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降壓藥物的計算機拓撲流程管理

2014-10-11 11:09:05賈韶華楊蘇亞
環球市場信息導報 2014年2期
關鍵詞:計算機高血壓優化

賈韶華 楊蘇亞

高血壓病的藥物控制是醫學和醫保的重點問題和核心問題,也是一種嚴重威脅人類健康的多發病和常見病,因此降壓新藥種類極多,而且機理繁瑣,已發展到數百種,有鈣拮抗劑、利尿劑、血管緊張素轉換酶抑制劑、血管緊張素Ⅱ受體拮抗劑,α阻滯劑、β阻滯劑六大類降壓藥,在控制血壓、改善臨床癥狀上缺乏規范化。特別是常見的有序化治療缺乏高效率的管理模式。我們嘗試了計算機拓撲結構的程序編制,優化治療程序,優化工作效率,優化診斷模式,現報道如下:

1.高血壓的減壓藥物機理

西醫降壓。利尿劑常用的如吲噠帕胺,系非噻嗪類吲哚啉類衍生物,具有利尿作用。β受體阻滯劑 β受體阻滯劑能降低血漿腎素活性,抑制中樞及外周交感神經,降低心排出量,適用于高血流動力狀態(心率快、心排出量高)的患者。鈣通道阻滯劑 鈣通道阻滯劑(鈣拮抗劑)能擴張冠狀動脈和周圍血管,增加冠脈血流量,減低心臟后負荷。血管緊張素轉換酶抑制劑,具有抑制血漿腎素-血管緊張素系統及降低交感神經興奮性等作用,腎上腺素能抑制劑 利血平是影響交感神經遞質的腎上腺素能抑制劑,能耗竭血管壁和心臟等交感神經節后纖維末梢囊泡中的腎上腺素,從而降低交感-腎上腺髓質系統的功能。臨床上最多使用的是鈣拮抗劑1,也是與利尿劑聯合參與多種藥物組合的主要成分,在三種聯合的三個實線三角形中,均含這兩種主要用藥。由于高尿酸、低血鉀而不能使用利尿劑時2,則鈣拮抗劑+ACEI或ARB、鈣拮抗劑+β受體阻滯劑的兩種藥合用,或鈣拮抗劑+ACEI+α受體阻滯劑+β受體阻滯劑的四種藥物組合成為可以選擇的配伍,若血壓仍不能控制,則可加中樞a2受體激動劑可樂定。

中醫降壓。中、西醫學對高血壓的發病機制,從不同的理論體系出發有各自的認識,治療理念上也有較大的差異。中醫重視3氣血、臟腑、陰陽的平衡,強調心理、整體、環境的調整4,辨證使用中藥能有效改善高血壓病的癥狀,西醫注意血壓指標及危險分5,使用抗高血壓藥可有效、迅速控制血壓,

2計算機藥物程序化管理

優化治療程序。計算機迅速識別系統化,程序化的治療,即便其發生變化或個體差異也不會受到影響。該技術將使醫生的深入思考與經驗化治療更加接近,可廣泛應用于高血壓治療領域。能夠很容易將治療方案識別出來,也能輕松地識別出它的部分和整體。然而這對計算機來說就比較復雜,按照目前的計算機程序化識別技術,必須事先告訴計算機整個治療的全面信息,以及分類可以將其分割成多少片段,而后通過一定的算法將已知治療方法與未知病例進行對比,最終通過篩選識別出目標。該文原載于中國社會科學院文獻信息中心主辦的《環球市場信息導報》雜志http://www.ems86.com總第539期2014年第07期-----轉載須注名來源新算法更接近于醫學要求,是一種無監督機器學習(計算機或是機器人在無需任何事前訓練的情況下就能具有感知和學習能力)技術,計算機拓撲結構自行估計可分割的段數而無需預先提供。

高血壓藥物治療拓撲程序采用了兩種新技術,分別被稱為矢量圖和矢量分布。由于數據庫內容會沿衍生的大量數據表面進行擴散,并準確地顯示出治療的要求,通過這種“智能矢量”,該算法就能模擬出治療方案,

優化工作效率。優化工作效率的工作原理是,為了便于描述和識別,首先將患者的病情分割成眾多癥狀的網格,再通過計算網格間流動的計算來識別出治療的選擇。該方法不但可用于對實際治療方案的跟蹤,還能按照相應的醫學原理對治療方案的調整進行模擬。

優化診斷。在優化診斷的實踐中,醫務人員配合計算機數字化編程人員使用算法對包括復雜的高血壓患者模型和高血壓合并癥模型等多種復雜患者的癥狀診斷進行了測試。結果發現,計算機能夠準確識別出這些診斷,即便其發生病情變化或方案調整也不會受到影響。此外,這種拓撲矢量結構還能忽略由治療方案的不完整或其他錯誤數據所產生的被動式醫學差錯。

我們認為,該拓撲矢量結構技術潛力巨大,可廣泛應用于藥物使用和計算機的匹配,診斷搜索、治療方案的確立、醫學成本控制、藥學成本控制、醫學教學,醫學質量控制等多個領域。

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(作者單位:1.空軍工程大學理學院;2. 解放軍第451醫院)

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