可翻开病历，吴先生在半年内已经来过医院四次。

两次急诊，两次住院。

赵思思起初认为，患者的胸闷可能来自焦虑，这类就诊不一定算心血管事件。

他继续追问后才发现，吴先生出院后很少规律复诊，抗血小板药曾停过十多天，降脂药也断断续续。

原因既不复杂，也不罕见。

患者和妻子经营一家早餐店，每天凌晨三点半起床，早上忙起来经常忘记吃药，白天补觉后又分不清这一顿到底吃过没有。

有一次，他准备去医院复诊，店里临时接了一个团体订单。

夫妻俩商量后，觉得身体没有明显不舒服，就把复诊推迟了一个月。

这些内容在病历数据库里没有记录。

数据库中只有“服药依从性一般”和“未按期复诊”两句话。

几位病情复杂的患者得分偏高，常规病变患者得分相对较低，结果基本符合临床直觉。

直到她跟踪第五位患者时，模型第一次遇到了麻烦。

患者姓吴，六十三岁，半年前因急性心肌梗死接受急诊介入，这次因为胸闷再次入院。

复查造影没有发现支架内再狭窄，心功能也保持稳定。

按照赵思思的模型，患者一年内再次发生心血管事件的风险并不高。

至于患者每天几点起床、工作节奏如何、为什么会忘记服药，没有任何结构化变量能够呈现。

……

了解过这些之后，赵思思试着将“依从性差”加入模型，却发现本院过去的数据记录极不统一。

有的病历写规律服药，有的写基本规律，有的只记录药名，还有大量病历根本没有提及。

即便勉强把文字转成变量，也很难保证不同医生对“规律”的判断标准一致。

第481章 患者真实的情况 (第3/3页)

，有高龄患者，有糖尿病患者，也有复杂分叉和长病变患者，风险层次分布得很均匀。

她把每个人的临床资料输入自己设计的初步模型，准备比较模型预测结果与真实随访情况。

最初几天，一切都很顺利。

年龄、血压、肾功能、射血分数、病变支数、支架长度等变量录入后，模型可以迅速生成风险评分。

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