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为解决传统心脏病诊断延迟、低资源地区效率不足等问题，研究人员开展基于物联网（IoT）的智能健康监测研究，提出 Qua-KSar-DCKArNet 模型。其结合量子与经典深度学习，准确率达 99%，为心脏病实时预测及资源匮乏地区医疗提供新方案。
心脏病是全球主要致死疾病之一，传统诊断方式在低资源地区常导致治疗延迟，且难以应对复杂数据的实时分析需求。随着物联网（IoT）与人工智能技术的发展，如何利用实时健康数据实现精准预测成为关键挑战。现有机器学习方法在三维数据处理、计算效率及特征提取深度上存在局限，而基于 IoT 的监测系统虽能提升数据采集能力，但数据安全、模型准确性等问题亟待解决。
为突破上述瓶颈，Berhampur University 等机构的研究人员开展了 “IoT 驱动的智能健康监测：利用量子核增强沙丁鱼扩散与 CNN 进行心脏病预测” 的研究。该成果发表于《Scientific Reports》，提出一种融合量子计算与经典深度学习的新型模型 Qua-KSar-DCKArNet（量子核增强沙丁鱼扩散注意力网络），通过多技术协同实现心脏病的实时、精准预测。
研究采用的关键技术包括：
- 数据采集与预处理：通过 IoT 传感器持续收集心电图（ECG）、心率等数据，利用 Z-score Min–Max 归一化技术优化数据质量，确保特征一致性。
- 量子聚类分析：运用 k-Means 量子聚类算法对心脏病相关数据进行分群，基于疾病风险因子提升数据组织效率，为后续分析奠定基础。
- 特征提取与模型构建：借助 Fast Point Transformer（FPT）识别关键特征（如心律失常、心率变异性），并构建 Qua-KSar-DCKArNet 模型，融合量子 - 经典卷积神经网络（Q2CNN）与扩散核注意力网络（DKAN），通过沙丁鱼优化算法（SOA）优化参数，提升分类精度。
研究结果
- 模型性能验证：在 UCI 机器学习存储库的心脏病数据集（299 例患者，含 11 项临床特征）中，模型训练集准确率达 99.9%，测试集准确率 99%，显著优于传统方法如 Bi-LSTM（95.44%）、CNN（97.58%）等。
- 关键指标对比：Qua-KSar-DCKArNet 在灵敏度（99.56%）、特异度（99.27%）、F1 分数（99.46%）及误差率（0.015）等指标上均表现最优，且计算成本仅为 0.015，远低于其他模型。
- 鲁棒性与泛化能力：通过消融实验证实，Q2CNN 与 DKAN 的结合是性能提升的核心，单独使用 DKAN 或 Q2CNN 准确率分别为 94.78% 和 96.86%，而融合模型达 99.95% 以上。
- 安全性与适用性：集成云存储与远程诊断功能，数据通过加密传输，在资源受限环境下仍能保持高可靠性，尤其适用于低资源地区的早期筛查。
结论与意义
该研究构建的 IoT 智能健康监测系统，通过量子计算与经典算法的协同，突破了传统模型在数据处理维度与计算效率上的限制，为心脏病的实时监测与早期干预提供了高效解决方案。其 99% 的准确率不仅提升了临床决策的及时性，更通过降低漏诊率与误诊率，显著改善患者预后，尤其为医疗资源匮乏地区提供了可扩展的技术路径。未来研究可进一步整合多模态生理数据，优化模型可解释性，推动其在临床场景中的广泛应用。该成果为智能医疗领域的跨学科研究提供了新范式，有望加速 AI 与量子计算在精准医学中的落地。
