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基于混合推理的高血壓藥物推薦模型研究
摘 要：高血壓是常見(jiàn)的慢性疾病，是心血管疾病的重要危險(xiǎn)因素，但目前為止，尚未研制出根治高血壓的特效藥物，具有一次得病，終身服藥的特點(diǎn)。對(duì)于不同的人群，合理地選擇降壓藥對(duì)于治療高血壓有重要意義。本文針對(duì)高血壓疾病治療率低的問(wèn)題，運(yùn)用混合推理算法進(jìn)行藥物推薦，通過(guò)使用案例推理算法從案例庫(kù)得到相似案例，進(jìn)而用貝葉斯推理算法得到相應(yīng)的藥物，并分別與案例推理和貝葉斯推理算法所得到的結(jié)果比較，實(shí)驗(yàn)表明，該混合推理算法在一定程度上提高了藥物推薦的準(zhǔn)確率。
關(guān)鍵詞：高血壓；案例推理；貝葉斯；混合推理；推薦
中圖分類(lèi)號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
Abstract：Hypertension，as a common chronic disease，is a high risk factor of cardiovascular disease.However，no specific drug has been developed currently to cure hypertension.It has a characteristic of lifelong drug therapy once contracted.For different people，it is of great significance to choose the anti-hypertensive drugs reasonably for treatment.Aiming at the problem of low curing rate of hypertensive disease，hybrid reasoning algorithm has been used to drug recommendation.First of all，similar cases are collected by case-based reasoning algorithm，then the corresponding drugs are obtained by the Bayesian algorithm.The experiment，after comparing the results of the case-based reasoning with Bayesian，shows that to some extent，the hybrid reasoning algorithm improves the accuracy of drug recommendation.
Keywords：hypertension；case-based reasoning；Bayesian；hybrid reasoning；recommendation
1 引言（Introduction）
高血壓是常見(jiàn)的慢性疾病，也是引起心血管疾病的首要危險(xiǎn)因素。在《中國(guó)心血管病報(bào)告2014》中指出，中國(guó)心血管疾病的發(fā)病率持續(xù)不斷上升，全國(guó)的心血管病患者近3億，其中高血壓患者占2.7億。研究表明，我國(guó)每年的心血管死亡人數(shù)中與高血壓有關(guān)的多達(dá)200多萬(wàn)人[1]�？梢�(jiàn)，有效地降低血壓對(duì)于心血管疾病的預(yù)防，提升人類(lèi)生活幸福指數(shù)有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
目前，高血壓患者的治療仍以藥物為主，國(guó)外的Michel Burnier[2]等人認(rèn)為高血壓病人要想達(dá)到降血壓的目的，必須堅(jiān)持接受藥物治療；吳昊[3]等人構(gòu)建了高血壓領(lǐng)域本體和推理規(guī)則，將本題庫(kù)與案例庫(kù)相結(jié)合，給出患者的用藥處方；黃飛[4]等人通過(guò)構(gòu)建高血壓本體數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用本體推理的方法對(duì)高血壓患者心血管風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行鑒定；曹小鳳[5]在基于遺傳算法的藥物療效評(píng)價(jià)模型中指出，只有長(zhǎng)期進(jìn)行藥物治療，才能使血壓維持在相對(duì)較低的穩(wěn)定水平。本文的目標(biāo)在于為高血壓患者推薦合適的藥物，進(jìn)而提高藥物的治療率，將案例推理與貝葉斯推理相結(jié)合，構(gòu)建了高血壓藥物推薦模型，對(duì)于高血壓患者的治療有一定的指導(dǎo)意義。
2 高血壓定義及電子病歷構(gòu)建（The definition of hypertension and construction of electronic medical record）
血壓是指作用于血流通過(guò)時(shí)血管壁單位面積的壓力，通常劃分進(jìn)入收縮壓和舒張壓。正常的收縮壓力小于140mmHg，舒張壓小于90mmHg。根據(jù)WHO標(biāo)準(zhǔn)，中度血壓收縮壓高于160mmHg，舒張壓更大超過(guò)95mmHg。如果收縮壓范圍在140和160mmHg和舒張壓介于90—95mmHg，這是邊緣性高血壓。
根據(jù)WHO/ISH高血壓治療指南中將高血壓定義為，不使用降壓藥物的前提下，收縮壓SBP≥140mmHg和（或）舒張壓DBP≥90mmHg。根據(jù)收縮壓和舒張壓血壓值不同，本文將所用的高血壓級(jí)別劃分為1級(jí)高血壓（輕度）、2級(jí)高血壓（中度），以及3級(jí)高血壓（重度）具體如表1所示[1]。
高血壓電子病歷數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)，除了數(shù)據(jù)庫(kù)本身的知識(shí)外，還要結(jié)合領(lǐng)域的相關(guān)性。根據(jù)高血壓藥物推薦的需要，本文所設(shè)計(jì)的電子病歷數(shù)據(jù)包括患者基本信息，歷史血壓記錄，過(guò)往服用藥物及用藥記錄，其中用藥記錄中包含記錄ID、登記時(shí)間、藥物ID、病人ID和血壓級(jí)別。
3 高血壓藥物推薦模型（The recommended model of hypertension drugs）
本文構(gòu)建了高血壓電子病歷庫(kù)，根據(jù)案例推理可以檢索出大量相似案例[6]，對(duì)相似性處理能力有限，而貝葉斯推理有豐富的概率表達(dá)能力的特點(diǎn)[7]，提出了一種基于混合推理的高血壓藥物推薦模型，旨在為患者推薦適合自身的藥物，進(jìn)而有效降低血壓。首先根據(jù)患者的身體指標(biāo)和血壓級(jí)別取得相似案例，再運(yùn)用貝葉斯推理算法得到更準(zhǔn)確的藥物列表，從而輔助醫(yī)師開(kāi)具最適合患者的藥物處方。本文提出的高血壓推薦模型工作過(guò)程如圖1所示。
在大量高血壓醫(yī)療病歷中通過(guò)案例推理得出的結(jié)果不止一種，而每一種案例所使用的藥物處方往往也有所不同，即使同樣的案例，最終的用藥結(jié)果也有不同程度的差異。針對(duì)這些問(wèn)題，將滿足一定條件的案例全部抽取出來(lái)作為目標(biāo)案例的相似案例，并抽取出處方記錄，其表示如下：
從藥物1到藥物n表示檢索出來(lái)的用藥列表。由上述描述可知，這些藥物列表存在不同程度的差異，因此在藥物推薦之前需要做一定的調(diào)整。
貝葉斯推理提出了推理的概率模型，它描述了某個(gè)事件最終得以發(fā)生的概率。本文在對(duì)藥物進(jìn)行后驗(yàn)概率的計(jì)算時(shí)，需要綜合考慮多方因素，如藥物的使用頻率、藥物的療效等。藥物的條件概率計(jì)算如公式2所示：
式中，表示藥物的后驗(yàn)概率，在高血壓患者中某個(gè)患者可能不只患有高血壓一種病，還可能同時(shí)存在心臟病�？紤]到這種情況，本文首先根據(jù)患者的特征值到案例庫(kù)中進(jìn)行匹配，如果找到了就根據(jù)上述式（2）計(jì)算概率值，否則，就根據(jù)模糊理論采用如下的計(jì)算方法：
式（3）中，綜合其他疾病的藥物概率對(duì)某一藥物概率值排序。通過(guò)貝葉斯算法所得到的藥物列表可表示如式（4）：
式（4）中，到表示通過(guò)貝葉斯推理所得到的藥物列表，其按概率大小排名。
4 實(shí)驗(yàn)過(guò)程及分析（The experimental process and analysis）
本文將電子病歷中患者的信息分為目標(biāo)案例和源案例。通過(guò)與醫(yī)師溝通分析，分別對(duì)案例推理、貝葉斯推理，以及本文提出的混合推理算法的準(zhǔn)確率[7]進(jìn)行分析。為了保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性，將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集隨機(jī)分成10個(gè)相等的數(shù)據(jù)子集，取9個(gè)數(shù)據(jù)子集訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，其余數(shù)據(jù)子集作為測(cè)試數(shù)據(jù)設(shè)置；重復(fù)10次，允許每個(gè)數(shù)據(jù)子集作為測(cè)試數(shù)據(jù)反過(guò)來(lái)，并使用平均10個(gè)測(cè)試結(jié)果，以評(píng)估該藥物推薦模型。實(shí)驗(yàn)過(guò)程如圖2所示。
本文所提出的混合推理算法對(duì)高血壓藥物的推薦過(guò)程具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：
（1）提取特征：根據(jù)患者的血壓和身體特征從數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取所關(guān)心的特征，去除無(wú)用的特征信息。
（2）案例推理：根據(jù)提取的特征項(xiàng)，從案例庫(kù)中抽取相似案例，并根據(jù)其歷史診療及服藥記錄指導(dǎo)當(dāng)前的決策。
（3）貝葉斯推理：對(duì)所提取的藥物用式（2）與（3）計(jì)算藥物的條件概率，并對(duì)藥物列表排名。
（4）藥物推薦：經(jīng)過(guò)上述計(jì)算步驟后，便可以取得對(duì)當(dāng)前患者可能適用的藥物列表，推薦的醫(yī)療處方由式（4）所示，其結(jié)果由多種藥物組成的藥物列表。
為了更好地對(duì)比算法，本文列出了三種不同的推理算法在不同數(shù)量案例情況下準(zhǔn)確率。圖3描述了一種藥物下的準(zhǔn)確率，圖4描述了兩種藥物下的準(zhǔn)確率。
通過(guò)調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，高血壓患者很少同時(shí)服用四五種藥物，一般情況下服用的藥物均為一到兩種。實(shí)驗(yàn)表明，在藥物推薦準(zhǔn)確率上本文所提出的混合推理算法在均高于單一使用案例推理，以及貝葉斯算法，因?yàn)樵摶旌贤评硭惴闪硕叩牡膬?yōu)點(diǎn)。另外，從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，兩種藥物推薦的準(zhǔn)確率比要高于一種藥物的推薦，這主要是由于使用聯(lián)合用藥的患者還是少數(shù)，大部分只服用一種藥物，通過(guò)兩種藥物的推薦匹配成功的可能性大大增加。
5 結(jié)論（Conclusion）
本文在對(duì)高血壓研究的基礎(chǔ)上，提出了一種藥物推薦的混合推理模型。研究表明，在藥物推薦的準(zhǔn)確率上，本文所提出的混合推理模型相比于案例推理以及貝葉斯推理均有所提高，該模型對(duì)輔助醫(yī)師開(kāi)具高血壓治療藥物有一定的指導(dǎo)意義。
參考文獻(xiàn)（References）
[1] 劉力生，王文，姚崇華.中國(guó)高血壓防治指南（2010年基層版）[J].中華高血壓雜志，2011，18（1）：13-16.
[2] Michel Burnier，Gregoire Wuerzner， etc.Measuring， Analyzing， and Managing Drug Adherence in Resistant Hypertension[J]. Hypertension，2014.
[3] 吳昊，謝紅薇.基于本體和案例推理的高血壓診療系統(tǒng)的研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用于軟件，2013，30（12）：155-158.
[4] 黃飛.高血壓患者心血管風(fēng)險(xiǎn)水平智能分層系統(tǒng)[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2014，14（7）：204-209.
[5] 曹小鳳.基于遺傳算法的藥物療效評(píng)價(jià)模型研究[J].軟件工程，2017（5）：39-42.
[6] 張薇，何瑞春.基于案例推理的交通疏導(dǎo)輔助決策方法[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2014（10）：3621-3625.
[7] Alaa Saleh Altheneyan，Mohamed El Bachir Menai.Naive Bayes classifiers for authorship attribution of Arabic texts [J]. Journal of King Saud University Computer and Information Sciences，2014 （26）：473-484.
[8] Wang K，Khan M M H.Performance Prediction for Apache Spark Platform[C].IEEE International Conference on High PERFORMANCE Computing and Communications.IEEE， 2015.
[9] Aronow W S.Treating hypertension and prehypertension in older people：When，whom and how[J].Maturitas，2015，80（1）： 31-36.
作者簡(jiǎn)介：
曹小鳳（1989-），女，碩士，助教.研究領(lǐng)域：數(shù)據(jù)挖掘，人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí).
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