想知道心血管病发病风险有多高，“ASCVD风险评估”告诉你

潘柏申

風险指标众多，综合评判不易

高血压、吸烟、血脂异常、糖尿病、超重与肥胖、身体活动不足、不合理饮食等都是患心血管疾病的重要危险因素。如何对这么多的风险指标进行综合评判一直是多年来困扰医学界的重要问题。

1998年以来，欧美科学家们建立了Framingham风险积分、ATPⅢ指南、SCORE风险积分、ORISK积分、Reynold积分等多个评分系统，综合利用血糖、血脂、血压及生活习惯等临床数据来协助心血管疾病的发病风险评估。不过，这类评分模型存在适用人群年龄范围较窄、对患者病史有限制、人种限制较大等缺点，在中国人群中的应用较为有限。

多年来，国内外发布的血脂异常防治指南的核心内容均包括动脉硬化性心血管疾病（ASCVD）发病总体危险的评估方法和危险分层的标准，但涉及的参数分层十分详细，评判与控制方案也很复杂，不利于临床应用及推广。

独创“风险评估模型”，风险、目标、措施“一目了然”

为解决这一问题，复旦大学附属中山医院检验科通过对十多年来检验大数据的综合统计分析，建立了一套适合中国人的ASCVD风险评估模型。只要输入患者的生活习惯、家族史、用药史，以及血糖、血脂等数据，通过计算机系统对这些信息分别进行评分并代入大数据模型，即可得出患者10年内ASCVD的发病风险，并自动导出个性化的风险评估报告。

ASCVD风险评估报告分为四部分：临床特征、风险评估结果、个性化目标值和健康处方。认真阅读这份报告，患者就能轻松获知自己ASCVD的患病风险及应当采取的防治措施。临床医生也能够根据报告设定的个性化的血脂、血糖、血压控制目标，制订相应的药物治疗方案。

怎样进行ASCVD风险评估

患者在门诊就诊时，由临床医生开具血脂、血糖等化验单，并记录患者身高、体重及相关病史信息。随后，患者在检验科进行相关检查。检测完成后，检验医师会将患者的相关临床信息及检验结果输入ASCVD风险评估模型中，由计算机进行评估与建模，最终得到一份个性化的ASCVD风险评估报告。患者可以参照评估报告，在医生指导下进行针对性防治。