Resumen

El aprendizaje automático mejorado por la computación cuántica juega un papel vital en la atención médica debido a su sólida aplicación en los escenarios actuales de investigación, el crecimiento de nuevos ensayos médicos, la gestión de información y registros de pacientes, la detección de enfermedades crónicas, entre otros. Por esta razón, la industria de la salud está aplicando la computación cuántica para mantener una atención orientada al paciente para los usuarios de la atención médica. El trabajo actual resume el progreso reciente en la investigación de aprendizaje automático mejorado por la computación cuántica y su importancia en la detección de insuficiencia cardíaca en un conjunto de datos de 14 atributos. En este documento, el número de qubits en términos de las características de los datos de insuficiencia cardíaca se normaliza utilizando min-max, PCA y escalador estándar, y además se ha optimizado utilizando la técnica de canalización. El trabajo actual verifica que los algoritmos de aprendizaje automático mejorados por la computación cuántica como el bosque aleatorio cuánt

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Aprendizaje automático mejorado por cuántica; Atención médica; Detección de insuficiencia cardíaca; Qubits; Bosque aleatorio cuántico; Detección de enfermedades crónicas
• Keywords:Quantum-enhanced machine learning; Healthcare; Heart failure detection; Qubits; Quantum random forest; Chronic disease detection