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目的:急性心肌梗死（acute myocardial infarction,AMI）患者进行风险分层对临床决策和预后评估具有重要的临床意义。由于当前AMI患者临床特征及治疗模式正在不断发生改变,现有的风险评分可能并不适用于当前临床情况,因此需要提高AMI患者经皮冠状动脉介入（percutaneous coronary intervention,PCI）治疗后远期不良心血管事件（major adverse cardiovascular events,MACE）的预测准确性以满足患者个性化的管理策略。本研究旨在开发预测AMI患者PCI后远期MACE发生的风险预测模型。方法:第一部分建立接受PCI的AMI患者的单中心队列研究,从安贞医院招募诊断为AMI并接受PCI的住院患者,按照纳排标准,收录适合条件的患者数据资料（包括临床特征、一般资料、血液学指标、影像学指标等）,并对患者进行跟踪随访。MACE包括全因死亡、非致死性心肌梗死、非致死性卒中、恶性心律失常、新发心力衰竭或心力衰竭加重再入院、非计划内的血运重建。根据患者随访期间是否发生MACE分为事件组和非事件组。根据全球急性冠状动脉事件注册（Global Registry of Acute Coronary Events,GRACE）评分表计算患者得分,使用受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）分析GRACE评分预测MACE的效能。第二部分在接受PCI的AMI患者的队列中,采用（least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）回归筛选发生远期MACE的危险因素,使用Logistic回归建模,并制作列线图。ROC、C统计量（the concordance statistic,C-index）用于分析模型预测MACE的效能,使用净重分类改善指标（net reclassification index,NRI）、综合判别指数（integrated discrimination index,IDI）对预测模型与GRACE评分进行比较,评估模型对接受PCI的AMI患者预后评估的改善效果。结果:第一部分建立了接受PCI的AMI患者队列研究,共包含1130例患者,中位随访2.4年。纳排后最终队列纳入962例患者,患者年龄58.0±11.2岁,男782例,女180例,成功随访的患者中有122（12.7%）例出现MACE。同时收集完成入组患者的基线资料,包括临床特征、一般资料、血液学指标资料、心脏彩超指标资料、冠脉情况资料、及出院带药资料。GRACE评分的曲线下面积（area under the curve,AUC）为0.697[95%CI（0.648,0.746）],表明GRACE评分对患者远期MACE发生风险有一定的预测价值,但仍有局限。本队列收集的数据可用于后续患者MACE风险一系列预测模型的构建,并可将本研究构建的预测模型与GRACE评分对预测终点事件的增量效能进行评估。第二部分LASSO回归共确定5个预测变量,包括心电图ST段偏移、糖尿病史、血红蛋白（hemoglobin,HB）、左室射血分数（left ventricular ejection fractions,LVEF）、估算肾小球滤过率（estimated glomerular filtration rate,e GFR）。通过多因素Logistic回归分析建立预测模型,模型在建模组与验证组的AUC分别为0.774[95%CI（0.710,0.834）]、0.751[95%CI（0.686,0.815）]。全研究人群队列分析发现预测模型的评价效能优于GRACE评分[ΔAUC=0.050,P=0.015;IDI=0.055,95%CI（0.028,0.081）,P＜0.001;NRI=0.493,95%CI（0.303,0.682）,P＜0.001)]。结论:第一部分建立了接受PCI的AMI患者队列,主要用于研究及整合危险因素预测AMI患者PCI后的远期MACE风险。并利用建立的患者队列,验证了GRACE评分对AMI患者PCI后的预后效能评估。第二部分我们开发了一个由心电图ST段偏移、糖尿病史、HB、LVEF、e GFR共5个预测变量构建的预后风险模型,可用于评估AMI患者远期预后,有助于患者早期风险分层。