研究在 IBM 量子计算机上验证差分隐私量子机器学习
原文标题：Unit-Aware Differentially Private Quantum Machine Learning for Clinical and Wearable Health Data
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论文比较容量匹配的量子模型、多层感知机与逻辑回归在临床与可穿戴健康数据上的隐私-效用权衡。量子模型在三个临床队列上领先最多 0.104 ROC AUC，但 Holm 校正后差异不显著，只能算趋势而非量子优势；并在 IBM 156 比特超导处理器 ibm_fez 上验证了推理可行性。
- 问题
- 小样本健康数据上差分隐私噪声代价高，量子模型能否在同等隐私预算下保留更多效用。
- 方法
- 容量匹配比较量子模型、多层感知机与逻辑回归，在五个隐私预算和五个随机种子上评估。
- 结果
- 量子模型在三个临床队列上最多领先 0.104 ROC AUC，但在可穿戴队列落后，24 项检验经 Holm 校正后均不显著；在 IBM 156 比特处理器 ibm_fez 上验证推理可行。
- 影响
- 目前只能视为趋势而非量子优势，健康数据隐私建模仍应优先考虑经典参数高效方案。
机构：IBM
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