研究对医学影像量子机器学习开展敏感子群公平性审计
原文标题：Responsible Quantum Machine Learning for Medical Imaging: A Fairness Audit Across Sensitive Subgroups
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论文对医学影像中的经典与量子分类器进行公平性审计，覆盖 DDI 皮肤病变（Fitzpatrick 肤色）与 CheXpert 胸片（年龄组）两个场景。结果显示量子分类器可在总体性能上具竞争力，但仍存在子群差异，且部分差异最小的配置因整体判别力下降而不具临床可接受性。所有量子模型均为经典模拟，作者不主张量子优势。
- 问题
- 量子机器学习分类器在医学影像中是否对敏感子群存在公平性差异。
- 方法
- 在 DDI 与 CheXpert 上训练 SVM、MLP、QSVM、QCNN，施加均等几率正则、梯度反转及组合三种缓解手段并做非劣性检验。
- 结果
- 量子分类器总体性能有竞争力但仍有子群差距；差异最小的部分配置（如 DDI 上 QCNN+GRL）因整体判别力下降不具临床可接受性。
- 影响
- 提醒公平性指标不能只看差距缩小，需同时设非劣性下限，否则会以牺牲整体性能换取表面公平。
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