今天，领先的研究和倡导组织 Family Heart Foundation 宣布成功完成了 theFlag,Identify,Network andDeliver FIND Lp(a) 机器学习模型，这是在护理服务系统中实施的首个此类产品遍布美国各地。该计划利用机器学习模型来识别 Lp(a) 可能升高的人，全球大约 20% 的人存在 Lp(a) 升高的情况。脂蛋白(a)，也称为Lp(a)，是一种会增加心血管疾病风险的遗传性疾病。它会在受影响的人的一生中引起血管系统炎症、凝血和堵塞，导致过早的心血管疾病和死亡。家庭心脏基金会与美国各地的大型卫生系统合作实施 FIND Lp(a) 机器学习模型，这是诺华 (Novartis) 赞助的一项计划。该模型用于查明早期或侵袭性心血管疾病可能因遗传条件 Lp(a) 升高而加速的个体。
即使在医学界，目前对 Lp(a) 在心血管疾病中的作用的了解和认识还很低。FIND Lp(a) 机器学习模型旨在为高危个人及其医疗团队提供支持。该计划吸引了所有医疗保健利益相关者，并为标记的个人提供高接触支持，致力于开发和推广最佳实践，以支持对五分之一的人患有的疾病进行广泛筛查。它将加速在心血管疾病患者中采用 Lp(a) 筛查和适当的管理，包括非裔美国人和东南亚人群，这些人群已被证明具有较高的 Lp(a) 水平。FIND Lp(a) 旨在大幅增加 Lp(a) 筛查，旨在作为广泛筛查 Lp(a) 的桥梁。通过将机器学习方法和实施科学改进策略与个性化患者支持相结合，该计划将识别出最有可能患有这种遗传性疾病的心脏病患者，以确保他们充分了解情况、接受筛查并接受最佳护理。
机器学习模型已经创建，并且使用家庭心脏数据库的医疗索赔和实验室数据进行的初步测试已显示出 60% 的精确度。该模型通过确定初步筛查计划的目标群体，为临床医生提供决策支持。这使得临床医生和医疗保健系统能够集中精力并最大限度地利用有限的资源。此外，卫生系统能够通过家庭心脏基金会 (https://familyheart.org/care-navigation-center) 将患者与教育和个性化支持联系起来。这将为个人提供一个重要的机会，让他们更好地了解自己患心脏病和中风的风险，并完全有能力实现自己的健康目标。
“作为一名预防心脏病专家，我知道尽早识别 Lp(a) 高的个体是多么重要。同样重要的是，Lp(a) 高的患者了解心血管疾病的危险因素并接受治疗针对这些危险因素的积极治疗，包括控制血压、糖尿病和胆固醇，FIND Lp(a) 与家庭心脏基金会的合作将大大增加接受高 Lp(a) 筛查的人数，并为我们的患者提供优质教育。和资源来管理他们的诊断。我们现在正在共同努力识别和帮助 Lp(a) 高的人。”
- Ijeoma Isiadinso 医学博士、公共卫生硕士，埃默里健康疾病预防中心
<块引用>我们需要采取更多措施，利用科学技术来对抗心脏病。家庭心脏基金会致力于帮助个人及其医疗团队了解脂蛋白 (a) 疾病是否会导致早期或侵袭性心血管疾病。
Katherine Wilemon 家庭心脏基金会首席执行官兼创始人