揭示患者風險模型是否準確

在病人心臟病發作或中風后，醫生經常使用風險模型來幫助指導治療。這些模型可以根據病人的年齡、癥狀和其他特征等因素來計算病人的死亡風險。雖然這些模型在大多數情況下是有用的，但它們不能對所有患者都做出準確的預測，因此，可能會導致醫生對一些患者選擇無效或不必要的風險治療，從而危及病人的生命。

麻省理工學院電子工程和計算機科學教授、麻省總醫院心臟病專家科林·斯圖爾茨說：“每一個風險模型都是在一些病人的數據集上評估的，雖然它有很高的準確性，但是在實踐中也不可能百分之百準確。對有些病人，模型會得出錯誤的答案，那將是災難性的?！?/p>

為此，斯圖爾茨和他的同事們開發出了一種方法，使他們能夠確定，一個特定模型的結果是否可以信任。研究人員說，這可以幫助醫生為患者選擇更好的治療方法。為了說明這種方法是如何工作的，研究人員選擇了一種廣泛使用的風險模型GRACE風險評分。GRACE是全球急性冠狀動脈事件的注冊表，主要用于開發風險模型，評估急性冠狀動脈綜合征病發六個月內患者的死亡風險。

研究人員的新技術產生了一個從0到1的“不可靠性評分”。對于給定的風險模型預測，分數越高，預測越不可靠。不可靠性評分是基于特定模型(如GRACE風險評分)生成的風險預測，通過與在相同數據集上訓練的不同模型生成的預測進行比較。如果模型產生了不同的結果，那么對患者的風險模型預測就可能不可靠。該方法的一個顯著優點是：推導出一個公式，該公式可以告訴醫生兩個預測有多少不一致，而不必根據原始數據集建立一個全新的模型，從而浪費寶貴的醫療時間，更重要的是，它不會觸及到人們在意的隱私性問題。

研究人員現在正在設計一個用戶界面，醫生可以用它來評估一個病人的GRACE評分是否可靠。從長遠來看，他們還希望可以通過更容易的數據再培訓，來提高風險模型的可靠性。