基于混合推理的高血压药物推荐模型研究

摘 要: 高血压是常见的慢性疾病，是心血管疾病的重要危险因素，但目前为止，尚未研制出根治高血压的特效 药物，具有一次得病，终身服药的特点。对于不同的人群，合理地选择降压药对于治疗高血压有重要意义。本文针对高 血压疾病治疗率低的问题，运用混合推理算法进行药物推荐，通过使用案例推理算法从案例库得到相似案例，进而用贝 叶斯推理算法得到相应的药物，并分别与案例推理和贝叶斯推理算法所得到的结果比较，实验表明，该混合推理算法在 一定程度上提高了药物推荐的准确率。