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水合状态是一项与细胞稳态、肾功能及整体健康密切相关的关键生理指标。智能传感环境的最新进展使得通过尿液生物标志物进行被动监测成为可能，从而实现对水合动态的持续观测。本研究利用“健康预测马桶（PHT）”系统采集的生物标志物数据，探索水合监测的预测建模方法。该研究将尿液比重、电导率和体积等指标构建为回归任务，评估了基于变分量子线路的经典机器学习模型与量子机器学习架构。特别提出了一种模块化量子序列模型（QSM），用于构建灵活的量子-经典混合预测管道。实验结果对比了经典回归模型、对称约束量子回归器及QSM架构，揭示了量子机器学习在数字健康监测系统中的潜在作用，同时阐明了近期量子计算在生理数据分析领域的应用机遇与当前局限。