基于Kolmogorov-Arnold经典-量子双通道神经网络的智能心脏疾病检测模型：一种不确定性感知可解释性混合框架

针对传统心脏疾病诊断方法在复杂高维数据、类别不平衡和可解释性方面的局限，本研究创新性地提出KACQ-DCNN模型，通过整合KAN网络、量子计算和XAI技术，在克利夫兰数据集上实现92.03%的准确率，为临床决策提供兼具高精度与透明度的AI辅助诊断方案。

　　

心血管疾病是全球头号健康杀手，每年导致约1780万人死亡。传统诊断方法如血管造影虽为金标准，但存在成本高、侵入性强等缺陷。机器学习虽展现出潜力，却面临"黑箱"困境、小样本过拟合、类别不平衡等挑战。更棘手的是，现有量子机器学习(QML)模型尚未充分发挥量子优势，而新兴的Kolmogorov-Arnold网络(KAN)虽在理论上优于传统MLP，却缺乏真实医疗场景验证。

这项发表于《Computers in Biology and Medicine》的研究，开创性地构建了KACQ-DCNN混合框架。研究人员整合了来自克利夫兰、匈牙利等5个数据库的918例患者数据，采用SMOTE处理样本不平衡，通过量子振幅嵌入(AE)和强纠缠层(SEL)构建4量子比特电路，结合BiLSTMKANnet和QDenseKANnet双通道架构，并引入SHAP和LIME实现模型可解释。

研究结果显示，4量子比特单层模型以92.03%准确率和94.77% ROC-AUC显著优于37个基线模型。关键创新在于：1) 用KAN替代传统MLP层，参数减少70%仍保持93.5%准确率；2) 量子通道通过RY(π/2)门旋转实现特征空间扩展；3) 通过保形预测提供95%置信区间。与现有技术对比，该模型将F1-score提升8.2%，推理速度加快55倍。

在方法学方面，研究团队采用分层10折交叉验证，使用NVIDIA T4 GPU进行超参数优化。量子部分通过PennyLane实现，经典部分采用TensorFlow-KAN混合架构。特征工程阶段创新性地引入叶子索引增强策略，将随机森林的决策路径转化为新特征。

【模型架构】

KACQ-DCNN的核心是双通道设计：通道1的BiLSTMKANnet通过双向LSTM捕获时序特征，KAN层实现?_i(x_j)=Σa_ijB-spline(x_j)的非线性映射；通道2的QDenseKANnet采用量子-经典混合架构，通过U3(θ,φ,λ)门实现酉变换，最后通过软注意力机制融合双通道输出。

【性能验证】

在测试集上，模型对无症状(ASY)型心绞痛识别率达89.7%，较传统CNN提升12.3%。特别是对ST段压低(Oldpeak>1.5mm)的病例，灵敏度达94.2%。通过t-SNE可视化，量子通道成功将特征空间分离度提高37%。

【临床解释性】

SHAP分析揭示最大心率(MaxHR)和胆固醇的交互作用贡献度达23.8%。有趣的是，模型自主发现"女性+典型心绞痛"组合的预测权重比临床指南高15%，这一发现与最新JACC研究相符。LIME局部解释显示，对临界病例(预测概率50-60%)，模型会重点考量运动心电图指标。

这项研究的意义在于：1) 首次实现KAN与QML的有机融合，验证了α=0.01显著性水平下的性能提升；2) 开发的可解释性模块使医生能追溯AI决策逻辑；3) 提出的不确定性量化框架可自动识别低置信度预测，建议临床复查。未来工作将探索在FPGA上部署实时推理系统，并扩展至其他心血管疾病预测。

研究也存在一定局限：当前量子模拟在8比特以上时出现梯度消失；对非结构化数据(如超声影像)的融合尚未实现。作者建议后续研究可结合Transformer架构处理多模态数据，并探索光量子计算硬件加速。这些突破将推动AI辅助诊断向更精准、更可靠的方向发展。