健康評分：評分能否改善患者護理和生存？

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  量子運行遠見
• 2022 年 10 月 7 日

洞察總結

健康評分是一種評估患者風險的工具，它正在透過提供更有針對性的治療來重塑醫療保健，但在確保不同人群之間的公平性方面面臨著挑戰​​。這些根據電子健康記錄等數據計算得出的分數越來越多地用於預測患者結果和管理疾病，但它們對特定人口統計的依賴可能會限制其普遍適用性。隨著人工智慧 (AI) 的進步，它在評分準確性和速度方面提供了潛在的改進，但也引發了對隱私和歧視的擔憂。

健康評分上下文

COVID-19 大流行表明準確篩查患者以確保正確診斷和及時治療的重要性。 健康評分已被證明可以正確識別許多患者的預後。 隨著人工智能 (AI) 系統繼續使醫療保健領域的許多領域實現自動化，它們可能很快就能提供更準確的健康評分系統。

健康評分，也稱為風險評分，對人們進行有針對性的醫療保健測試和治療進行分類。 這些評估根據風險因素數據計算個人的分數； 分數越高表示危險越大。 健康評分由分析常規存儲數據（電子健康記錄）的軟件計算，可用於評估個人或人群。 這些信息可以幫助初級保健機構向有患特定疾病風險的人發送篩查邀請。 一些慢性病已經建立了健康評分，允許醫生根據疾病的預期進展情況制定治療計劃。

然而，制定健康評分的一大挑戰是它們的方法往往有限或片面。例如，英國劍橋糖尿病風險評分旨在檢測未確診的 2 型糖尿病 (T2DM)。它收集有關年齡、性別、體重指數 (BMI)、類固醇和抗高血壓藥物使用、家族史和吸煙狀況的數據。

然而，雖然該評分適合在初級保健中使用，但它並不能反映黑人和少數族裔 (BME) 群體中 T2DM 的較高發病率。同樣，芬蘭糖尿病風險評分 (FINDRISC) 於 2003 年建立。 FINRISC 嚴重依賴歐洲人口，不適合在不同社區使用。因此，需要利用不同族群來制定健康評分，以確保其能普遍應用。

破壞性影響

在 2020 年至 2022 年期間，評分系統幫助醫療機構預測哪些 COVID-19 患者需要機械通氣。 該評分由三個部分組成：心率、氧飽和度比例和肌鈣蛋白 I 陽性水平。 前兩個很容易從生命體徵中獲得，第三個通常通過常規實驗室測試獲得，因此可以在任何醫院進行這種評估方法。 隨著醫院負擔過重，這種評分系統極大地幫助了醫護人員管理病例。

2020 年 19 月，馬薩諸塞州總醫院使用人工智慧 (AI) 創建多因素評分（COVID-19 敏銳度評分 (CoVA)），以預測緊急護理或急診科的 COVID-19 患者的預後。此分數評估患者出現併發症或需要住院治療的可能性。決定結果的前五個因素是年齡、舒張壓、血氧飽和度、COVID-XNUMX 檢測狀態和呼吸頻率。

一般來說，醫療保健專業人員在評分模型中包含 30 個變量，包括病史、胸部 X 光檢查結果（如果有）和心臟功能。研究人員表示，CoVA 的開發是為了讓電子病歷系統能夠使用自動評分。在 COVID-19 爆發期間，快速臨床評估可以挽救生命，該分數很有幫助。

健康評分的意義

健康評分的更廣泛影響可能包括： 

• 醫療保健提供者使用評分來預測糖尿病和心髒病等疾病的預後。
• 社區反對使用它。 患者和社區成員可能認為健康評分被用來增加醫療保健中的歧視。 
• 更多醫院和醫療保健網絡與人工智能公司合作開發準確的評分模型。
• 人工智能係統被用於進一步開發健康評分，有助於優先治療並減少診斷延誤。
• 醫院和研究中心在全球範圍內合作，為未來的流行病和流行病制定健康評分標準。
• 醫療保險公司根據健康評分調整保費，導致定價更加個人化，但也存在對公平和隱私的潛在擔憂。
• 各國政府重新評估公共衛生策略，納入健康評分，改善人口健康管理。
• 大眾對健康評分的懷疑與日俱增，導致對健康數據的使用和共享方式製定了新的規定。

需要考慮的問題

• 醫院如何確保健康評分準確且合乎道德？
• 實施疾病評估的健康評分還有哪些其他挑戰？