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研究报告称，蛋白质特征能够预测67种疾病的发病，包括多发性骨髓瘤、非霍奇金淋巴瘤、运动神经元疾病、肺纤维化和扩张型心肌病。蛋白质预测模型的表现优于以标准临床记录信息为基础的模型。在大多数情况下，基于血细胞计数、胆固醇、肾功能和糖尿病测试（糖化血红蛋白）的预测表现不如蛋白质预测模型。
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在训练阶段，团队首先使用了来自“悬铃木”量子处理器的49个量子比特的数据集对“阿尔法量子比特”进行训练。他们先利用量子模拟器生成了数亿个不同设置和错误级别的示例，随后通过数千个实验样本来微调“阿尔法量子比特”，使其更好地适应具体应用场景。
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