OPTIMIZATION OF ANTIHYPERTENSIVE THERAPY, TAKING INTO ACCOUNT INDIVIDUAL AGE-ASSOCIATED DISORDERS

Abstract

В статье рассматриваются вопросы, связанные с использованием оптимизированного подхода для выбора индивидуальной антигипертензивной терапии у пациентов старшего и пожилого возраста. Ориентация на старшие возрастные группы требует наряду с необходимостью нормализации артериального давления стабилизации возраст-ассоциированных состояний. Показано, что в этом случае необходимо учитывать соответственно две группы показателей. В качестве второй группы рассматриваются показатели, определяемые на основе тестов, которые характеризуют уровень когнитивных нарушений. Выбор оптимальной тактики лечения основан на предварительном анализе ретроспективной информации в форме статистических выборок значений показателей и факторов, оказывающих влияние на эти показатели в процессе антигипертензивной терапии. С использованием методов машинного обучения формируются связанные модели как для классификации вариантов лечения по их эффективности, так и прогностической оценке влияния индивидуальных характеристик пациента на выполнение требований к показателям двух групп. Оптимизационные процедуры выбора индивидуальной тактики лечения возраст-зависимых больных построены с ориентацией на формы связанных моделей и сочетания экстремальных и граничных требований к показателям эффективности антигипертензивной терапии с ограничением количества лекарственных препаратов The paper deals with the use of an optimized approach for the selection of individual antihypertensive therapy in elderly and elderly patients. Orientation to older age groups requires, along with the need to normalize arterial pressure, the stabilization of age-associated conditions. It is shown that in this case it is necessary to take into account two groups of indicators, respectively. As the second group, indicators determined on the basis of tests that characterize the level of cognitive impairment are considered. The choice of optimal treatment tactics is based on a preliminary analysis of retrospective information in the form of statistical samples of the values of indicators and factors influencing these indicators in the process of antihypertensive therapy. Using machine learning methods, linked models are formed both for classifying treatment options according to their effectiveness and for predictive assessment of the impact of individual patient characteristics on meeting the requirements for indicators of the two groups. Optimization procedures for choosing individual tactics for the treatment of age-related patients are based on the forms of related models and a combination of extreme and boundary requirements for the effectiveness of antihypertensive therapy with a limitation of the number of drugs