基准测试显示QML未超经典模型并促生新评估框架

2026年11月5日，arXiv发布的一项研究针对6个临床数据集进行了等效性基准测试。测试结果显示，量子核支持向量机（QSVM）与变分量子分类器（VQC）均未显著超越经过调优的经典模型。在跨数据集汇总中，QSVM相比经典RBF SVM的AUROC差异仅为-0.006，并且在引入去极化噪声与有限采样后，其性能出现显著下降。针对这一现状，研究团队提出了涵盖8个维度的QML-Health-READY报告框架，旨在规范量子机器学习在医疗健康领域的性能评估与成果声明标准。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。