1.一种用于患者风险评估的生理数据分析方法，其特征在于，包括：

采集患者的多维生理数据，对所述多维生理数据进行特征量化，将经过特征量化后的多维生理数据进行归一化处理，得到患者的多维生理特征；

基于所述患者的多维生理特征，构建综合性风险评估模型的优化目标函数，计算所述优化目标函数，得到患者的综合风险评估分值，同时采用量子化特征映射方式考虑量子优化目标方向，通过构建带参数的变分量子电路，使得所述患者的综合风险评估分值最小化；

利用反归一化处理方式，将量子优化结果转换为原始多维生理数据，重新计算患者的综合风险评估分值，以形成对患者风险评估的生理数据分析方法。

2.如权利要求1所述的用于患者风险评估的生理数据分析方法，其特征在于，采集患者的多维生理数据，对所述多维生理数据进行特征量化，包括：采集患者的多维生理数据X＝{x1,x2,…,xn}，xn为第n个生理数据的时间序列，取出任意一个生理数据的时间序列，将所述生理数据的时间序列划分为若干个重叠的窗口，并设置窗口的滑动步长；

对于划分后的每一个窗口，通过线性拟合方法计算生理数据的动态趋势斜率，同时，对于取出的生理数据的时间序列，计算该段时间序列的最大值和最小值之差，得到生理数据的波动范围。

3.如权利要求2所述的用于患者风险评估的生理数据分析方法，其特征在于，还包括：将每一个窗口之间以滑动步长的设定值进行移动，重复动态趋势斜率和波动范围的计算过程，直至整个时间序列的每个窗口都计算完成。

4.如权利要求1所述的用于患者风险评估的生理数据分析方法，其特征在于，基于所述患者的多维生理特征，构建综合性风险评估模型的优化目标函数，计算所述优化目标函数，得到患者的综合风险评估分值，包括：引入非线性交互权重，将每个患者的多维生理特征按照其对风险的贡献程度赋予权重，构建综合性风险评估模型的优化目标函数；

通过计算所述优化目标函数，得到每个患者的综合风险评估分值。

5.如权利要求4所述的用于患者风险评估的生理数据分析方法，其特征在于，同时采用量子化特征映射方式考虑量子优化目标方向，包括：在量子特征映射方式之前，对所述优化目标函数中患者的多维生理特征进行量子态映射，将每个患者的多维生理特征都映射为量子态；

基于综合性风险评估模型的优化目标函数，构造量子汉密尔顿量以确定量子优化目标方向为综合风险评估分值的最小化。

6.如权利要求5所述的用于患者风险评估的生理数据分析方法，其特征在于，通过构建带参数的变分量子电路，使得所述患者的综合风险评估分值最小化，包括：所述变分量子电路采用经典‑量子的计算策略，通过经典计算和量子计算交替迭代的方式优化变分量子电路中的参数，将所述参数逐渐向优化目标函数的最优解靠拢，从而使得所述患者的综合风险评估分值达到最小化。

7.如权利要求6所述的用于患者风险评估的生理数据分析方法，其特征在于，利用反归一化处理方式，将量子优化结果转换为原始多维生理数据，重新计算患者的综合风险评估分值，包括：从最小化的综合风险评估分值的优化目标函数中提取优化过的多维生理数据，并将所述优化过的多维生理数据转换为与原始多维生理数据表现相同的数据形式；

将表示为原始多维生理数据相同数据形式的优化过的多维生理数据，作为优化目标函数的输入，得到患者的综合风险评估分值；

根据所述综合风险评估分值对患者当前所处于的风险等级进行划分。

8.一种用于患者风险评估的生理数据分析系统，基于权利要求1～7任一所述的用于患者风险评估的生理数据分析方法，其特征在于，包括：多维生理数据处理模块，被配置为采集患者的多维生理数据，对所述多维生理数据进行特征量化，将经过特征量化后的多维生理数据进行归一化处理，得到患者的多维生理特征；

量子计算优化模块，被配置为基于所述患者的多维生理特征，构建综合性风险评估模型的优化目标函数，计算所述优化目标函数，得到患者的综合风险评估分值，同时采用量子化特征映射方式考虑量子优化目标方向，通过构建带参数的变分量子电路，使得所述患者的综合风险评估分值最小化；

量子解码与风险等级评估模块，被配置为利用反归一化处理方式，将量子优化结果转换为原始多维生理数据，重新计算患者的综合风险评估分值，以形成对患者风险评估的生理数据分析方法。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一所述方法的步骤。