La retinopatía diabética parece ser la causa de las alteraciones retinianas microvasculares. Permanece como una de las principales causas de ceguera y pérdida de visión en adultos alrededor de los 20 a 74 años. El cribado de esta enfermedad se ha vuelto vital para identificar casos referibles que requieren una evaluación oftalmológica completa y tratamiento para evitar la pérdida permanente de la visión. El diseño asistido por computadora podría facilitar este proceso de cribado, el cual requiere un tiempo limitado, y ayudar a los clínicos. La principal complejidad en la clasificación de imágenes implica una gran computación, lo que conlleva a una clasificación lenta. Ciertos enfoques de clasificación de imágenes que integran la computación cuántica han evolucionado recientemente para resolver esto. Con su capacidad de computación paralela, la computación cuántica podría ayudar en la clasificación efectiva. La noción de integrar la computación cuántica con métodos convencionales de clasificación de imágenes es teóricamente factible y ventajosa. Sin embargo, dado que las técnicas existentes de clasificación de imágenes han fallado en obtener una alta precisión en la clasificación, se necesita un enfoque sólido. La investigación actual propone una red neuronal convolucional profunda basada en la computación cuántica para evitar estos problemas e identificar los grados de la enfermedad del Conjunto de Datos de Imágenes de Retinopatía Diabética de la India. Típicamente, la computación cuántica podría hacer uso del máximo número de qubits entrelazados para la reconstrucción de imágenes sin información adicional. Este estudio implica una mejora conceptual al proponer un sistema estructural optimizado denominado red neuronal cuántica de compuerta múltiple optimizada para la clasificación de RD. En este caso, múltiples qubits son considerados como la capacidad de los qubits en múltiples estados de existir simultáneamente, lo que permite una mejora en el rendimiento con el qubit adicional distinto. El rendimiento general de este sistema se valida de acuerdo con las métricas de rendimiento, y el método propuesto logra un 100% de precisión, 100% de recuperación, 100% de especificidad y 100% de puntuación f1.