数据显示，高血压管理系统干预6个月后，患者收缩压平均下降10mmHg；智能心电图系统支持70余种心电诊断，准确率超过98％，较国内外同类产品提升5％~8％；患者向上转诊率降低35.7％，显著增强基层医疗机构独立处理慢性病的能力。截至目前，累计服务人群超过300万，标志着基层医疗在数字化转型和慢病智能化管理方面迈出了坚实一步。

为推动我国心血管疾病防控模式在更大范围内落地并持续迭代，必须在总结心血管疾病立体联动管控理论框架实践经验的基础上，进一步加快向智能化、精准化、协同化方向演进。这不仅需要在平台建设、机制优化、人才培养与产业支撑等方面进行系统谋划与统筹推进，还需构建兼具高效性与可持续性的数智化立体防控体系。基于此，本文提出以下对策建议。随着心血管疾病智能管控体系在单中心取得显著成效，未来推广的首要任务在于构建区域级数智协同体系。应依托国家健康信息化战略，推动跨机构、跨层级的健康数据互联互通，实现从院级闭环向区域网络化演进。

具体而言，一是建立区域心血管疾病数据共享与治理标准，统一数据接口、结构化规范与元数据描述，确保不同医院、社区及公共卫生机构间信息的语义互认；二是依托数智中枢+区域节点模式，推动上级医院与基层医疗机构间的动态数据流通与决策协同，为区域联动、分级诊疗与慢病防控提供数据支撑。同时，可在心血管疾病防控重点区域率先试点数字孪生心血管健康网络，基于区域健康数据生成虚拟人群模型，模拟不同干预策略下的疾病演变与资源消耗，辅助政府制定精准化防控政策。AI驱动是实现智能防控的核心引擎。应进一步推动AI技术在心血管疾病管控中的规范化应用与持续优化。

出自《基于数智平台的心血管病立体联动管控的理论框架与实践路径》作者张雪，袁靖，卜天。