编者按:

全球高血压患病率持续攀升,但防控成效却长期陷入知晓率低、治疗率低、控制率低的困境。传统依赖诊室血压测量的管理模式,难以实现连续监测与主动干预,AI与远程医疗的深度融合正成为打破这一困局的关键突破口。在中华医学会第二十四次介入心脏病学大会(CIT 2026)上,兰州大学第二医院余静教授受邀发表《AI时代高血压远程管理的技术创新与临床应用实践》主题演讲,系统梳理了高血压管理的临床困境、AI应用与挑战。


高血压流行现状与管理困境

当前全球高血压负担持续加重,一项发布于2026年的涵盖119个国家、超过600万成人的流行病学报告指出,全球近三分之一的成年人患有高血压。尽管高收入国家防控趋于平稳,中低收入国家形势依旧严峻,全球超过八成的未控制高血压病例集中于此。
美国等发达国家拥有相对成熟的高血压防控体系,但2026年ACC发布在JACC上的首个心血管统计报告显示,美国成人高血压患病率仍高达50%,治疗率和控制率在过去十余年间停滞不前。中国的情况更为严峻,最新数据显示:我国高血压患病率已从2012~2015年的23.2%上升至2021~2022年的31.6%(图1),绝对增长值为8.4%,疾病治疗负担较高。

图1. 我国高血压患病率变化
更令人担忧的是,尽管近年来我国积极推进高血压的管理,但高血压知晓率仅为43.3%,治疗率为38.7%,控制率低至12.9%,且高血压年轻化趋势日益突出。基于大数据发展及疾病特点,高血压管理改革刻不容缓。




AI在高血压管理的技术创新

AI时代的高血压远程管理,其核心定义可概括为“物联网终端+5G/云传输+大数据融合+机器学习算法”,推动管理从“偶发性”向“连续性”、从“被动治疗”向“主动预警”转变。
在技术落地层面,医用级智能血压计、可穿戴设备与智能药盒三类终端发挥了关键作用(图2)。医用级智能血压计支持蓝牙或5G自动传输,有效避免人为记录误差;可穿戴设备可协同监测心率、活动量与睡眠质量,但目前无袖带测量技术仍处于验证阶段;智能药盒则能追踪服药依从性,帮助识别假性难治性高血压。在数据层面,打破院内HIS系统、家庭监测与可穿戴设备之间的“数据孤岛”是AI赋能的前提。通过数据互通、整合后可构建统一患者档案和血压时间序列图,形成患者360°健康画像,并支撑AI模型的持续学习。

图2. AI高血压管理物联网智能终端三类核心设备
对于建立基于AI的远程高血压管理中心,单靠传统医疗团队已无法满足数字化管理需求,必须构建多学科协作团队,其核心成员包括心内科医生、全科医师、护师、AI工程师以及远程监护平台工作人员。实施路径上,高血压患者录入后,进行设备发放与培训,通过AI自动随访联合人工复核;一旦预警触发,及时进行转诊/干预,评估血压控制效果并调整用药方案。在监测频率上可参考荷兰Maasstad医院模式——控制不佳者每周监测(早晚各2次),控制达标者每月监测即可。




AI在高血压管理中的应用与挑战

目前已有多项高质量研究探索AI在高血压管理中的应用潜力:
基于心电图数据的AIRE-HTN模型(AI风险评估模型)可有效预测新发高血压及不良事件;
HTN-AI评分与高血压发生心力衰竭、心肌梗死、全因死亡等风险独立相关;
机器学习模型利用多组学数据区分内分泌性高血压与原发性高血压,准确率超过九成;
HOME BP试验显示,数字化干预可在12个月内显著降低未控制高血压患者的收缩压;
HALCYON试验同样证实,数字健康应用能降低高血压患者收缩压,有效提升治疗依从性。
基于光电容积脉搏描记仪(PPG)信号数据以及借助透皮光学成像技术捕捉面部血流变化的AI算法在估计血压水平上具有较高的准确性。
一系列高质量研究结果表明,AI能够对血压实现无创、连续、实时的监测,极大地拓展了血压数据获取的维度与深度,不仅支持血压趋势的精准识别,还深度参与了新型指标的构建与数据分析,具有良好的可用性和依从性,尤其适用于血压波动明显、昼夜节律异常的高血压人群。
作为甘肃省高血压质控中心,兰大二院已建立智慧化血压监测管理网络体系,助力高血压疾病管理质量的提升(图3)。这一监管体系覆盖全省多家单位,各级医院测血压数据上传至中心,可远程指导血压治疗,达到同质化高血压诊疗水平。通过每月督察、每季度培训,重点关注病历质量、诊疗规范、指标记录完整性、整改落实情况,形成“审核—反馈—整改—复核”的闭环质控机制。

图3. 兰大二院作为甘肃省高血压质控中心,利用智慧化高血压监测管理系统进行省内高血压质控
然而,AI的临床推广仍面临多重挑战。技术层面的关键问题在于,数据安全与算法泛化尚需完善,家庭设备与医用级设备缺乏统一标准,以及AI决策过程往往缺乏可视化解释。临床与伦理层面,存在设备覆盖不均及网络可及性的数字鸿沟、AI建议引发不良后果时的责任归属模糊、过度预警可能造成警报疲劳以及远程监测服务支付模式不完善等问题。




小结:AI管理高血压,未来已来!

AI赋能高血压管理并非遥不可及的愿景,而是正在发生的变革。其成功落地依赖于可靠的技术、规范的流程与可持续的支付模式。从“疾病管理”迈向“健康管理”的平台跃迁,需要心内科医生主动拥抱数字医疗,成为这一时代的引领者。



专家简介:
余静教授
兰州大学第二医院
教授/一级主任医师;博士研究生导师;兰州大学心血管病学学科主任;兰州大学第二医院首席专家;高血压中心主任
中国医师协会心力衰竭专业委员会副主任委员
中国医促会高血压分会副主任委员
中国高血压联盟常务理事
中国医师协会高血压专业委员会常委
中国高血压联盟甘宁青联盟主席
中国医促会心血管病精准医学分会常委
海医会高血压分会常委
中华老年医学会高血压专委会常委
中国心联盟高血压介入治疗工作委员会常委
中华医学会心血管病分会高血压学组委员
中国医师协会心血管内科分会高血压学组委员
国家心血管病中心高血压专病医联体副理事长甘肃中心主任
国家心血管病中心心力衰竭专病医联体甘肃中心主任
心血管健康研究院高血压达标中心甘肃省级中心主任
世界高血压联盟(ISH)Fellow及女性工作委员会(WiHRC)委员
甘肃省医师协会高血压专业委员会主任委员
甘肃省高血压质控中心主任
甘肃省心力衰竭专科联盟主任
Circulation,Heart failure(中文版)副主编,《中华心力衰竭及心肌病杂志》副总编辑,《中华高血压杂志》编委,《中国分子心脏病学杂志》编委,J of Clinical Hypertension 编委,《兰州大学学报(医学版)》编委。


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