港大研發 大數據模型 華人心臟病預測九成準

文章日期:2022年05月16日

【明報專訊】心臟病是本港第3號殺手,病發奪命前可毫無徵兆。為了對付這名無聲殺手,各地醫學界早已推出多種心血管疾病風險模型,預測不同人的患病風險。然而這些模型大多以外國人的數據為基礎,套用在華人身上或出現誤差。

早前,香港大學利用大數據,研發出首個針對香港人的深度預測心腦血管疾病風險模型,預測心臟病風險準確率高達九成,還能計算治療成效。

「80%心血管病可以預防」

據衛生防護中心資料顯示,2020年本港有逾6500人死於心臟病。它看似防不勝防,其實有數得計。現今最權威、歷史最悠久的心血管疾病風險模型Framingham Risk Score(FRS),輸入年齡、性別、血壓值、吸煙習慣、膽固醇值等7個風險因素,就能預計10年內患上心血管病的風險。

「心血管疾病在香港很普遍,但弔詭之處是80%都可以預防。」香港大學內科學系榮譽臨牀教授、心臟科專科醫生蕭頌華指,醫生憑臨牀診斷、病史等,其實都估計到病人心臟病發的風險高低;但有了客觀的評估工具,為病人提供具體數據,告知10年內心臟病發或中風死亡風險,病人可能較願意踏出一步,服藥、戒煙、做運動等,「某程度上是education,讓病人更依從治療」。

歐美模型或估錯華人風險

目前常用的心血管疾病風險模型,除了美國FRS,還有美國心臟病學會/美國心臟協會的Pooled Cohort Equations(PCE)、歐洲的Systematic Coronary Risk Evaluation(SCORE)等,它們都經科學研究驗證,具參考價值;但蕭頌華指,這些模型大多以白人和黑人數據為主,對華人的準確度相對較低,有時會估錯風險。很多研究可見,「同樣血壓高,對華人的影響似乎高過白人,我們患血壓高亦較普及;另外,體型、飲食習慣和生活習慣等亦有分別,由肥胖引起心臟病的機率亦不同」。

分析30萬港人 考量逾百風險因素

香港大學護理學院及公共衛生學院助理教授徐詩鈴,引述2018年一項本地研究,研究團隊追蹤安老院舍長者10年內心血管病發的情况,發現用FRS估算的病發風險高估了約7%。於是,港大聯同創新及科技局,研發針對香港人的人工智能心腦血管疾病風險評分工具——華人個人化心腦血管疾病風險評估分數(Personalized Cardiovascular Disease risk Assessment for Chinese,簡稱P-CARDIAC)。

P-CARDIAC運用醫院管理局港島西聯網30萬病人數據,經電腦深度分析,除了年齡、三高、吸煙習慣等已知風險,還將其他逾100個心血管疾病風險及影響力納入模型考量。徐詩鈴以糖尿病為例,已知病人自身患糖尿病和家族有糖尿病史,都是心血管病高危人士,「雖然文獻有說(兩者都對心血管病)有影響,但我們不知道原來影響程度相若」。而今次數據分析發現,家族糖尿病史的影響等同本身患糖尿病,因此在P-CARDIAC中,家族糖尿病史成為重要評估項目之一。

風險量化 家族糖尿史影響大

徐詩鈴團隊分析逾100個風險因素,找出其中15個影響較大因素,是必須填寫項目,其餘項目自由填寫,「填寫因素愈多,評估就會愈全面、愈準確」。必須填寫項目除了最基本的年齡、性別、血壓、血脂外,還有肝腎功能血液檢查結果、病史及用藥情况等。當中不一定是危險因素,部分是有利因素,可以減少患病風險。例如其中一項是他汀,病人如果有按醫生指引,服食控制低密度膽固醇的他汀類藥物,可減低心血管病發的風險。徐詩鈴即時示範模擬一個病人資料,當其他風險因素不變,有用藥和沒有用藥的病人,「不會患上心血管疾病年期」(CVD-free years)相差10年(見圖表)。

療效有數計 病人更依從治療

另外,病人過去一年到急症室求診或門診次數亦加入評估之列,「如果急症入院次數多,代表身體較差;如果病人經常去門診看醫生,則他的help-seeking behaviour較好」,當病人乖乖地看醫生、準時吃藥,經模型計算,對患病風險帶來正面影響。

因為P-CARDIAC可計算病人在服藥、減重、覆診等情况下,不會患病年期,病人具體看到治療效果。蕭頌華指有助令病人更依從接受治療和服藥,「令病人知道,食藥不單是因為膽固醇過高,而是想長命一些,想活多5年,想見到孫兒畢業」。

P-CARDIAC目前主要就整體的心血管疾病風險作預測,團隊曾利用9萬人的數據測試,發現P-CARDIAC的準確率達九成,預計下半年起將與瑪麗醫院合作臨牀測試。徐詩鈴指當有更多數據支持,P-CARDIAC可發展至獨立預測每一種心臟病的風險,如心肌梗塞、中風、冠心病等,令模型更為個人化。

文:張淑媚

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