高血压个体化药物疗效的预测模型分析(最终版)
关于高血压患者的个体化药物临床应用分析
性 地 选择 高血 压 药 物 ， 这是 预 防 和 治疗 高血压 的主要 措 施 。
关键词： 高血 压 病 降压 药 分 析
Байду номын сангаас
Ａｂ ｕ ａ ｉ ｎｔ ｔ ｌ ｖ ｔ ｄ ｂ ｏ ｄ ｐｒ ｓ ｕ ｅ Ｓ ｉ ｉ ｉ ｕ ｔｏ ｅ ｃ ｎ ｌｎｉ ａ ｒ ｃ ｉ ｅ ａ ａ ｙ ｉ ｏ ｔ ｐ ｔｅ ｓ ｗｉｈ ｅ ｅ ａ ｅ ｌ ｏ ｅ ｓ ｒ ｎｄ ｖ ｄ ａ ｉ ｎ ｍ ｄｉ ｉ ｅ ｃ ｉ ｃ ｌｐ ａ ｔ ｃ ｎ ｌ ｓ ｓ
张力 增高 ， 选 用 对 外 周 血 管 有 高 度 选 择 性 的 长 效 钙 拮 抗 药 须 立 即服 用 降压 药 ， 血 压 控 制 在 理 想 水 平 。现 有 的 临床 试 验 可 使
（ Ｃ ） 血 管 ， 善 左 室 舒 缩 功 能 ； 阻 滞 药 也 有 效 。此 外 ， 还无 法 确 定 目前 在 临 床上 使用 的一 线 降 压 药 物 ， Ａ Ｅ 、 管 Ｃ Ｂ扩 改 ａ 如 Ｃ Ｉ血
种 对糖 尿 病患 者最 好 ， 最 近循 证 医 学分 析 提示 ， 嗪类 利 尿药 但 噻
和 ＡＲＢ， 以及 ＡＣＥＩ 能更 适 宜作 为一 线 降压 药 物 。由 于大 剂 可
老年 人一 般 左 室舒 张 功能 下 降 ， 围 血 管交 感 功 能 降 低 ， 周 血 量 的噻 嗪类 利 尿药 对 包 括糖 、 在 内的代 谢有 不 利 影 响 ， 脂 因此 使
ＬｉＧｕ ｃ ｎｇ ｉｈｅ
Ａｂｔａ ｔＯｂｅｔ ｅ Ｄｉｃ ｓｅ ｈ ｏｔｇ ｒｐ ｉｇｍｅ ｉ ｎ ｈ ｒｇｅｆ ａｙａ ｄｔ ｅＰ ａｍａｏｏ ｙｃ ａ ａｔｒｓｉ，ｔｅｄｆ ｒｎ ｓｒｃ ： ｊｃｉ ： ｓ ｕ ｓｓｔｅｖ ｌａ ｅｄ ｏ ｐｎ ｄｃ ｅｔ ｅｄ ｕ ｆｉ ｃ ｎ ｈ ｈ ｒ ｃ ｌｇ ｈ ｒ ｃｅｉｔ ｖ ｉ ｃ ｃ ｈ ｉｅｅ ｔ ｆ
高血压患者的药物治疗效果研究
高血压患者的药物治疗效果研究高血压是一种常见的心血管疾病，严重影响人们的健康和生活质量。
药物治疗是控制高血压的重要手段之一，而了解药物治疗的效果对于患者的康复和管理至关重要。
本文旨在探讨高血压患者药物治疗的效果以及相关的研究进展。
一、药物治疗的目标和原则治疗高血压的目标是降低血压至正常范围，并减少与此疾病相关的心脑血管事件的风险。
药物治疗的原则包括个体化治疗、适时调整用药、合理选择药物、合理搭配药物等。
二、常用的降压药物1. 利尿剂利尿剂是最常用的降压药物之一，通过增加尿液排出量来减少体内的液体和盐分，从而降低血压。
常用的利尿剂有噻嗪类利尿剂、袢利尿剂等。
2. 钙离子拮抗剂钙离子拮抗剂可以阻断钙离子通道，减少钙离子进入血管平滑肌细胞，从而导致血管扩张和降压。
常见的钙离子拮抗剂有非二氢吡啶类和二氢吡啶类。
3. 血管紧张素转换酶抑制剂（ACEI）ACEI可以抑制血管紧张素转换酶的活性，从而降低血管紧张素Ⅱ的生成，达到降压的效果。
常见的ACEI有卡托普利、依那普利等。
4. 血管紧张素Ⅱ受体拮抗剂（ARB）ARB可以选择性地阻断血管紧张素Ⅱ受体，减少血管紧张素Ⅱ的作用，产生降压效果。
常见的ARB有氯沙坦、缬沙坦等。
5. β受体阻断剂β受体阻断剂可以阻断β受体的作用，减慢心率、降低心输出量，从而降低血压。
常见的β受体阻断剂有美托洛尔、阿替洛尔等。
三、药物治疗效果的评估指标评估药物治疗效果的指标包括血压控制水平、靶器官损害的改善、心血管事件的发生风险降低等。
具体评价指标可以包括收缩压、舒张压、24小时平均血压等。
四、药物治疗效果的研究进展近年来，关于高血压患者药物治疗效果的研究不断深入。
一些研究表明，个体化治疗和合理搭配降压药物可以提高治疗效果，减少不良反应的发生。
同时，一些新型药物如血管紧张素受体-内切肽酶抑制剂（ARNI）、SGLT2抑制剂等也在高血压治疗中获得了良好的效果。
然而，值得注意的是，药物治疗并非高血压患者唯一的治疗手段。
个体化药学服务对促进高血压患者合理用药的临床效果评价
个体化药学服务对促进高血压患者合理用药的临床效果评价【摘要】目的观察高血压患者合理用药中个体化药学服务的效果。
方法本次试验研究对象是我院2018年1月至2020年10月收治80例高血压患者，随机双盲法分组，每组40例，对照组常规指导，观察组联合个体化药学服务，分析效果。
结果治疗前，血压数据相差不明显，治疗后，观察组患者的舒张压和收缩压均低于对照组，观察组服药依从性高于对照组，差异显著（P<0.05）。
结论个体化药学服务对高血压患者的影响明显，提升服药依从性，保障治疗效果，有利于血压控制，要重视。
【关键词】高血压；个体化药学服务；收缩压；依从性[Abstract] Objective To observe the effect of inpidualized pharmaceutical care in rational drug use in patients with hypertension. Methods 80 patients with hypertension treated in our hospital from January 2018 to October 2020 were randomly pided into double-blind groups with 40 patients in each group. The control group was under routine guidance, and the observation group was combined with inpidualized pharmaceutical care to analyze the effect. Results before treatment, there was no significant difference in blood pressure data. After treatment, the diastolic and systolic blood pressure of the observation group were lower than those of the control group, and the medication compliance of the observation group was higher than that of the control group (P < 0.05). Conclusion inpidualized pharmaceutical care has a significant impact on patients with hypertension. We should pay attention to improving medication compliance, ensuring treatment effect and conducive to blood pressure control.[Key words] hypertension; Inpidualized pharmaceutical care; Systolic blood pressure; Compliance近些年我国经济社会发展速度较快，生活节奏加快，生活方式发生变化，导致高血压疾病的发生率上升，成为临床常见疾病，65岁以上老人患上高血压的概率超过40%【1】。
抗高血压药的应用分析与个体化治疗方案调查
治疗。 高血 压患者个体差 异很大 ， 即使选用药 物相同 ， 但用法 与用 量各异 ， 应遵医嘱个 体化治疗 与用药。 临床药物疗法及其评价情况
见 表 ２看 出 ， 年 来 尼 莫 地 平 片 的 Ｄ Ｄ 一 直位 居 第 １ 尼莫 ３ Ｄｓ 。
的药品则分别计算总用量 。 对用药 总金额和 Ｄ Ｄ 进行排序并计算 Ｄｓ
与用 药 频度 是 否 同步 ， 值接 近 １０时 ， 明 同步 性 良好 。 比 ． 表
２ 结果
率 的最 有效措施 。 了解抗 高血压 药临 床应用情 况 ， 为 笔者 对医 院 ２０ ０ ６年 至 ２ ０ ０ ８年 抗 高 血 压 药 的 使 用 情 况 进 行 了调 查 分 析 ， 道 报
门诊 处 方 进 行 系统 分析 。 果 尼 莫 地 平 片连 续 ３年 用 药 频 度 排 第 １ ， 型 抗 高 血 压 药 氯 沙坦 、 氯 地 平 、 洛 地 平 周 量 呈 逐 年 上 升 趋 结 位 新 氨 非 势， 个体 化 治 疗 方案 较 合 理 。 论 高 血 压 患 者 需进 行 个 体 化 治 疗 ， 结 以达 到 最 好 治 疗 效 果 。 关 键词 ： 高 血 压 药 ； 抗 合理 用 药 ； 体化 治疗 个 中 图分 类 号 ： ９ ９ ３ Ｆ ０ ． ； ９ ２ ． Ｒ ６ ． ；４ ７ ７ １ ７ ４ １ 文献标识码 ： Ａ 文章 编 号 ：０ ６—４ ３ （０ ００ ０ ５ 一Ｏ １０ ９ １２ １ ）６— ０ ７ ２
药 费 ／ 药 的 Ｄ Ｄ 。 类 品 种 不 同 规 格 、 同厂 家 产 品 均 折 算 为 同 该 Ｄ ｓ同 不
高血压个体化药物疗效的预测模型分析
高血压个体化药物疗效的预测模型分析高血压是一种慢性疾病，药物治疗是控制血压的主要手段之一、然而，由于个体差异的存在，同一药物对不同患者的疗效可能存在差异。
因此，建立一个个体化药物疗效的预测模型是非常有必要的。
首先，我们需要明确研究的目的。
高血压个体化药物疗效的预测模型的主要目的是根据患者的个体特征，预测他们对不同药物的疗效。
这样可以为医生和患者在选择药物治疗方案时提供有力的科学依据。
接下来，我们需要收集相关的数据。
首先是患者的基本信息，包括性别、年龄、体重、身高等。
然后是患者的病史信息，包括高血压的病程、并发症、曾经使用过的药物等。
最后是患者在不同药物治疗下的血压数据，包括起始血压、使用药物后的血压变化等。
这些数据可以通过病历、医院数据库等途径获取。
数据收集完毕后，我们需要对数据进行预处理和特征工程。
首先，我们需要对缺失值进行处理。
对于缺失的基本信息，可以根据其他特征进行插补；对于缺失的血压数据，可以通过计算平均值或使用插值法进行处理。
然后，我们需要对数据进行标准化处理，以消除量纲差异。
最后，我们可以根据专家经验或使用统计学方法，提取一些与高血压疗效相关的特征，如年龄、体重指数、高血压的病程等。
接下来，我们选择合适的机器学习算法建立预测模型。
由于这是一个回归问题，我们可以考虑使用线性回归、支持向量机、决策树等算法。
为了确保模型的准确性和稳定性，我们可以使用交叉验证来评估模型性能。
这样可以避免模型对数据集的过拟合问题。
在建立预测模型后，我们需要对模型进行评估和优化。
我们可以使用均方误差、平均绝对误差等指标评估模型的性能。
如果模型的性能不理想，我们可以考虑调整模型的参数，增加新的特征或使用集成学习等方法进一步优化模型。
最后，我们可以使用这个个体化药物疗效的预测模型来进行新患者的预测。
我们只需输入新患者的个体特征，模型就可以预测出他对不同药物的疗效。
通过这种方式，医生和患者可以更加准确地制定治疗方案，并更好地控制血压。
基于大数据分析的高血压预测模型
基于大数据分析的高血压预测模型在当今的医疗领域，高血压已成为一种常见且严重影响人们健康的慢性疾病。
为了更有效地预防和管理高血压，基于大数据分析的高血压预测模型应运而生。
这一模型的出现，为医疗工作者和患者提供了新的希望和可能性。
高血压是一种多因素疾病，其发病机制复杂，受到遗传、生活方式、环境等多种因素的综合影响。
传统的高血压诊断方法往往依赖于单次或定期的血压测量，但这种方法存在一定的局限性。
它可能无法及时发现潜在的高血压风险，也难以全面评估个体的整体健康状况和未来患病的可能性。
大数据分析为解决这些问题提供了新的思路和方法。
通过收集和整合大量的医疗数据，包括个人的基本信息、家族病史、饮食习惯、运动情况、睡眠质量、心理状态以及各种生理指标等，我们可以构建一个更为全面和精确的高血压预测模型。
首先，数据的收集是构建预测模型的基础。
这些数据来源广泛，可能来自医院的电子病历系统、健康体检机构的报告、移动健康应用程序的记录以及公共卫生部门的统计数据等。
为了确保数据的质量和可靠性，需要对数据进行清洗和预处理，去除重复、错误或不完整的数据。
在数据收集完成后，接下来就是特征工程。
这一过程旨在从海量的数据中提取出与高血压相关的关键特征。
例如，年龄、性别、体重指数（BMI）、腰围、血脂水平、血糖水平、吸烟状况、饮酒量等都可能是重要的预测因子。
通过对这些特征的分析和筛选，可以找出对高血压发生具有显著影响的因素，并为后续的建模工作做好准备。
在建模阶段，有多种方法可供选择。
常见的包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。
每种方法都有其特点和适用场景，需要根据具体的数据情况和预测需求进行选择。
以逻辑回归为例，它可以通过建立线性关系来预测个体患高血压的概率。
而随机森林则是通过构建多个决策树并综合它们的结果来提高预测的准确性和稳定性。
为了评估模型的性能，通常会使用一些指标，如准确率、召回率、F1 值等。
同时，还会采用交叉验证等技术来确保模型的可靠性和泛化能力。
临床观察高血压患者降压治疗效果的评估
临床观察高血压患者降压治疗效果的评估一、引言高血压是一种世界范围内常见的慢性病，给全球人类健康带来了重大挑战。
降压治疗是控制高血压的主要手段之一，然而不同患者对降压治疗的反应可能存在差异。
本文旨在通过临床观察的方法，评估高血压患者降压治疗效果，以期为患者个体化治疗提供有力的依据。
二、方法本研究选取了200例高血压患者作为研究对象，他们均在我院门诊就诊，并且符合以下纳入标准：1）年龄在40岁至70岁之间；2）未接受过降压治疗的新患者；3）基础血压≥140/90 mmHg。
患者简要的基本情况和病史信息被记录下来，并进行初步的体格检查。
在开始降压治疗前，所有患者的基础血压被测量，并进行详尽的相关检查，包括心电图、血生化指标和尿液分析等。
治疗方案根据患者的具体情况制定，包括药物种类、剂量和联合治疗等。
治疗开始后，每月复诊一次，并检测血压。
三、结果根据观察数据统计分析，在治疗开始一年后，患者的高血压得到了明显的控制。
第一次复诊时，治疗组的平均收缩压从治疗前的160 mmHg下降到140 mmHg，舒张压从100 mmHg下降到90 mmHg，治愈率达到80%。
然而，个别患者对降压治疗的反应并不理想，并出现了一些不良反应。
在治疗过程中，17例患者出现头晕、乏力、低血压等症状，其中5例出现药物过敏反应。
这些不良反应得到及时处理，随着治疗的继续，症状逐渐减轻或消失。
四、讨论高血压患者的降压治疗效果评估是临床工作中的重要环节。
本研究通过临床观察的方式，在一定程度上反映了降压治疗的实际效果。
研究结果表明，降压治疗能够有效地降低高血压患者的血压，提高患者的生活质量。
然而，我们也注意到个别患者对降压药物存在一定程度的不适应或不良反应。
这可能是因为患者的生活习惯、病史、年龄等因素导致的。
因此，在进行降压治疗时，应注意患者的个体化需求，制定针对性的治疗方案，避免不必要的药物不良反应的发生。
此外，本研究也存在一些限制。
首先，研究样本量较小，可能存在一定的选择性偏倚。
高血压患者预测模型的构建与应用研究
高血压患者预测模型的构建与应用研究第一章前言高血压是一种非常常见的疾病，它可以对人体的心血管系统造成很大的危害。
据统计，全球有超过十亿人患有高血压，其中一部分患者的症状并不明显，往往只有在检查时才能知道自己已经患有这种疾病。
因此，为了更好的防控高血压，在高血压患者的预测和疾病管理方面开展研究，具有重大意义和价值。
本文从机器学习模型构建和应用角度，对高血压患者预测模型进行了深度研究。
首先，介绍了高血压患者的特征，并提出了利用机器学习模型进行高血压患者预测的方法。
然后，对比了不同的机器学习方法，并选择了适合于高血压患者预测的模型。
最后，通过实验，验证了模型的有效性和准确性，为高血压患者的管理和治疗提供了参考。
第二章研究背景2.1高血压的危害高血压是一种非常常见的慢性疾病，当血压长期升高并超出正常范围，就会导致心血管系统和肾脏等器官的功能障碍，还会增加患心脑血管疾病的风险。
高血压还会导致脑血管意外、冠心病、心力衰竭等，是导致心脏病和其他致死性疾病的主要危险因素之一。
因此，预测高血压的患病率和危险程度非常重要。
2.2机器学习在医学领域的应用机器学习是一种基于数据的学习方法，其适用于各种监督学习或非监督学习问题。
在医学领域中，机器学习的应用越来越广泛，例如癌症预测、诊断和治疗决策、医学图像分析、基因诊断等领域都有着广泛应用。
在高血压患者的管理和治疗中，也可以利用机器学习的方法进行预测模型的构建和应用。
第三章研究方法3.1高血压患者特征提取高血压的诊断标准是血压达到140/90 mmHg以上。
通过多项逻辑回归模型，我们提取了高血压患者的相关特征，包括年龄、性别、体重指数、收缩压、舒张压、腰围、血糖等七个特征。
3.2机器学习模型的选择在此研究中，我们比较了多种机器学习算法，如逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林等，并对其进行了评估。
通过实验比较，我们最终选择了适合于高血压患者预测的模型。
3.3高血压患者预测模型的构建和应用通过收集、整理和分析高血压数据，我们构建了高血压患者预测模型，并将其应用到实际情况中。
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高血压个体化药物疗效的预测模型分析李璞，安宁(兰州大学，兰州730000，中国)摘要：高血压是全球重大可控性慢性疾病，已成为脑卒中、冠心病和心肾功能衰竭等的主要原因。
目前，我国高血压患病率大于20%，患者超过2亿，且发病率呈逐年上升趋势，因此，高血压的防治是我国人口与健康领域面临的重大问题[1]。
高血压药物疗效正从群体化研究走向个体化研究，因此一个有效的预测模型为人们药物治疗高血压提供了科学的依据，也为建立一个健全合理的高血压预测方案提供了研究方向。
对高血压的早防早治、个体化药物治疗的疗效具有十分重要的科学意义。
关键词：高血压；预测模型；个体化引言：高血压是一种全球性的流行病！全球每年有700万人死于高血压，15亿人受到高血压的影响。
高血压是导致心脏疾病、中风、肾脏疾病和糖尿病最大的独立死亡危险因素[2]。
根据相关调查数据[3]，我国18岁以上成人高血压患病率为18.8%，估计目前我国约有2亿高血压患者，每10个成年人中就有2人患有高血压，约占全球高血压总人数的1/5。
在我国高血压人群中，绝大多数是轻、中度高血压（占90%），轻度高血压占60%以上。
然而，我国人群正常血压（<120/80mmHg）所占比例不到1/2。
估计我国每年新增高血压患者1000万人，对处于正常高值血压范围内的高血压易患人群，应特别注意改善不良生活方式，预防高血压发生。
我国高血压患者总体的知晓率、治疗率和控制率明显较低，分别低于50%、40%和10%[4]。
因此加强高血压疾病的防止工作，通过有效的药物治疗来控制高血压显得至关重要，要定期测量血压、规范管理、合理用药，利用科学的预测模型来分析个体对于降压药物的物理疗效反应是改善我国人群高血压知晓率、治疗率和控制率的根本，同时对于高血压疾病提前预测防治有重要的意义。
药物治疗高血压采用的治疗策略：目前除了通过学习解除压力、饮食控制、规律性运动如慢跑、骑脚踏车、游泳等，停止抽烟、喝酒等日常的生活方式干预之外，药物治疗在高血压治疗中也占据重要的地位。
目前高血压病的治疗策略仍然是临床医师基于群体研究结果，根据高血压指南、结合医生的一些临床经验为患者开具处方。
对于首诊明确为高血压的患者个体，治疗初期药物的选择有一定的试探性。
患者必需在医生的指导下，谨慎的选择药物，并调整其剂量，切忌对已购药自行服用，高血压必需长期持续的治疗，医生要定期至门诊追踪，及时记录血压的变化，患者应保持高血压的治疗是永久性的基本态度。
不同的抗高血压治疗、ACEI、β-受体阻滞剂、钙拮抗剂或利尿剂，当血压控制在正常范围内，对肾脏的保护程度是相同的。
一项研究资料表明[5]，伴有高血压的糖尿病性肾病患者．药物治疗2年，通过家庭自测血压监测，2年内血压水平绝对控制在正常范围，血压的平均水平是135/81nmaHg，结果发现β-受体阻滞剂、ACEI和钙拮抗剂对于肾小球滤过率(GFR)的改善相互间没有显著性差异。
如果不进行降压治疗，那么这些患者GFR每年以10~15mL/min的速率下降。
Syst-Eur试验亚组分析了钙拮抗剂治疗收缩期高血压预防老年性痴呆的报告，发现用钙拮抗剂治疗2年以上，特发性痴呆的发生率下降50％[6]。
临床实践中，降压药物的选择与调整原则主要取决于患者个体服药后的降压疗效、禁忌症、不良反应、以及价格。
在临床应用历程中，最近更新的2009年版ESH《欧洲高血压指南》指出，噻嗪类利尿剂、ACEI、CCB、ARB、β受阻滞剂均可用于患者的初始及维持治疗。
然而每个患者对于同类的药物治疗，即使药物品种和服药剂量相同，服药的方法相同，其血压反应是各不相同的，服药后尚需根据短期内血压反应，以及临床实践中心血管事件等情况，进行个体化的剂量、甚至是药物种类的调整，反复的临床实践，直至获得满意的疗效[7]。
面对每一位患者，在反复调整药物过程中，势必会增加患者就医次数，并可能因为没有及时有效地治疗，而出现并发症或病情加重。
在这样反复调整再观察的临床治疗过程中，往往给患者个体带来了药物不良反应、治疗目标无法尽快实现等严重后果，影响了患者的生活质量、浪费了医疗资源。
因而为了提高降压药物治疗的效果，针对每一个高血压患者可能合并有不同的疾病，冠心病、糖尿病、高血脂症、外周动脉粥样硬化等，要根据患者个体特点选择最适宜的治疗药物。
高血压的个体化药物治疗是相关领域研究的一个重要目标。
为了解决多种药物如何选择，学者们提出：同样药物治疗前提下，是否存在药物疗效的协同影响因素，使得不同个体的药物反应有相同的作用，如何能够确定这些因素，是临床治疗中尚未解决的难题。
通过已有的大规模临床试验数据进行分析，探索降压药物引起血压下降与协同影响因素之间的综合关系，建立相应的预测模型科学地、定量地预测高血压个体用药的降压疗效，将实现最优的、个体化的药物治疗方案提供最有利的直接依据。
在对患者用药前，对其进行评估，可以制订出最恰当的药物方案，这样可以缩短个体血压达标的周期，同时兼顾减少心血管疾病发病死亡率，以实现高血压的治疗目标。
这种针对个体的药物治疗方式可以有效预测高血压个体用药的降压疗效，大大减低了药物治疗过程中由于个体差异造成的疗效不满意，提前预知患者患病概率，提前做出防治，最大限度地保护了高血压患者的健康。
预测降压药物疗效的统计学模型研究：目前国内外高血压药物治疗领域还没有建成有效的统计学模型来对某项药物的疗效进行预测报道。
如果要建立有效的统计学模型，首先必需要基于较大规模信息数据基础之上，利用统计软件如SPSS,SAS,R 等，通过探索自变量与因变量之间的逻辑相关关系，从影响某一因变量的诸多自变量中，判断哪些自变量的影响显著，那些不显著，用数学计算等式的方法，科学而量化地表示药物治疗与临床疗效之间的关系。
继而用以预测已知因变量的个体，如果接受该种药物疗效后，将能够获得的疗效，为临床医生提供直观的治疗方案的选择依据[8]。
为了更好的得知某项药物对于个体的药物疗效，未来个体化高血压治疗的疗效预测模型如下[9]：每一个高血压患者可能合并有不同的疾病，每个患者对于药物的疗效、不良反应、依从性、经济能力也不尽相同。
因而针对高血压个体化药物疗效统计学模型的建立需要解决的技术问题较为突出。
为了使统计学模型的研究有强有力的依据，要将较大规模、前瞻性的随机临床对照研究数据纳入模型的建立，无疑这将提高模型的科学性和精准度，更加有益于知道临床用药的方案的确立。
利用统计软件通过多因素回归分析(主要是Logistic 回归分析)、可靠性分析、预测分析、复杂抽样等方法，应用分类树模型，建立统计学模型[11]，分析药物治疗及患者的临床特征对其收缩压反应的相关因素，采用p<0.05为有意义变量，将其保留在模型中，而分析患者临床特征叠加作用于药物治疗(将二者的关系作为自变量)时,对于收缩压反应的相关关系,采用的p<0.10判为有意义变量,将其保留在模型中，对于p值界定的放宽,可以尽量保证在分析过程中不丢失有可能有意义的药物疗效协同因素[12]。
从统计学角度来说，增加样本容量，能够提高检验效能的目的，因此选择有效合理的数据来构建模型分析药物的临床疗效显得异常重要。
预测高血压发病率的BP人工神经网络研究:使用人工神经网络(artificial neural network, ANN)方法建立高血压病发病率的预测模型，为发病率预测提供了一种新方法。
而BP人工神经网络应用于疾病的分类和诊断的方法在国内外已有先例[13]。
BP神经网络是误差反向传播神经网络的简称，它的模型如下：BP人工神经网络是通过对原始数据的预处理，以因子与因子之间的交互作用作为神经网络的输入数据加载到网络的输入端，再把网络的实际响应输出与期望输出相比得到其误差，按照反向传播的误差修正律，不断地修改各神经元之间的连接权值及相应的阈值直至误差信号小于某一规定值，网络的输出端产生相应的输出[14]。
其计算流程如下：各项研究表明，BP人工神经网络模型的判别能力、群体水平的预测能力方面也优于传统的COX比例风险回归模型[15]。
BP人工神经网络突破了传统的线性处理模式，避开了复杂的参数估计过程去解决一系列变量关系不能精确地用函数表达的分类与回归问题，ROC曲线可以直观地观察灵敏性和特异性之间的关系，曲线下面积越大其诊断实验的准确度越大[16]。
借助于ROC曲线下面积比较，证实了BP人工神经网络预测模型较Logistic 回归预测模型有更好的预测判别效能。
因此利用BP人工神经网络模型进行疾病预测，能获得更好的预测效果，并且对资料的类型、分布不做任何要求，是一种较好的疾病预测方法。
疗效预测模型对于高血压治疗的展望:随着高血压疾病对人们健康的威胁以及人们对于医理知识的认识，合理有效的预测模型来给人们服用药物提供科学依据显得越来越重要。
人们已经开展了一些较大规模的药物干预为主的临床对照研究，给高血压个体化用药提供理论依据。
医生在护理过程中可以收集大量的必需信息，建立有效的统计学模型正是基于较大规模信息数据基础之上的一种研究方法，利用统计学软件，通过建立对照组，用数学计算等式方法，科学地分析某种药物对于某个体用药后的疗效，这样可以直观而科学的选取合理的药物治疗方案。
由于高血压的发病和维持、以及治疗高血压药物的疗效机制是复杂的，需要多学科合作，观察降压疗效是否改善不同类型患者的症状，建立有效的预测模型，预测每一个体对于治疗药物的疗效，根据多因素的影响效果，依据不同方向逐步回归分析的结果不同，检验、调整、优化、验证模型的有效性，最终将实现个体降压疗效以及心血管事件风险的预测。
新的预测体系将预先存储在临床医生的计算机内存数据库中[17]，或者通过电子计算机连接到互联网相应的网站上，在为患者诊断过程中，实时地进行数据处理和预测。
将获得的实验数据实时地反馈进行不断更新，增加了新的临床检测指标，在患者开始口服第一粒药物之前，就可以预测到这例患者药物的疗效，最大限度的降低了患者试用降压药物带来的风险，减少了不良反应的发生，降低靶器官损害发生率，为患者合理用药提供依据。
通过人工神经网络预测模型对各项危险因素影响心血管疾病提供了科学的预测，对于高血压的预防和控制，寻求了较好的治疗方案，对提高高血压患者的血压控制率可以做到早预防早治疗，合理地、适量地服用药物来控制血压值在一个正常值范围，从而完善了高血压患者个体的预警机制，给患者带来健康。
可见未来建立一个科学有效的预测模型对于人类高血压疾病预防和治疗方面有着积极的推动作用。
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