队计划通过探索其他超越QSVM的量子机器学习算法来扩展他们的研究，并在更大且更具多样性的医疗数据集上测试他们的方法。他们还打算专注于优化特征选择技术，以确保在各种诊断应用中具备可扩展性和适应性。最终目标是创建更可靠、高效和可访问的人工智能驱动的诊断工具，帮助临床医生更快、更准确地做出医疗决策。

“这项研究是将量子计算引入医疗领域的重要一步——这是一个新兴领域，能够改变我们检测和治疗复杂疾病的方式，”工程与计算机科学学院院长斯特拉·巴塔拉马博士说。

“通过将机器学习与下一代量子技术相结合，这项工作带来了希望，更早、更快和更准确地诊断慢性肾病，最终改善治疗效果并挽救生命。”

更多信息： Muhammad Minoar Hossain 等，传统和量子支持向量机在慢性肾病诊断中的性能分析，健康信息学（2025）。 文献标识符: 10.1016/j.infoh.2025.08.003