Investigadores usan aprendizaje automático cuántico para predecir enfermedades cardíacas

Investigadores de la Florida Atlantic University (FAU) desarrollaron un sistema basado en aprendizaje automático cuántico capaz de predecir enfermedades cardíacas con mayor precisión que los métodos computacionales clásicos. El estudio representa uno de los primeros intentos de aplicar algoritmos cuánticos al diagnóstico médico preventivo a escala.

El modelo combina técnicas de machine learning tradicional con circuitos cuánticos variacionales, aprovechando la capacidad de procesamiento paralelo que ofrece la computación cuántica para analizar patrones complejos en datos clínicos de pacientes. Los investigadores entrenaron el sistema con conjuntos de datos cardíacos estándar utilizados en la comunidad médica.

Según los autores del estudio, el enfoque cuántico demostró ventajas en la clasificación de casos limítrofes, donde los modelos clásicos suelen tener mayores tasas de error. Esto podría traducirse en diagnósticos más tempranos y tratamientos más oportunos para pacientes en riesgo cardiovascular.

El trabajo se enmarca en una tendencia creciente de explorar aplicaciones prácticas de la computación cuántica en el sector salud, aunque los expertos advierten que la implementación clínica masiva aún enfrenta barreras técnicas y regulatorias significativas.