【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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