《Scientific Reports》：IoT driven smart health monitoring for heart disease prediction using quantum kernel enhanced sardine diffusion and CNN
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為解決傳統心臟病診斷延遲、低資源地區效率不足等問題，研究人員開展基于物聯網（IoT）的智能健康監測研究，提出 Qua-KSar-DCKArNet 模型。其結合量子與經典深度學習，準確率達 99%，為心臟病實時預測及資源匱乏地區醫療提供新方案。
心臟病是全球主要致死疾病之一，傳統診斷方式在低資源地區常導致治療延遲，且難以應對復雜數據的實時分析需求。隨著物聯網（IoT）與人工智能技術的發展，如何利用實時健康數據實現精準預測成為關鍵挑戰�，F有機器學習方法在三維數據處理、計算效率及特征提取深度上存在局限，而基于 IoT 的監測系統雖能提升數據采集能力，但數據安全、模型準確性等問題亟待解決。
為突破上述瓶頸，Berhampur University 等機構的研究人員開展了 “IoT 驅動的智能健康監測：利用量子核增強沙丁魚擴散與 CNN 進行心臟病預測” 的研究。該成果發表于《Scientific Reports》，提出一種融合量子計算與經典深度學習的新型模型 Qua-KSar-DCKArNet（量子核增強沙丁魚擴散注意力網絡），通過多技術協同實現心臟病的實時、精準預測。
研究采用的關鍵技術包括：
- 數據采集與預處理：通過 IoT 傳感器持續收集心電圖（ECG）、心率等數據，利用 Z-score Min–Max 歸一化技術優化數據質量，確保特征一致性。
- 量子聚類分析：運用 k-Means 量子聚類算法對心臟病相關數據進行分群，基于疾病風險因子提升數據組織效率，為后續分析奠定基礎。
- 特征提取與模型構建：借助 Fast Point Transformer（FPT）識別關鍵特征（如心律失常、心率變異性），并構建 Qua-KSar-DCKArNet 模型，融合量子 - 經典卷積神經網絡（Q2CNN）與擴散核注意力網絡（DKAN），通過沙丁魚優化算法（SOA）優化參數，提升分類精度。
研究結果
- 模型性能驗證：在 UCI 機器學習存儲庫的心臟病數據集（299 例患者，含 11 項臨床特征）中，模型訓練集準確率達 99.9%，測試集準確率 99%，顯著優于傳統方法如 Bi-LSTM（95.44%）、CNN（97.58%）等。
- 關鍵指標對比：Qua-KSar-DCKArNet 在靈敏度（99.56%）、特異度（99.27%）、F1 分數（99.46%）及誤差率（0.015）等指標上均表現最優，且計算成本僅為 0.015，遠低于其他模型。
- 魯棒性與泛化能力：通過消融實驗證實，Q2CNN 與 DKAN 的結合是性能提升的核心，單獨使用 DKAN 或 Q2CNN 準確率分別為 94.78% 和 96.86%，而融合模型達 99.95% 以上。
- 安全性與適用性：集成云存儲與遠程診斷功能，數據通過加密傳輸，在資源受限環境下仍能保持高可靠性，尤其適用于低資源地區的早期篩查。
結論與意義
該研究構建的 IoT 智能健康監測系統，通過量子計算與經典算法的協同，突破了傳統模型在數據處理維度與計算效率上的限制，為心臟病的實時監測與早期干預提供了高效解決方案。其 99% 的準確率不僅提升了臨床決策的及時性，更通過降低漏診率與誤診率，顯著改善患者預后，尤其為醫療資源匱乏地區提供了可擴展的技術路徑。未來研究可進一步整合多模態生理數據，優化模型可解釋性，推動其在臨床場景中的廣泛應用。該成果為智能醫療領域的跨學科研究提供了新范式，有望加速 AI 與量子計算在精準醫學中的落地。
