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临床试验因高失败率和高昂成本而备受诟病，这不仅造成时间与资源的浪费，延长研发周期，还推迟了患者获得新疗法的进程。导致失败的关键因素之一是生物不确定性，这种不确定性使试验设计复杂化，并削弱了检测真实治疗效果的能力。尤其当治疗方案仅对特定患者亚群有效时，不充分的患者分层往往导致治疗组间协变量失衡，从而掩盖治疗效果并降低统计效力。该研究提出了一种基于优化的量子增强型患者分层方法，能在不改变试验方案或终点的前提下，显著减少数值型和类别型变量的协变量失衡。通过真实临床试验数据验证，混合量子经典优化方法不仅能实现高质量分层，还可高效扩展至更大规模队列。基准测试表明，相较于传统方法，量子增强流程实现了超过100倍的计算效率提升，支持快速迭代和大规模实际部署。报告揭示了改进后的分层策略可带来决策相关收益：包括治疗效果评估的统计显著性最高提升五倍，减少治疗效果稀释并增强试验敏感性。这些结果表明，优化驱动的分层策略能强化临床试验设计，提升下游决策可信度，并降低代价高昂的后期失败风险。