Este documento presenta un enfoque novedoso para predecir marcos temporales específicos de monitoreo para los requisitos de Implante de Marcapasos Permanente (PPMI) después de un Reemplazo de Válvula Aórtica Transcatéter (TAVR). El método combina la Optimización de Colonias de Hormigas Cuánticas (QACO) con el Sistema de Inferencia Neuro-Difuso Adaptativo (ANFIS) e incorpora conocimiento experto. Aunque esta predicción es más precisa, requiere un mayor número de predictores para lograr este nivel de precisión. Nuestro modelo implementa conocimientos derivados de expertos para garantizar la relevancia clínica y la interpretabilidad de los resultados predichos. Además, empleamos técnicas de computación cuántica para abordar este problema complejo y de alta dimensionalidad. A través de evaluaciones extensas, demostramos que nuestro modelo mejorado con computación cuántica supera a los métodos tradicionales con una mejora notable en métricas de evaluación, como precisión, recall y puntaje F1. Además, con la integración de métodos de Inteligencia Artificial Explicable (XAI), nuestra solución mejora la transparencia y confiabilidad de los modelos predictivos médicos, promoviendo así una mejor toma de decisiones en la práctica clínica. Los hallazgos resaltan cómo la computación cuántica tiene el potencial de transformar completamente la analítica predictiva en el campo médico, especialmente en lo que respecta a mejorar la atención al paciente después de un TAVR.