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量子计算在医疗领域具有变革性潜力，但如何从复杂的医疗数据中高效制备量子态仍是一项基础性挑战。本综述全面考察了当前将医疗信息编码至量子系统的各类方法，包括理论原理、算法进展与实际局限性分析。研究重点探讨了张量网络分解、变分量子算法、量子机器学习技术，以及针对医疗计算的专用误差缓解策略。研究结果表明，量子计算在医学领域的优势依赖于对固有数据结构的有效利用，如影像中的空间相关性、生理信号的时间模式以及生物组织的层级结构。尽管当前硬件限制使实现仅局限于小规模问题，但新兴方法已展现出近期应用潜力。该工作构建了一个结构化评估框架，用于判断量子态制备在何种医疗场景下优于经典方法，同时提供了实施指南与性能基准。