Riskstratificering

Riskstratificering er en systematisk proces, hvor en gruppe mennesker opdeles i undergrupper (strata) ud fra deres estimerede risiko for et specifikt udfald. I sundhedssektoren bruges risiko som grundlag for at prioritere forebyggelse, diagnostik og behandling samt for at fordele ressourcer og monitorere forløb. Processen bygger på data og modeller, der kan være statistiske, kliniske eller maskinlæringsbaserede.

Metoder og data: Risiko beregnes typisk ved scoringssystemer eller forudsigelsesmodeller. Data kan omfatte kliniske målinger, laboratorieprøver, billeddiagnostik, patientrapporter, demografi og i nogle tilfælde genetisk information. Metoder spænder fra logistisk regression og overlevelsesanalyse til maskinlæring og neurale netværk. Vigtige krav er intern og ekstern validering samt kalibrering for at sikre, at forudsigelserne passer til observationerne.

Anvendelser: I klinikken bruges riskstratificering til triage, beslutning om behandlingstærskler, intensivering af monitorering og planlægning af udredning. I hospitalssammenhæng kan den understøtte aflastning af ressourcer og forebyggelse af forværring. I folkesundhed kan den sætte prioriteringer for screeningsprogrammer og opfølgningsindsatser. Eksempler på kendte scoring-systemer omfatter CURB-65 til pneumoni, ASCVD-risikoscore og MELD-score til leverfunktion. I andre sektorer anvendes principperne til forsikring, finansiel planlægning og katastrofeberedskab.

Vurdering og udfordringer: Effekt måles ofte gennem diskriminering (AUC) og kalibrering. Der er risiko for bias og unfairness, især hvis data ikke er representative for hele populationen. Datakvalitet, inkomplette data og ændrede praksisser kræver løbende opdateringer og revalidering. Implementeringen i kliniske arbejdsgange kræver gennemsigtighed, brugervenlige workflows og klare ansvarsområder. Der er også et behov for styring af dataintegration og beskyttelse af privatliv.