一种基于信息化系统的智能化动脉粥样硬化性心血管疾病风险评估工具的开发应用

王 箴 钱菊英 潘柏申 赵 冬 葛均波

《中国心血管健康与疾病报告2019》中指出，中国心血管疾病(cardiovascular disease，CVD)患病率仍处于持续上升阶段，推算CVD现患人数3.3亿，其中脑卒中1 300万人，冠心病1 100万人，肺源性心脏病500万人，心力衰竭890万人，风湿性心脏病250万人，先天性心脏病200万人，下肢动脉疾病4 530万人，高血压2.45亿人。目前，心血管病位列城乡居民死亡原因的首位，在农村为45.91%，城市为43.56%。当前，中国CVD负担日渐加重，已成为重大的公共卫生问题，防治CVD刻不容缓[1]。

大量研究证实，高血压、血脂异常、糖尿病、肥胖、吸烟、体力活动缺乏和不健康的饮食习惯等是CVD主要且可改变的危险因素。CVD是多个危险因素相互作用的结果。因此，对整体CVD风险进行综合评估是有效防治CVD的前提。

CVD风险评估是指根据CVD多种危险因素水平的高低及其组合来判断或预测一个人或一群人未来(5年、10年或余生)发生CVD急性事件(急性心肌梗死、冠心病猝死、其他冠心病引起的死亡、急性卒中)的概率。目前，使用最广泛的是动脉粥样硬化性心血管疾病(arteriosclerotic cardiovascular disease，ASCVD)风险评估。合理地评估ASCVD风险，将有助于临床医师根据患者存在的危险因素制订有效的干预方案，从而降低ASCVD的总体风险。国内外的指南[2-4]均推荐对不同人群进行ASCVD风险评估。

1 国内外ASCVD风险评估模型研究进展

自1961年Framingham心脏研究[5]提出了冠心病发展过程中的危险因素后，“危险因素”的概念开始广泛流行。随后Framingham心脏研究于1967年首次创建了针对冠心病的多变量危险因素的函数[6]，研究使用多元logistic模型分析了年龄、TC、体重、心电图异常、血红蛋白和吸烟等危险因素。……