摘要。心脏病的发病率和死亡率正在增加，这对公共卫生和全球经济产生了负面影响。心脏病的早期发现降低了心脏死亡率和发病率的发生率。最近的研究利用量子计算方法来预测5个以上的心脏病，并且在计算中进行了密集。尽管量子数数量较高，但较早的工作报告说，预测心脏病的准确性较低，没有考虑到异常效应，并且需要更多的计算时间和记忆来预测心脏病。为了克服这些局限性，我们建议使用几个量子位（2至4个）（2至4）提出混合随机森林量子神经网络（HQRF），并考虑了数据集中异常值的影响。在本研究中使用了两个开源数据集Cleveland和Statlog应用量子网络。所提出的算法已应用于两个开源数据集，并利用了两种不同类型的测试策略，例如10倍的交叉验证和70-30列车/测试率。我们将我们提出的方法论的性能与较早的算法（称为杂交量子神经网络（HQNN））的算法进行了比较。HQNN和HQRF在10倍的交叉验证和70/30列车/测试拆分率中的表现均优胜。结果表明，HQNN需要大型培训数据集，而HQRF更适合大型和小型培训数据集。根据实验结果，与HQNN相比，提出的HQRF对异常数据不敏感。与较早的作品相比，拟议的HQRF在使用Cleveland和Statlog数据集的预测心脏病方面的曲线（AUC）下达到了96.43％和97.78％的最大面积，使用HQNN。所提出的HQRF在早期检测心脏病方面非常有效，并将加快临床诊断。