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该研究评估了结直肠癌风险因素，并比较了传统模型与量子神经网络（QNN）在吻合口瘘预测中的表现。基于14%瘘发生率的临床数据，研究团队在模拟噪声环境下测试了ZZFeatureMap编码结合RealAmplitudes与EfficientSU2量子电路模板的性能。经Fβ分数优化的量子模型展现出显著更高的敏感性（83.3% vs 66.7%传统模型），证明量子特征空间能更有效识别少数类别——这对低发生率临床风险预测至关重要。该研究还探索了噪声环境下不同优化器的表现，揭示了关键性能权衡关系，为未来硬件部署指明了方向。