香港大學李嘉誠醫學院護理學院研究團隊，研發人工智能（AI）驅動的首個華人心腦血管疾病風險評估模型(P-CARDIAC)，分析高達1300萬份來自醫管局病人醫療紀錄，參考超過120個風險因素，包括人口特徵及藥物處方等，結合現有電子醫療系統，自動生成心腦血管疾病風險評分，配合國際標準，確定風險門檻值，讓醫生準確預測患者10年內發生心血管疾病的風險，再進行分流，讓患者得到適切治療方案。模型推算心腦血管事件風險準確率達到七成。

研究團隊去年起，分析1200名本地心腦血管疾病患者的病歷，其中94%有至少一項「三高」問題，約四分一人同時患有3項「三高」。結果顯示，帶有「三高」因子的患者，10年內再次發生心腦血管事件的風險達70%，若同時有3項異常問題，風險更達72%，顯示了在疾病管理上，有需要作個人化設定。

團隊期望未來能將模型應用至公私型醫療臨床系統，制定個人化治療方案，協助跨專科醫護人員調整疾病管理策略，長遠令醫療資源分配更有效益。

評估模型數據較西方工具準確

港大醫學院護理學院助理教授徐詩鈴指，研究團隊在2019年開始研發模型，並在前年完成數據整理。她指，以本地數據訓練模型得出的結果會較準確，能更貼合本地人的文化和醫療體系，而以往常用的西方風險評估工具設計較簡單，通常只包含約20個評估參數；西方人的病發風險亦與香港人不同。

她期望能在1至2年內將模型推展至公營醫療系統，又希望私營機構能使用模型，達至公私營合作的效果，讓醫護人員能以同一套工具處理轉介個案。

因「三高」而患心腦血疾病的Biu，4年前確診糖尿病，年初突然胸口翳悶入院，發現兩條冠狀動脈嚴重栓塞，需要即時接受「通波仔」手術。他指，風險評估模型能提供清晰指示，有助他跟進自己康復之路，減低痛苦和家人的擔憂。