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量子增强精准医疗应用，支持晚期膝关节骨关节炎个性化治疗的数据驱动临床决策：precisionKNEE_QNN 的开发和初步验证
背景 膝关节骨关节炎的临床问题是，尽管一些新疗法安全有效，但反应各不相同，定义预测个体反应的特征仍然是一个挑战。基于参数化量子电路 (PQC) 的变分量子经典和量子机器学习 (QML) 算法是一种很有前途的实验技术，可以提高基于存储在大型非结构化数据库中的真实数据的精准医疗临床决策支持系统 (CDSS) 的效率。在本文中，我们测试了一个量子神经网络 (QNN) 应用程序，以支持精准数据驱动的临床决策，为晚期膝关节骨关节炎选择个性化治疗。方法在征得患者同意并经研究伦理委员会批准后，我们收集了 170 名符合膝关节置换术条件的患者（Kellgren-Lawrence 分级 ≥ 3、OKS 27、年龄 ≥ 64 和特发性关节炎病因）在 2 年内接受单次微碎片脂肪注射治疗前后的临床人口统计数据。为减轻性别偏见，性别类别保持平衡（76 名男性，94 名女性）。OKS 改善 ≥ 7 的患者被视为有反应者。我们在随机选择的 113 名患者训练子集上训练了 QNN 分类器，以在 1 年时根据疼痛和功能对反应者与无反应者（73 R，40 NR）进行分类。异常值从训练数据集中隐藏，但从验证集中保留。我们在 IBM 量子模拟器上运行了 QNN 分类器，以减少由于噪声造成的错误。结果 我们在随机选择的 57 名患者（34 名 R，23 名 NR）测试子集（包括异常值）上测试了我们的 QNN 分类器。无信息率为 0.59。我们的应用程序正确地将 34 名反应者中的 28 名和 23 名无反应者中的 6 名分类为正确（敏感性 = 0.82，特异性 = 0.26，F1 统计量 = 0.71）。阳性（LR+）和阴性（LR-）似然比分别为 1.11 和 0.68。诊断优势比 (DOR) 等于 2。结论 在相对较小的膝关节骨关节炎数据集上测试的 QNN 分类器的初步临床和技术结果表明，量子机器学习应用于数据驱动的临床决策是一项很有前途的技术。我们的研究结果需要通过更大的真实世界非结构化数据集进行进一步的研究验证，并通过人工智能临床试验进行临床验证，以测试模型的功效、安全性、临床意义和在公共卫生层面的相关性。
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