1.一种医疗数据的联合预测方法，其特征在于，包括：获取医疗数据中心的数据集；

将所述医疗数据中心的数据集输入预先训练的数据预测模型，得到医疗数据中心的数据集的本地预测结果；

其中，所述数据预测模型的训练包括：

获取量子本地数据，将所述量子本地数据作为数据预测模型的训练样本，进行数据的模糊化处理和取交集操作，得到完整的量子本地数据；通过量子线路挖掘所述完整的量子本地数据中的隐藏特征，得到量子本地数据的最终状态；利用所述量子本地数据的最终状态计算所述量子线路的期望值，通过所述期望值更新所述数据预测模型的参数，得到训练好的数据预测模型；

利用所述量子本地数据训练量子节点权值，根据所述量子节点权值和医疗数据中心的数据集的本地预测结果，进行量子联合推理计算，得到所述医疗数据中心的数据集的联合预测结果。

2.根据权利要求1所述的医疗数据的联合预测方法，其特征在于，利用所述量子本地数据训练量子节点权值，包括：通过所述量子本地数据训练量子节点的密度估计器，利用所述密度估计器计算所述量子本地数据的密度分布数值，根据所述密度分布数值计算量子节点的权重。

3.根据权利要求2所述的医疗数据的联合预测方法，其特征在于，所述量子节点权重的计算公式为：；

式中， 为第 个量子节点的权重； 为第 个量子节点的密度权重； 为第 个量子节点的密度权重；为遍历序列； 为量子节点的个数； 为第 个量子节点的密度估计器； 为第 个量子节点的密度估计器； 为联合推理阶段待推理的数据。

4.根据权利要求3所述的医疗数据的联合预测方法，其特征在于，所述进行量子联合推理计算的计算公式为：；

式中， 为医疗数据中心的数据集的联合预测结果；为量子节点； 为第个医疗数据中心的数据集的本地预测结果。

5.根据权利要求1所述的医疗数据的联合预测方法，其特征在于，所述数据的模糊化处理和取交集操作，包括：利用模糊模块，将所述量子本地数据进行模糊化操作，得到模糊化后的量子本地数据；

利用量子T范数层，将所述模糊化后的量子本地数据进行取交集操作，得到完整的量子本地数据。

6.根据权利要求1所述的医疗数据的联合预测方法，其特征在于，所述量子本地数据的最终状态的计算公式为：；

式中，  为第 个样本的量子本地数据的最终状态； 为第 个量子节点的整个数据预测模型； 为第 个量子节点的数据预测模型中旋转门的参数集合； 为第个样本的量子本地数据的初始状态。

7.根据权利要求1所述的医疗数据的联合预测方法，其特征在于，所述量子线路的期望值，如公式：；

；

式中，为第 个样本的量子线路的期望值； 为第 个样本的量子本地数据的最终状态的共轭转置；  为第 个样本的量子本地数据的最终状态； 为测量算子。

8.根据权利要求1所述的医疗数据的联合预测方法，其特征在于，所述通过所述期望值更新所述数据预测模型的参数的计算公式为：；

式中，为求偏导； 为第 个量子节点的损失函数； 为第 个量子节点的模糊化处理的参数； 为第 个量子节点的数据预测模型的参数； 为第 个量子节点的量子本地数据。

9.一种计算机系统，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机指令；

处理器，用于执行所述计算机指令以实现权利要求1至8中任一项所述的医疗数据的联合预测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该计算机指令被处理器执行时，实现权利要求1至8中任一项所述的医疗数据的联合预测方法的步骤。