摘 要：高血压是引起冠心病、中风、心力衰竭等疾病的重要风险因素，并已成为影响人类健康的重要疾病，对患者进行药物治疗是控制血压的常见手段。本文通过对高血压患者的服药情况及血压值进行分析，建立两者之间的（β，beta）分布评价模型，利用遗传算法对该模型进行优化。通过与线性拟合相比较，表明该模型能很好地预见患者的血压情况。

关键词：高血压；β分布；遗传算法；交叉验证

中图分类号：TP18 文献标识码：A

1 引言（Introduction）

心腦血管疾病是全球威胁人类健康的重大疾病，其发病和死因一半以上与高血压有关，同时居民脑卒中和冠心病发病最重要的危险因素也是高血压，所以控制高血压是防治心脑血管病、脑卒中和冠心病的关键。《中国高血压防治指南》指出，患者有效地控制血压可以减少心脑血管及其他并发症的发生，从而提高生存质量。医学研究表明：对高血压进行早期预防和早期稳定的治疗及健康的生活方式，可使75%的高血压及并发症得到预防和控制。Wilbert S.Aronow[1]对治疗老年人高血压情况进行研究，发现抗高血压药物治疗能有效降低心血管、脑卒中死亡率；Huan M.Nguyen、Karlene Ma[4]等人在研究治疗成人严重高血压中发现，氯维地平能有效控制术期的血压，且副作用很小。目前高血压病人的知晓率、控制率和治疗率一直处于较低的水平，本文从提高高血压患者的控制率方面，构建高血压药物疗效评价模型，发现持续用药与血压的关系，为医生开药、病人持续用药提供指导，增强病人的可持续用药程度，从而提高患者的控制率和治疗率，提高患者的生活水平。……