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背景：与机器学习集成（ML）集成的量子计算在包括医疗保健在内的各个领域都提供了新颖的解决方案。分类中量子计算与ML之间的协同作用利用了唯一的数据模式。尽管有理论的优势，但量子计算在小型医学数据集上的经验应用和有效性仍未得到充分影响。方法：这项来自高等医院的回顾性研究使用了有关早期结直肠癌的数据，从2008年到2020年，具有93个特征和1501例患者，以预测死亡率。我们将量子支持向量机（QSVM）模型与经典的SVM模型进行了比较，就特征数量，训练集数量和结果比进行了比较。我们根据接收器操作特征曲线（AUROC）中曲线下的区域（AUROC）评估了模型。结果：我们观察到死亡率为7.6％（1253名受试者中的96个）。我们使用11个临床变量（包括癌症阶段和化学疗法史）生成了死亡率预测模型。我们发现，常规方法和量子方法之间的AUROC差异是前11个变量的最大值。我们还显示了QSVM中的AUROC（平均[标准偏差]，0.863 [0.102]）的表现优于常规SVM中的所有试验次数（0.723 [0.231]）。与常规SVM相比，QSVM即使在不平衡的情况下，QSVM也与AUROC一致。结论：我们的研究强调了量子计算改善医疗保健中预测性建模的潜力，尤其是对于有限的可用数据的稀有疾病。与常规方法相比，量子计算的优势，例如希尔伯特空间的探索，促进了优越的预测性能。
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