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医学研究里，我们经常会碰到各种危险因素评分预测模型，比如 5 年冠心病预测模型，10 年中风预测模型等等。这些模型通常借助几个简单易测的问题进行打分，从而可以较为方便，准确的预测未来几年某类患者患某病的概率。对于这种评估工具，我们姑且称之为危险因素评分预测模型。
风险评分模型可以预测未来？
危险因素评分预测模型是什么？举例来说，在询问患者的年龄、性别、种族、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、血压、高血压、糖尿病史以及吸烟等情况，基于此打分后，就可以得出一个未来 10 年患心脏病的概率是多少。依据一些疾病等危险因素来建立预测模型，可以用来预测未来走势。
网上有各研究开发的预测工具，从方法到形式不一。尽管形式多，花样俏，数据的来源和依据如何呢？
数据基于统计模型
严谨的危险因素评分预测模型，都是基于大型队列研究开发出来的。比如，最负盛名的「Framingham Heart Study」，就开发了各种疾病的评分预测模型，而且相应的文章都发表在经同行评议的学术期刊上。
模型看起来「深不可测」，结构却并非想象中的复杂。这些模型背后的方法是基于常见的统计模型。
对于事件的预测，我们知道，常见的无非就是 Logistic 模型，如果再考虑事件的时间的话，那也就是 Cox 回归模型。这些危险因素评分预测模型，其实也就是基于这些模型开发出来的。
图示：Framingham Heart Study的评分预测模型总揽
小模型大学问
这么高大上，我们自己也弄一个行不行？当然可以。不过，我们先看看别人是怎么开发评分预测模型的吧。我们就以业界标杆研究「Framingham Heart Study」为例来进行说明吧。
以性别，年龄，收缩压，现在是否吸烟（Sex，Age，SBP，current smoker）做 Logistic 回归来预测 5 年后的冠心病( CHD )风险。
1. 进行多因素 logistic 回归估算各危险因素的系数。这个不用多言吧，SAS 的 Proc logistic，不会 SAS 的点点 SPSS 也可以。「Framingham Heart Study」给出的例子的结果如下：
图示：logistic回归估算系数
2. 连续变量切割分组，以组中值作为参考值，分类变量如果是多分类无序，设置哑变量，编码 0，1 化。例如，Age 就是 9 岁为一组切割，对于 30-39 岁的，就以组中值 34.5 为此组的参考值。
图示：连续变量切割分组，以组中值作为参考值
然后我们需要确定所有危险因素的基础风险参考值。所谓基础风险参考值，是指如果病人的某个危险因素取值为此值，则危险打分为 0，越高于此值，打分越高，风险越高。本例中，我们以 30-39 岁，女性，SBP120-129，非吸烟状态做为基础风险状态。
图示：基础风险参考值
3. 计算每一危险因素的分类距离基础风险的距离 D。通常以某一回归系数为单位乘以组间距来衡量。例如，本例中，年龄是以 30-39 岁组为基础风险的，所以距离基础风险 10 个单位的 40-49 岁组的距离是：D=10*age的回归系数=10*0.0575=0.5750，后面的以此类似。对于二分类变量，基础风险为 0，距离即是回归系数。
图示：计算风险距离
4. 我们设定打 1 分的单位距离 B。本例假定5岁的距离 B= 5*0.0575=0.2875 为一个单位，得 1 分。
5. 给每一危险因素的分类打分，得分 Point=D/B。例如，40-49 岁组据基础风险组30-39岁组的距离 D 是 0.5750，则得分Point=D/B=0.5750/0.2875=2，故此类风险得分为 2，其余类似。
图示：计算每类得分
6. 制作总得分与概率的对照表。总得分可以直接把得分相加得到。概率 P 可以依据公式计算。需要留意的是 BiXi 的总和计算时，不仅需要B*Point Total，还需要加上常数项以及各类基础风险参考值*系数。
图示：logistic概率计算公式
图示：BiXi 和的计算
基于此，本例得分从 -1 到 19 分的风险就可以计算出来了，从而得到如下的打分对应表。
图示：风险评分表
图示：风险得分与风险对照表
至此，一个风险评分模型已经大功告成了。
看看得分系统算出来的概率和 logistic 回归算出的概率的差异如何？
例：一个 55 岁，非吸烟男性，SBP135 的患者，风险评分 10，5 年内得 CHD 的概率是 0.0338，与老老实实 logistic 回归算出的概率 0.0280 只差一个百分点。
图示：比较风险评分模型与 logistic 实际结果
那么问题来了
风险评分模型的初衷是把不方便计算的复杂模型（logistic，COX）的结果转换成临床易用的评分，用评分对照概率做出预测。然而，随着时代的进步，网络工具，尤其是手机 App 的普及，即使再复杂的模型，也能方便的立马计算出概率，在这种情况下，还继续推行风险评分模型的意义何在？