各国都有针对本国居民未来10年心血管死亡风险的预测模型，比如美国的Franmingham评分，欧洲的Score2评分，以及我国的China-PAR评分等，但是这类评分往往涉及的危险因素较多，在临床实际操作中有一定困难。近期，来自美国斯坦福大学的研究者们基于大数据与人工智能算法计算出冠心病患者未来死亡的最佳预测模型，只包含两个重要的危险因素：年龄和心肺运动耐量！

研究者们从加拿大23,215名进行冠脉造影后并接受心脏康复训练的患者数据库中，筛选出25个重要心血管危险因素，有13,000名患者拥有完整资料并纳入分析，通过AI算法进行全因死亡的预测模型计算。其结果显示：年龄和心肺运动能力是最重要的危险因素，模型的c-index达到0.729。吸烟、性别、合并慢性疾病等因素也可以增加模型的预测能力，但与这两个变量相比，增量极小。值得一提的是，因为这些都是进行心脏康复训练的冠心病患者，因此他们都接受了以症状出现为终止的平板运动耐量的测试，以Mets为单位。

“毅讯点评”

虽然是接受冠脉造影后进行心脏康复训练的特殊人群，而且应用AI技术避免不了“黑箱操作”的缺陷，但是，至少对于心血管医生而言，本研究对我们有重要启示。就是，在关注冠心病患者的吸烟、血糖、血脂、血压等危险因素的控制之外，患者的运动耐量的检查可能是确定高风险患者的有效手段。心脏康复评估中的平板运动耐量测量应该得到更广泛的推广！

参考文献：

https://www.tctmd.com/news/age-and-fitness-biggest-predictors-mortality-cad-patients-ai-study-shows

作者简介

张毅，FACC，FESC，上海市第十人民医院心脏中心副主任医师，高血压中心主任；同济大学研究员、副教授、博导；CCI执行委员；中华医学会内科学分会青年副主委；上海医学会高血压学组副组长；上海市优秀技术带头人。