Classical and Quantum Machine Learning for Population-Level Prediction of Heat-Related Physiological Events
Este trabajo presenta un marco predictivo unificado que compara modelos de aprendizaje automático clásico y cuántico para anticipar eventos fisiológicos relacionados con el calor a nivel poblacional, concluyendo que, aunque los enfoques clásicos superan actualmente en precisión debido al desequilibrio de clases y la escasez de datos, los modelos cuánticos demuestran una capacidad de aprendizaje no trivial y capturan estructuras predictivas significativas.