基于混合推理的高血压药物推荐模型研究

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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。
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