基于尿液生物标志物的水合状态监测：一种混合经典量子预测建模框架
量子物理
2026-04-20 v1
摘要
水合状态是与细胞稳态、肾功能以及整体健康相关的关键生理指标。最近的智能感知环境的进展使得能够通过被动方式监测尿液生物标志物，从而持续洞察水合动态。本文我们探讨了使用通过Predict Health Toilet (PHT)系统收集的生物标志物数据进行水合监测的预测建模方法。该问题被建模为一个回归任务，涉及尿液指标，如尿比重、导电性和容积。我们评估了经典机器学习模型和基于变分量子电路的量子机器学习架构。特别地，我们引入了一个模块化的量子顺序模型 (QSM)，旨在构建灵活的混合量子经典预测管线。实验结果比较了经典回归模型、受称量子回归器以及QSM架构。结果为量子机器学习在数字健康监测系统中的潜在作用提供了见解，并突显了近期量子计算在生理数据分析中所面临的机遇与局限性。
引用
@article{arxiv.2604.15381,
title = {Hydration Monitoring Using Urinary Biomarkers: A Hybrid Classical Quantum Predictive Modeling Framework},
author = {Saul Gonzalez-Bermejo and Tommaso Albrigi and Borja Vazquez-Morado and Urko Regueiro-Ramos and Daniel Casado-Fauli and Sergi Consul-Pacareu and Laia Alentorn and Jordi Ferre and Valentino Asole and Parfait Atchade-Adelomou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.15381},
year = {2026}
}
备注
9 pages, 3 figures, 4 tables