急性上消化道出血的危險(xiǎn)分級(jí)及臨床應(yīng)用

李雪，董永祺，何松

【提要】 急性上消化道出血（AUGIB）是消化系統(tǒng)住院治療的急危重癥之一，有較高的發(fā)生率以及死亡率。早期對(duì)患者進(jìn)行危重程度分類，有助于對(duì)高?；颊哌M(jìn)一步監(jiān)護(hù)及積極治療，從而改善患者的臨床結(jié)局。目前，已經(jīng)有部分指南推薦使用RS、GBS、AIMS65評(píng)分系統(tǒng)對(duì)急性上消化道出血患者進(jìn)行危險(xiǎn)分級(jí)。然而尚缺乏廣泛推廣并臨床應(yīng)用的危險(xiǎn)分級(jí)工具。近年來對(duì)危險(xiǎn)分級(jí)和預(yù)后評(píng)估系統(tǒng)的研究逐漸增多，本文就近年急性上消化道出血的危險(xiǎn)分級(jí)系統(tǒng)及臨床應(yīng)用作一綜述。

急性上消化道出血（acute upper gastrointestinal bleeding，AUGIB）是消化系統(tǒng)疾病的急危重癥之一，整體死亡率波動(dòng)2%～8%，由于相關(guān)藥物的使用以及內(nèi)鏡技術(shù)的進(jìn)展，上消化道出血的發(fā)生率和死亡率已較前顯著下降［1-4］。即便如此，其復(fù)發(fā)率、病死率仍然高于下消化道出血［5］，是威脅公眾衛(wèi)生健康的疾病之一。近年來國(guó)內(nèi)外相關(guān)協(xié)會(huì)及專家組對(duì)急性上消化道出血的規(guī)范診療頒布了新的指南或共識(shí)，強(qiáng)調(diào)對(duì)上消化道出血患者進(jìn)行危重程度分類并推薦采用危險(xiǎn)評(píng)分系統(tǒng)對(duì)患者的危重程度進(jìn)行分級(jí)［6-10］。根據(jù)患者的不同危險(xiǎn)分級(jí)制定不同的臨床決策，從而改善患者的死亡率、再出血率、輸血量、介入治療率等臨床結(jié)局，并且實(shí)現(xiàn)醫(yī)療資源的合理分配及響應(yīng)分級(jí)診療號(hào)召。近年來，關(guān)于急性上消化道出血患者危險(xiǎn)分級(jí)系統(tǒng)的研究逐漸增多。

1 評(píng)分系統(tǒng)

許多研究建立了不同的評(píng)分系統(tǒng)對(duì)急性上消化道出血進(jìn)行危險(xiǎn)分級(jí)。其中RS評(píng)分（Rockall Score）［11］、GBS評(píng)分（The Glasgow Blatchford Score）［12］、AIMS65評(píng)分［13］目前研究最為廣泛，且部分指南已經(jīng)有推薦其作為臨床使用［7-10］。根據(jù)評(píng)分項(xiàng)目是否包含內(nèi)鏡檢查結(jié)果，將評(píng)分系統(tǒng)分為內(nèi)鏡依賴型評(píng)分系統(tǒng)和非內(nèi)鏡依賴型評(píng)分系統(tǒng)。而近年進(jìn)展迅猛的人工智能評(píng)分模型，部分模型納入內(nèi)鏡檢查結(jié)果，而另一部分沒有納入內(nèi)鏡檢查結(jié)果，故在此單獨(dú)列出。

1.1 內(nèi)鏡依賴型評(píng)分系統(tǒng)

1.1.1 RS評(píng)分 RS評(píng)分［11］在1996年由Rockall等人提出，最初用于預(yù)測(cè)急性上消化道出血患者的死亡和再出血風(fēng)險(xiǎn)。評(píng)分系統(tǒng)由年齡、休克狀態(tài)、合并癥、內(nèi)鏡下診斷和內(nèi)鏡所見的近期出血征象組成，評(píng)分總分0～11分，當(dāng)RS評(píng)分≤8分時(shí)，被視為死亡高風(fēng)險(xiǎn)患者。

1.1.2 PNED評(píng)分 PNED（Progetto Nazionale Endoscopia Digestiv）評(píng)分［14］是分析急性非靜脈曲張性上消化道出血患者30天死亡危險(xiǎn)因素的基礎(chǔ)上形成的。根據(jù)患者的人口形態(tài)學(xué)特征、實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)、合并癥、內(nèi)鏡治療結(jié)果等一共10項(xiàng)指標(biāo)，對(duì)急性非靜脈曲張性上消化道出血患者的死亡風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分級(jí)。分值介于0～4分視為低風(fēng)險(xiǎn)患者，5～8分視為中風(fēng)險(xiǎn)患者，＞8分則被視為高風(fēng)險(xiǎn)患者。

1.1.3 預(yù)測(cè)大量輸血模型 臺(tái)灣學(xué)者Chen YC等建立了預(yù)測(cè)大量輸血模型［15］，通過對(duì)患者生命體征、常規(guī)生化指標(biāo)、是否行內(nèi)鏡下治療共5個(gè)方面賦予不同的分值權(quán)重（1～8分）對(duì)危重程度進(jìn)行分級(jí)（低風(fēng)險(xiǎn)0～5分；一般風(fēng)險(xiǎn)6.5～7.5分；高風(fēng)險(xiǎn)＞7.5分）。

內(nèi)鏡依賴型評(píng)分系統(tǒng)需要結(jié)合內(nèi)鏡檢查結(jié)果，有些醫(yī)療機(jī)構(gòu)無法提供24 h內(nèi)鏡檢查或治療，所以無法據(jù)此進(jìn)行早期的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，這在一定程度上限制了內(nèi)鏡依賴型評(píng)分系統(tǒng)的應(yīng)用。若需要結(jié)合內(nèi)鏡檢查結(jié)果，則許多新的內(nèi)鏡技術(shù)，例如常規(guī)內(nèi)鏡檢查或治療同時(shí)加用多普勒超聲內(nèi)鏡探頭檢測(cè)出血部位的動(dòng)脈血流，可能進(jìn)一步提高危險(xiǎn)分級(jí)的能力［16］。

1.2 非內(nèi)鏡依賴型評(píng)分系統(tǒng)

1.2.1 pRS評(píng)分 pRS評(píng)分（pre-endoscopic Rockall Score）［11］是在RS評(píng)分的基礎(chǔ)上衍生而來，排除了內(nèi)鏡診斷和近期出血征象2項(xiàng)評(píng)分內(nèi)容，使得無需借助內(nèi)鏡檢查結(jié)果即可對(duì)疾病的危重程度進(jìn)行早期判斷。

1.2.2 GBS評(píng)分與mGBS評(píng)分 GBS評(píng)分［12］于2000年由Blatchford O等提出，該評(píng)分系統(tǒng)更加側(cè)重于識(shí)別患者的治療需要（治療需要定義為需要輸血、止血干預(yù)、再出血或死亡）。GBS評(píng)分共包含血尿素氮、血紅蛋白水平、收縮壓、脈搏、黑便、暈厥、肝臟疾病、心力衰竭共8個(gè)指標(biāo)，取值范圍為0～23分。為了便于臨床的應(yīng)用，同時(shí)排除主觀因素對(duì)評(píng)分結(jié)果的影響，Cheng DW 等提出了mGBS評(píng)分（modified Glasgow Blatchford Score）［17］。與RS評(píng)分、GBS評(píng)分不同，mGBS評(píng)分排除了肝臟疾病、心力衰竭、有無暈厥和黑便這4項(xiàng)主觀指標(biāo)，僅僅將定量的指標(biāo)納入評(píng)分系統(tǒng)，并通過前瞻性隊(duì)列研究將其與GBS評(píng)分、RS評(píng)分等進(jìn)行比較，結(jié)果顯示其預(yù)測(cè)是否需要臨床干預(yù)的能力并不劣于GBS評(píng)分，甚至優(yōu)于RS評(píng)分。但近年來就mGBS評(píng)分的研究較少，故其對(duì)臨床結(jié)局的預(yù)測(cè)能力尚缺乏足夠的統(tǒng)計(jì)學(xué)證據(jù)。

1.2.3 AIMS65評(píng)分 AIMS65評(píng)分［13］是相對(duì)更易于計(jì)算的床旁評(píng)分系統(tǒng)，包括以下幾項(xiàng)指標(biāo)：白蛋白、國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化比值（INR）、神志改變、收縮壓、年齡。AIMS65評(píng)分最初主要設(shè)計(jì)用于評(píng)估患者的在院死亡率、住院時(shí)間以及住院費(fèi)用。

1.2.4 ABC評(píng)分 為了進(jìn)一步明確全消化道出血（包括上消化道和下消化道）的30 d死亡風(fēng)險(xiǎn)，2021年Laursen SB等［18］根據(jù)對(duì)3 012名上消化道出血患者的隊(duì)列研究結(jié)果，新建了ABC評(píng)分系統(tǒng)。ABC即年齡（age）、血液指標(biāo)（blood tests）和合并癥（comorbidities）的縮寫，血液指標(biāo)主要包含尿素氮、白蛋白、血清肌酐值3項(xiàng)指標(biāo)，合并癥則主要包含了神志改變、肝硬化、腫瘤轉(zhuǎn)移、ASA（美國(guó)麻醉醫(yī)師學(xué)會(huì)）分級(jí)4項(xiàng)指標(biāo)。

1.2.5 CANUKA評(píng)分 CANUKA評(píng)分于2018年由Oakland K等［19］提出，根據(jù)來源于5個(gè)國(guó)際中心的共12 711例AUGIB患者的數(shù)據(jù)而形成。與GBS評(píng)分相比，兩者均包含了血流動(dòng)力學(xué)指標(biāo)、合并癥情況、臨床表現(xiàn)（黑便、嘔血）、實(shí)驗(yàn)室檢查（血紅蛋白水平、尿素），不同之處在于CANUKA將惡性腫瘤和年齡納入評(píng)分指標(biāo)，而GBS評(píng)分則將心力衰竭作為評(píng)分指標(biāo)之一。在Oakland等的研究中，CANUKA評(píng)分預(yù)測(cè)死亡風(fēng)險(xiǎn)的能力稍優(yōu)于GBS評(píng)分，而在預(yù)測(cè)輸血需求和內(nèi)鏡治療方面，GBS評(píng)分的診斷效能則優(yōu)于CANUKA評(píng)分［19］。

1.2.6 CHAMPS-R評(píng)分 2021年，Matsuhashi T等［20］建立了CHAMPS-R評(píng)分，主要適用于住院期間發(fā)生的急性非靜脈曲張性上消化道出血患者在院死亡風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)。該評(píng)分由查爾森合并癥指數(shù)、是否為院內(nèi)起病、白蛋白水平、意識(shí)改變等7個(gè)指標(biāo)組成。

1.2.7 其他 新日本評(píng)分系統(tǒng)在2016年由Iino C等［21］提出并進(jìn)行驗(yàn)證，其在預(yù)測(cè)治療性干預(yù)需求方面略優(yōu)于GBS評(píng)分。MAP（ASH）評(píng)分于2019年被提出，但其在預(yù)測(cè)30 d死亡率時(shí)受試者工作特征曲線下面積（AUROC）為0.74（95%CI 0.68～0.81），且預(yù)測(cè)再出血風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的診斷效能與GBS評(píng)分相當(dāng)（AUROC 0.73；95% CI 0.69～0.77）［22］，總體而言其臨床診斷效能不能令人十分滿意。2021年，F(xiàn)irat BT等［23］基于219例AUGIB患者的數(shù)據(jù)分析，證明血流灌注指數(shù)（PI）在預(yù)測(cè)輸血和預(yù)測(cè)死亡率的診斷效能顯著優(yōu)于RS評(píng)分，其AUROC波動(dòng)在0.74～0.78。名古屋大學(xué)評(píng)分，又稱為N評(píng)分，為預(yù)測(cè)內(nèi)鏡下治療需要而建立的相對(duì)簡(jiǎn)便的評(píng)分系統(tǒng)，該評(píng)分僅由4項(xiàng)指標(biāo)組成，在160名急性非靜脈曲張性出血患者的驗(yàn)證隊(duì)列中，N評(píng)分顯示出了相對(duì)GBS評(píng)分更為優(yōu)異的識(shí)別內(nèi)鏡治療需要的能力［24］。

1.3 人工智能風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型

隨著科技進(jìn)展，人工智能在消化內(nèi)鏡領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸拓展并擁有良好的前景。武漢市人民醫(yī)院于紅剛教授團(tuán)隊(duì)，建立了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)（DCNNs），并將DCNNs識(shí)別食管胃底靜脈曲張以及紅色征的能力與內(nèi)鏡醫(yī)師進(jìn)行比較，結(jié)果顯示DCNNs診斷的準(zhǔn)確性顯著優(yōu)于內(nèi)鏡醫(yī)師［25］。另一項(xiàng)多中心研究基于對(duì)1 958名AUGIB患者的臨床數(shù)據(jù)，建立了ML模型并對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明ML模型在內(nèi)部驗(yàn)證及外部驗(yàn)證隊(duì)列中，其AUROC值均高于0.9，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的GBS評(píng)分、RS評(píng)分和AIMS65評(píng)分［26］。

2 各個(gè)評(píng)分系統(tǒng)的臨床應(yīng)用

2.1 識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)患者

急性上消化道出血的患者往往起病急，病情重，早期對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)患者進(jìn)行識(shí)別，有助于對(duì)患者實(shí)施更高級(jí)別的監(jiān)護(hù)和治療。一項(xiàng)前瞻性觀察性研究，比較了GBS評(píng)分和AIMS65評(píng)分識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)患者的能力，結(jié)果顯示GBS評(píng)分識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)患者的敏感性和特異性優(yōu)于AIMS65評(píng)分（AUCs 0.896 vs 0.714，P＜0.001）［27］。一項(xiàng)納入了3 012名AUGIB患者的國(guó)際多中心前瞻性研究，對(duì)pRS評(píng)分、RS評(píng)分、AIMS65評(píng)分、GBS評(píng)分和PNED評(píng)分不同臨床結(jié)局的診斷效率進(jìn)行比較并確定不同評(píng)分的高風(fēng)險(xiǎn)界值［28］。結(jié)果顯示，GBS評(píng)分在診斷患者的內(nèi)鏡治療需要和PNED評(píng)分在診斷患者的死亡風(fēng)險(xiǎn)時(shí)有相當(dāng)不錯(cuò)的表現(xiàn)，進(jìn)而定義GBS≥7分（Sn 80.4%，Sp 57.4%）為需要內(nèi)鏡治療的中高風(fēng)險(xiǎn)患者，PNED≥4分（Sn 77.3%，Sp 65.3%）為30 d死亡的高風(fēng)險(xiǎn)患者。而近期一項(xiàng)研究AUGIB患者內(nèi)鏡治療時(shí)機(jī)的大型隨機(jī)對(duì)照研究，將GBS≥12分定義為再出血和死亡的高風(fēng)險(xiǎn)人群［29］，其界值的確定以及診斷效率目前尚未形成共識(shí)。

2.2 識(shí)別低風(fēng)險(xiǎn)患者

早期識(shí)別無需住院或者進(jìn)一步治療的低風(fēng)險(xiǎn)患者，能夠減少AUGIB患者的住院率及治療費(fèi)用，合理分配醫(yī)療資源，同時(shí)也能滿足大多數(shù)患者在情況允許時(shí)不愿住院的意愿。綜合近年來研究結(jié)果，GBS評(píng)分在診斷低風(fēng)險(xiǎn)患者的效率高于其他臨床評(píng)分系統(tǒng)。一項(xiàng)前瞻性研究比較了GBS評(píng)分和AIMS65評(píng)分，發(fā)現(xiàn)GBS評(píng)分識(shí)別低?；颊叩拿舾行燥@著高于AIMS65評(píng)分［27］。此外，一項(xiàng)納入309名患者的前瞻性研究比較了GBS評(píng)分、AIMS65評(píng)分和RS評(píng)分，結(jié)果顯示，當(dāng)GBS=0分時(shí)，患者可以不必行內(nèi)鏡下治療，而即使AIMS65評(píng)分=0仍然不能完全排除需要內(nèi)鏡治療的患者［30］。但隨著臨床研究的開展，發(fā)現(xiàn)GBS≤1分在保證準(zhǔn)確性的同時(shí)，相較于GBS=0分能更多地識(shí)別低危險(xiǎn)患者［28，31］。所以近年來，指南更新指出，GBS≤1分定義為可門診處理的低風(fēng)險(xiǎn)患者［8-9］。而與ML模型比較識(shí)別低風(fēng)險(xiǎn)患者能力時(shí)，同為敏感度100%的情況下，ML模型診斷的特異度（26%）高于GBS=0分的特異度（12%）。這意味著，在同樣安全診斷的前提條件下，ML模型能夠識(shí)別接近GBS=0分識(shí)別的2倍數(shù)量的可門診處理的低風(fēng)險(xiǎn)患者［26］。

2.3 預(yù)測(cè)復(fù)合終點(diǎn)

復(fù)合終點(diǎn)的定義在不同的研究中往往有所不同，常常會(huì)以死亡率、再出血率、內(nèi)鏡下治療率、介入治療率、手術(shù)治療、輸血需求、住院時(shí)長(zhǎng)等其中幾項(xiàng)臨床結(jié)局進(jìn)行組合。對(duì)復(fù)合終點(diǎn)的預(yù)測(cè)能力評(píng)價(jià)，相對(duì)能夠較為全面地評(píng)估一個(gè)危險(xiǎn)分級(jí)的診斷效率。

前文述及的國(guó)際多中心大樣本研究，對(duì)非內(nèi)鏡依賴型評(píng)分（pRS評(píng)分、AIMS65評(píng)分、GBS評(píng)分）以及內(nèi)鏡依賴型評(píng)分（RS評(píng)分、PNED評(píng)分）對(duì)復(fù)合終點(diǎn)的診斷效率進(jìn)行了比較［28］。結(jié)果顯示，GBS評(píng)分在預(yù)測(cè)復(fù)合終點(diǎn)的AUROC值為0.86，顯著優(yōu)于其他幾個(gè)評(píng)分系統(tǒng)，且均存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。而在另一項(xiàng)相對(duì)小樣本量（424例研究患者）的研究中，AIMS65評(píng)分、GBS評(píng)分和RS評(píng)分預(yù)測(cè)復(fù)合終點(diǎn)的能力相當(dāng)（AUROC分別為0.63、0.62、0.63）［31］。

近年，人工智能技術(shù)的進(jìn)展有望成為全面評(píng)估臨床結(jié)局的風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)工具。Shung DL等人建立并比較了ML模型與其他評(píng)分在識(shí)別復(fù)合終點(diǎn)時(shí)的能力，無論在生成隊(duì)列和驗(yàn)證隊(duì)列中，ML模型（AUROC 0.90）的判別能力均優(yōu)于GBS評(píng)分、pRS評(píng)分和AIMS65評(píng)分，且均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義［26］。一篇納入了14項(xiàng)觀察性研究的系統(tǒng)評(píng)價(jià)結(jié)果顯示，機(jī)器學(xué)習(xí)模型在預(yù)測(cè)AUGIB患者再出血、治療干預(yù)需要、死亡風(fēng)險(xiǎn)等多個(gè)臨床結(jié)局時(shí)均有相當(dāng)優(yōu)異的表現(xiàn)，AUC面積普遍在0.80以上，且在頭對(duì)頭比較中，機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)死亡風(fēng)險(xiǎn)時(shí)也顯著優(yōu)于其他臨床評(píng)分系統(tǒng)［32］。

2.4 預(yù)測(cè)死亡風(fēng)險(xiǎn)

死亡風(fēng)險(xiǎn)是多數(shù)研究和臨床關(guān)心的重要臨床結(jié)局之一。RS評(píng)分、AIMS65評(píng)分、PNED評(píng)分、ABC評(píng)分、CHAMPS-R評(píng)分最初即設(shè)計(jì)用于評(píng)估患者的死亡風(fēng)險(xiǎn)。

2.4.1 預(yù)測(cè)30 d死亡 AIMS65評(píng)分預(yù)測(cè)死亡風(fēng)險(xiǎn)的能力優(yōu)于GBS評(píng)分和pRS評(píng)分。一項(xiàng)納入3 000余名患者的前瞻性研究結(jié)果顯示，AIMS65評(píng)分在預(yù)測(cè)30 d死亡率時(shí)優(yōu)于GBS評(píng)分（AUROC 0.77 vs 0.64，P＜0.001）和pRS評(píng)分（AUROC 0.77 vs0.72，P=0.05）［28］。

PNED評(píng)分對(duì)死亡風(fēng)險(xiǎn)的診斷效率也相對(duì)不錯(cuò)，但與AIMS65評(píng)分相比不同的研究所得結(jié)論則存在矛盾。在形成PNED評(píng)分的研究中（驗(yàn)證隊(duì)列納入1 548名AUGIB患者），作者對(duì)其預(yù)測(cè)死亡風(fēng)險(xiǎn)的特異性和敏感性進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果顯示，PNED評(píng)分預(yù)測(cè)30 d死亡率的ROC曲線下面積為0.81，顯著優(yōu)于RS評(píng)分（AUROC 0.66，P＜0.001）［15］。Jeon HJ等［33］納入1 048人的回顧性研究也同樣表明其能夠比較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)30 d全因死亡率，并顯著優(yōu)于GBS評(píng)分、AIMS65評(píng)分及pRS評(píng)分。而Stanley AJ等［28］進(jìn)行的多中心前瞻性研究顯示，PNED預(yù)測(cè)死亡風(fēng)險(xiǎn)的能力，雖顯著優(yōu)于pRS評(píng)分和GBS評(píng)分，但與AIMS65評(píng)分相當(dāng)（AUROC均為0.77）。

已有多項(xiàng)研究表明，ABC評(píng)分系統(tǒng)預(yù)測(cè)死亡風(fēng)險(xiǎn)的能力顯著優(yōu)于AIMS65評(píng)分、RS評(píng)分、PNED等評(píng)分系統(tǒng)。形成ABC評(píng)分系統(tǒng)的研究中，納入3 012名AUGIB患者的生成隊(duì)列中發(fā)現(xiàn)ABC評(píng)分識(shí)別30 d全因死亡率的能力顯著優(yōu)于PNED評(píng)分、pRS評(píng)分、ASA分級(jí)、RS評(píng)分、GBS評(píng)分。在4 019例AUGIB患者的驗(yàn)證隊(duì)列中，比較了ABC評(píng)分與AIMS65評(píng)分在預(yù)測(cè)AUGIB患者30 d全因死亡率的能力，也得到同樣的結(jié)果［18］。Jeon HJ等［33］納入1 048人的回顧性研究表明，ABC評(píng)分在預(yù)測(cè)30 d全因死亡率時(shí)，顯著優(yōu)于新日本評(píng)分、GBS評(píng)分、AIMS65評(píng)分、PNED評(píng)分、pRS評(píng)分。在另一項(xiàng)國(guó)際多中心前瞻性研究中，ABC評(píng)分預(yù)測(cè)30 d死亡率的能力顯著優(yōu)于其他納入比較的評(píng)分系統(tǒng)（GBS評(píng)分、AIMS65評(píng)分、休克指數(shù)、pRS評(píng)分）［34］。還有一項(xiàng)多中心前瞻性研究也顯示，ABC評(píng)分預(yù)測(cè)90 d死亡風(fēng)險(xiǎn)的能力顯著優(yōu)于AIMS65評(píng)分和GBS評(píng)分［35］。

ML模型在預(yù)測(cè)死亡風(fēng)險(xiǎn)時(shí)也優(yōu)于傳統(tǒng)評(píng)分系統(tǒng)，但目前臨床研究較少。在Shung D等［32］的研究中，運(yùn)用提取的數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型與臨床評(píng)分系統(tǒng)進(jìn)行了22次比較，機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)死亡率的AUROC波動(dòng)在0.8～0.9之間，優(yōu)于GBS評(píng)分、RS評(píng)分。

2.4.2 預(yù)測(cè)院內(nèi)死亡率 一項(xiàng)納入424名患者的單中心回顧性研究，對(duì)AIMS65評(píng)分、GBS評(píng)分、RS評(píng)分和pRS評(píng)分進(jìn)行比較，結(jié)果表明，預(yù)測(cè)院內(nèi)死亡風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，AIMS65評(píng)分顯著優(yōu)于GBS評(píng)分和pRS評(píng)分，而與RS評(píng)分相當(dāng)［36］。同樣地，另外兩項(xiàng)相對(duì)小型的前瞻性隊(duì)列研究結(jié)果也顯示，AIMS65預(yù)測(cè)患者死亡風(fēng)險(xiǎn)的能力顯著強(qiáng)于GBS評(píng)分［37-38］。而在Matsuhashi T等［20］的研究中，CHAMPS-R評(píng)分無論在生成隊(duì)列或在驗(yàn)證隊(duì)列中，預(yù)測(cè)院內(nèi)死亡率的診斷效能均優(yōu)于GBS評(píng)分、ABC評(píng)分、AIMS65評(píng)分、pRS評(píng)分。

3 總結(jié)與展望

在傳統(tǒng)的危險(xiǎn)分級(jí)和評(píng)分系統(tǒng)中，GBS評(píng)分在識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)患者、識(shí)別低風(fēng)險(xiǎn)患者方面有相對(duì)優(yōu)異的診斷效能。在識(shí)別復(fù)合終點(diǎn)方面，GBS的診斷敏感性和特異性依然不錯(cuò)，但諸多研究所得的結(jié)論仍不能統(tǒng)一。在預(yù)測(cè)死亡風(fēng)險(xiǎn)方面，近期新提出的ABC評(píng)分系統(tǒng)診斷死亡風(fēng)險(xiǎn)的敏感性和特異性相對(duì)較好，但其當(dāng)前的臨床研究數(shù)據(jù)有限，需要更多的大型多中心臨床研究對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證和比較。與傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)系統(tǒng)相比，人工智能在評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的全面性、診斷的特異性和敏感性方面似乎均優(yōu)于傳統(tǒng)的評(píng)分系統(tǒng)。但其能否用于臨床仍然存在巨大的挑戰(zhàn)：①模型的建立十分復(fù)雜，需要大量的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證；②缺乏大型對(duì)照研究，目前有不少研究建立了ML模型，而對(duì)該模型的外部數(shù)據(jù)驗(yàn)證研究較少，無法提供更多可靠的統(tǒng)計(jì)學(xué)證據(jù)。因此，對(duì)已有的ML風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)模型進(jìn)行大樣本前瞻性隊(duì)列研究十分必要。此外，目前無法單獨(dú)應(yīng)用一個(gè)評(píng)分系統(tǒng)對(duì)多個(gè)重要的臨床結(jié)局進(jìn)行全面綜合地評(píng)估，且即便在已有的評(píng)分系統(tǒng)中，其危險(xiǎn)分級(jí)的敏感性和特異性仍不能令人十分滿意。需要更多的臨床研究改良不同危險(xiǎn)分級(jí)系統(tǒng)，提高其效能，期待建立一個(gè)診斷敏感度高、特異度高地能全面預(yù)測(cè)患者預(yù)后的風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)工具。