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老年痴呆症是一种极具破坏性的疾病，对患者个体、家庭和医疗系统都会产生深远影响。早期准确识别痴呆症对及时干预和改善患者预后至关重要。虽然传统机器学习和深度学习方法已被广泛探索用于痴呆症预测，但这些方案在处理高维生物医学数据和大规模数据集时往往力不从心，很快会触及计算力和性能的瓶颈。为应对这一挑战，量子机器学习（QML）作为一种前景广阔的范式应运而生，它能提供更快的训练速度和更先进的模式识别能力。该研究旨在证明量子迁移学习（QTL）在提升痴呆症检测二元分类任务中弱效经典深度学习模型性能方面的潜力。此外，该工作还揭示了噪声对基于QTL方法的影响，探究了该方法的可靠性与鲁棒性。通过使用OASIS 2数据集，研究人员展示了量子技术如何将次优的经典模型转化为更有效的生物医学图像分类解决方案，凸显了其对推进医疗技术发展的潜在影响力。