但“湿气”这个东西，从现代医学角度看，到底是怎么个一回事？
按照中医理论，湿气表现症状多种多样，今天，主要说一下号称“不死癌症”的类风湿疾病。
很多类风湿关节炎病人有这样的体验：一到阴雨潮湿天气，关节疼痛就开始发作甚至加剧。而类风湿这个名字，听上去也像与“风”和“湿”有关，因此民间普遍认为“受寒、受潮”就是它的罪魁祸首。但事实果真如此吗？
实际上，类风湿关节炎是一种自身免疫性疾病。
寒冷、潮湿的环境本身并不会导致类风湿关节炎。但是对本身患有类风湿关节炎的患者而言，寒冷和潮湿的确会诱发和加重关节疼痛。至于为什么会出现这种情况，目前现代医学也没有搞明白，也还存在争论。在科技不发达的古代，古人更不知道免疫系统的存在，自然只能把所有的锅都“背”到“湿气”头上。
但现代医院研究发现，类风湿关节炎的危害不只是关节疼痛、关节肿胀、晨僵，还会导致患者寿命下降，甚至其并发症还能威胁到患者的生命安全。据报道称女性患者比一般人群的寿命缩短3年左右，男性患者比一般人群的寿命缩短7年左右。其中心血管疾病（如冠心病）在类风湿关节炎患者死因中居第一位。
所以对于临床医生来说，碰到类风湿关节炎患者，都需要格外小心，生怕有个三长两短。其专业的流程做法是，通过一个叫Framingham的冠心病风险专用评分公式对患者进行冠心病风险评估，如果患者被评为高风险，临床医生往往会采取一定的预防治疗手段，比如让你每天服个阿司匹林压压惊（如下面的研究）。
但最新由中国医科大学附属第一医院付凌雨主任团队通过使用东软RealMedSci医学自动化分析平台，发表于权威医学杂志AGING-US（SCI二区，影响因子高达5.515）的一篇报告《Development and validationof a nomogram to predict coronary heart disease in patients with rheumatoidarthritis in northern China》发现由于Framingham评估量表当初在制定时并没有针对类风湿关节炎患者，其冠心病的风险往往会被低估，导致一部分患者错过前期最佳的预防阶段。
该研究对中国北方1000多位类风湿关节炎患者的临床数据进行收集，借助东软RealMedSci医学自动化分析工具，通过6种之多的机器学习算法验证，开发出全新的评估量表。
RealMedSci产品在本次研究中一方面通过专业的医学预后研究模版引擎，大幅度降低了临床医生的工作量，另一方面通过自动化机器学习技术，大幅度提高验证了模型的准确性。
从评估指标来看，针对类风湿关节炎患者后期冠心病的预测准确率相比Framingham提升了17%（AUC指标 0.77 VS 0.66），这将大大提升临床类风湿患者冠心病并发症的诊疗效果，及早识别，提早预防。
下面对于求知欲比较强的同学，RealMedSci简单几步，告诉你，一个医学疾病风险评分表是如何构建的：
【一般资料分析】
【单因素分析】
【多因素分析】
【生成医疗计算器】
【模型评估验证】
【多模型对比】
【自动化机器学习】
本报告内容仅作为医疗科普不作为临床诊断治疗依据。
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东软RealMedSci医学分析平台面向医生提供专业的智能分析功能，支撑全流程的医学研究，运用自然语言处理、机器学习、深度学习等技术支持研究变量的智能标注与提取，提供病因研究、预后研究等丰富的自动化分析流程模板，支持描述性分析、单/多因素分析、生存分析、预测模型构建、医学计算器发布等丰富的分析功能，能够有效缩短医学科研数据获取时间，降低临床医生从事临床研究的门槛，全面提高医学科研成果质量，提升跨科室协同科研能力。
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