GRACE等传统风险评分主要基于以男性为主的队列开发，在女性、合并肿瘤及潜在心源性休克的急性冠脉综合征（ACS）患者中存在判别力不足和风险低估。2026年欧洲心脏病学会（ESC）大会期间，本刊专访英国伦敦帝国理工学院医学院Thomas F. Lüscher教授。其团队应用机器学习重新开发了GRACE 3.0，并衍生出SEX-SHOCK、ONCO-ACS等评分，旨在改善ACS的性别特异性及合并症人群风险分层与治疗决策。以下为专访精编，并结合原文研究补充报道。

按性别分层：人工智能模型驱动的ACS风险评分新进展—— 访Thomas F.Lüscher教授

GRACE 3.0：性别特异的NSTE-ACS风险分层再校准

Q1

Lüscher教授开门见山：“我们正利用人工智能，在海量数据集上开发风险评分，以确保导管室中的每一个决定是介入还是保守都有据可依，避免主观偏差。”他指出，新版GRACE 3.0首次在男性和女性身上达到了同等精度，从而帮助医生在导管室中对表现为非ST段抬高型心肌梗死（NSTEMI）和NSTE-ACS的患者做出更优判断。

这一突破的分量，需要回到研究中去理解。发表于《柳叶刀》的研究纳入了英国与瑞士超过42万名NSTE-ACS患者。研究者发现，沿用多年的 GRACE 2.0评分对男性院内死亡的判别力（AUC 0.86）尚可，对女性却明显“失灵”（AUC仅0.82）。更关键的是，它低估了女性的死亡风险，把大量高危女性错误归入“低 - 中危组”。而根据评分规则，这一组患者并不被推荐接受早期侵入性治疗。

采用集成学习、按性别分别建模后，GRACE 3.0在瑞士外部验证队列中对男性、女性的判别力分别升至0.91和0.87，并将一批女性患者重新划入高危组。对没有心导管室的基层医院而言，这意味着：一旦GRACE 3.0判定为高危，尤其是女性患者，应缩短密切监测间隔、及时启动向上级医院的转运流程，而非因“评分看起来不高”而犹豫。后续在十国队列中的扩展研究进一步证明，该评分还能预测个体从早期介入中获得的长期心血管获益，为转诊时机提供了更精细的依据。

死亡风险与治疗获益不一致时的临床决策

Q2

当死亡风险预测与治疗获益预测结论相悖时，临床应如何权衡与抉择？

"临床决策必须建立在风险分层之上。"Lüscher指出，"风险越高，早期侵入性治疗的相对获益越大；风险越低，操作相关风险反而可能超过预期获益，任何干预均伴随一定风险。"

他随即介绍了团队的另一项工具："除GRACE 3.0外，我们还开发了ONCO-ACS评分，专门用于合并肿瘤的急性冠脉综合征患者。研究显示，这一人群的疾病表型与普通ACS患者存在显著差异。"

近期发表于《柳叶刀》的大规模研究。团队分析了英国、瑞典、瑞士逾百万例心肌梗死患者，其中合并肿瘤者超过4.7万人。数据显示：肿瘤合并心梗患者预后显著更差，近33%在发病后6个月内死亡，约17%发生再发心梗、卒中或心血管死亡，约7%出现大出血事件。传统风险评分未纳入肿瘤分期、抗肿瘤治疗等肿瘤特异性变量，而ONCO-ACS首次将肿瘤相关因素与传统心血管变量相结合，用于预测患者6个月内的全因死亡、大出血及缺血事件。Lüscher 强调：“上述评分的共同目标，是使急性心脏病患者的治疗更加个体化、更加规范、也更加有效。”

SEX-SHOCK：患者院内心源性休克的早期识别

Q3

SEX-SHOCK评分筛出的高危结果，应触发加强监测、休克团队启动，还是转诊？

Lüscher介绍，患者被送到导管室或急诊时，有些人已经陷入心源性休克，这类患者预后极差。但还有另一群人，入院时看起来稳定，却可能在院内迅速恶化。无论男女，尽早把这群人找出来至关重要，要为他们布下尽可能多的预防措施，进行严密监测，希望能改善心源性休克这一凶险疾病的结局。

SEX-SHOCK评分的依据，来自一项多国研究：5.3万名入院时尚无休克、接受PCI的ACS患者被纳入建模。研究者先用机器学习评估了传统ORBI评分的性别差异，再结合ST段抬高、肌酐、C反应蛋白、左室射血分数等关键变量，构建出SEX-SHOCK。外部验证中，其对女性、男性院内心源性休克的预测AUC显著优于ORBI、SCAI分级和IABP-SHOCK II等传统工具。对临床而言，这意味着高风险结果一旦触发，临床团队应立即升级监护级别，并视情况决定是否直接转运至具备机械循环支持能力的中心，把干预窗口从提前到休克发生前。

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