混合量子医疗模型有了双层解释：8维语义精确归因，噪声下剪掉CNOT还涨点
混合量子—经典医疗模型能给出预测，却说不清决策来自哪些语义因素、哪些量子门。FQXAI把输入压到8维代理监督语义瓶颈，用高斯模糊隶属度生成IF–THEN理由，并在全部256个语义组合上精确计算Shapley值，省去蒙特卡洛采样。在MIT-BIH心律失常、PneumoniaMNIST与PathMNIST上，模型准确率分别为0.890、0.768、0.726；5%去极化噪声下按SVQX剪枝把CNOT从14降到11、12、10，准确率分别提高2.20、1.74、1.51个百分点。