李玉明：政策科学视角下的高血压管理—

在健康中国战略稳步推进的征程中，高血压管理作为关键一环，其成效关乎国民整体健康素质的提升。当前，我国高血压患者数量持续攀升，呈现出高发病率、低控制率的严峻态势，给公共卫生体系带来了沉重压力。

此次采访，我们有幸邀请到天津康汇医院李玉明教授，围绕高血压管理的前沿理念、天津模式的实践探索以及全国推广路径等关键议题展开深度对话，为突破当前高血压管理困境提供新思路，为推动全国高血压防治工作迈向新高度贡献智慧与力量。

Q：

国家卫生健康委近期提出“健康中国2030”战略，天津康汇医院作为区域示范单位，您在多次采访中提到“政策要活学活用”，比如将国家“家庭医生签约服务”与天津康汇医院的“社区健康管家”模式结合。您认为将30%的签约服务费用于激励家庭医生开展血压动态监测这一创新对患者管理率提升有何直接影响？

A：

李玉明教授：国家提出的“健康中国2030”战略意义深远，旨在全方位、全周期保障人民健康，提升全民健康水平。在此战略背景下，天津康汇医院积极响应，将国家“家庭医生签约服务”与自身“社区健康管家”模式相结合，尤其是创新性地将30%的签约服务费用于激励家庭医生开展血压动态监测，这一举措对提升患者管理率有着多方面的直接积极影响。

当前，高血压、糖尿病、高脂血症等慢性病的管理形势严峻，构建一个完整有效的闭环管理系统迫在眉睫。以家庭签约服务为切入点，其完善程度直接关系到慢性病管理的成效。在政策闭环构建中，有两大关键要素。

第一是医生培训。在高血压防治领域，知识与理念不断更新，如家庭血压监测的重要性日益凸显。传统上仅依靠医生每半个月或一个月的随访，对长期血压管理而言，力度远远不够。所以，务必确保家庭医生能及时接受最新高血压防治理念培训，只有这样，他们才能在面对患者时，基于前沿知识提供科学有效的健康科普宣传与监督管理，帮助患者更好地控制血压。

第二是单片复方制剂药物的应用推广。家庭医生需向患者做好宣教工作，使患者理解并接受这类药物，这对提升患者治疗依从性至关重要，进而影响血压控制效果。

从家庭签约医生的服务特性来看，因人员流动性大，比如老年人会因季节变换在不同城市间迁徙，像从天津到东北避暑，再到云南避寒。所以，服务方式必须具备灵活性。在此情形下，现代数字化技术发挥了巨大作用，像无袖带血压测量设备、血压监测手表等可穿戴设备，即便存在一定系统误差，但长期规律使用，对于持续观察患者血压变化是完全可行的。再加上APP和互联网医院，能够将患者、社区签约医生以及三级医院的专业医生紧密联动起来。在这个体系里，社区医生承担起日常宣教与血压管理工作，专科医生则在遇到复杂、特殊情况时，凭借专业知识为患者提供咨询服务并做出精准决策。如此一来，就形成了一个有机的系统网络，促进了医疗资源的合理分配与高效利用。

将30%的签约服务费用于激励家庭医生开展血压动态监测，会在多个层面提升患者管理率。从家庭医生层面，经济激励能够充分调动他们的工作积极性，促使他们更主动地利用数字化设备，加强对患者血压的动态监测。家庭医生有了动力，就会更频繁、细致地关注患者血压数据变化，及时发现异常并采取相应措施。从患者层面，家庭医生更积极的服务态度与更频繁的监测行为，会让患者感受到被重视，从而增强患者对家庭医生的信任度与依从性，患者更愿意配合医生的治疗与管理方案，按时测量血压、规律服药等。从整个医疗体系层面来看，这种激励机制促进了患者、社区医生与专科医生之间的有效联动，使高血压等慢性病管理形成一个完整、高效的闭环，最终实现患者管理率的显著提升，助力“健康中国2030”战略在慢性病管理领域的有效落地。

Q：

您所领导的“天津市高血压智慧管理平台”成功实现了政策执行的数字化穿透。然而，技术的赋能可能引发对“算法歧视”或“过度干预”的担忧。在“技术增效”与“医学伦理”之间，我们应如何找到平衡点？

A：

李玉明教授：首先，我们必须认识到，技术的初衷是为了更好地服务患者，提升医疗效率与质量。在高血压管理中，通过智慧管理平台，我们能够实现对患者血压数据的实时监控与分析，为患者提供更加精准、个性化的健康管理方案。例如，在社区中发现高血压患者后，医生会进行初步评估。如果情况不复杂，仅是一般性高血压，医生将负责管理和提供后续咨询与支持。然而，对于特殊情况，如年轻患者血压水平异常高且波动较大，或伴有低钾血症、呼吸睡眠暂停等问题，患者将被转诊至三级医院。在那里，我们将进行系统性的筛查、评估，以确保准确诊断，并最终将患者送回社区。我们的互联网医院服务，无论患者身处何地，都能方便地与我们沟通咨询。然而，技术的运用不应成为侵犯患者隐私或造成不公平待遇的工具。因此，在平台设计与运营过程中，我们必须严格遵守相关法律法规，确保数据的采集、存储与使用均符合伦理标准，避免算法歧视的发生。

其次，对于“过度干预”的担忧，我们需要在平台设计中融入人性化的考量。虽然技术的自动化与智能化能够提高管理效率，但过度的自动化可能导致忽视患者的个体差异与主观感受。因此，在平台运行时，我们需要设置合理的干预阈值与反馈机制，确保在必要时能够及时介入，同时尊重患者的自主权与选择权。此外，通过加强与患者的沟通与教育，提升患者对平台功能与目的的认知，也有助于缓解对过度干预的担忧。

在“技术增效”与“医学伦理”之间找到平衡点，需要我们不断探索与实践。通过持续的技术优化与伦理审查，确保平台在提升高血压管理效率的同时，也能够保障患者的合法权益与尊严。只有这样，我们才能真正实现技术赋能下的高血压智慧管理，为“健康中国2030”战略贡献更多的力量。

Q：

“天津模式”已被国家卫生健康委纳入典型案例库。但在政策扩散过程中，我们常常会遇到“地方知识”与“顶层设计”的冲突。基于现有实践，您认为该模式能否为全国推广提供一个有效的预测模型？

A：

李玉明教授：“天津模式”之所以成功，很大程度上得益于其精准的政策定位与创新的实践策略。该模式紧密结合了国家“健康中国2030”战略，通过智慧管理平台实现了政策执行的数字化穿透，有效提升了高血压等慢性病的管理效率。在政策执行过程中，天津康汇医院不仅积极响应国家号召，还结合自身实际情况，创新性地推出了“社区健康管家”模式，并将30%的签约服务费用于激励家庭医生开展血压动态监测，这一举措极大地提高了家庭医生的工作积极性与患者管理率。

目前，我们正在承担国家在高血压防治方面的相关课题，致力于探索城市高血压防治的有效方法。从已取得的阶段性成果来看，社区医生与三级医院医生联动，借助数字技术、互联网的加持赋能，同时联合媒体力量，在政府支持下开展高血压知识科普宣传，结合日常监测中的数字技术应用，代表了未来高血压防治的发展方向。这与“天津模式”中智慧管理平台、家庭医生签约服务等核心要素相呼应，进一步验证了这些要素的前瞻性与可行性。

然而，将“天津模式”推广至全国，我们不得不面对“地方知识”与“顶层设计”的冲突。每个地方都有其独特的经济、社会与文化背景，这些因素都可能影响政策的落地与执行。因此，在推广过程中，我们需要充分考虑地方差异，因地制宜地调整政策策略。同时，我们也应看到，“天津模式”中的智慧管理平台、家庭医生签约服务等核心要素，在全国范围内具有一定的普适性。这些要素能够为其他地方提供宝贵的经验与启示。

基于此，我认为“天津模式”能够为全国推广提供一个有效的预测模型，但前提是我们需要对模式中的核心要素进行提炼与优化，并结合地方实际情况进行灵活调整。在推广过程中，我们应注重政策的本土化与创新性，确保政策能够真正落地生根、开花结果。同时，我们还应加强政策评估与反馈机制建设，及时发现并解决政策执行中的问题与困难。

Q：

回顾“天津模式”从探索到成为典型的历程，您认为在推动高血压防治工作中，政府、医疗机构、科研团队以及社会力量应如何更好地协同合作，从而助力“健康中国2030”战略目标的实现？

A：

李玉明教授：根据《健康中国2030》规划纲要，我们设定的目标是到2030年，高血压的控制率要达到50%以上。然而，目前我们的控制率尚不足20%，距离2030年仅剩五年时间。在这样一个庞大的国家，面对众多高血压患者，要实现这一目标无疑是一项艰巨的任务。为了达成目标，我们必须各司其职，群策群力，尤其是要发挥关键节点的作用。在我国，一些行之有效的方法已经在其他重大战略目标的实现中得到了验证。我相信，这些方法同样适用于高血压的防治工作。

以政府为例，其在政策制定和资源调配方面应发挥关键作用。高血压作为最大的心血管疾病，也是慢性病管理中最为重要的疾病之一。政府应从资金支持、人员培训等方面向卫生系统倾斜，特别是在高血压防治上给予更多关注。这样，我们才能助力心血管疾病的拐点实现。目前，我们不仅强调预防高血压，还强调社区中的“三高共管”，即高血压、糖尿病和高脂血症的综合管理。政府在未来几年的作用，我抱有很高的期待。

另一方面，社会力量的参与也至关重要，包括新闻媒体等。如果我们能像在非典或新冠肺炎疫情期间那样，拿出哪怕十分之一的热情和关注用于心血管病的科普，比如在新闻联播结束后增加提醒，如“准确测量血压，精准控制血压，减少心血管疾病”，这样的字幕也会发挥作用。新闻媒体应参与进来，提高公众对重大慢性疾病，特别是高血压的认识。因为至今仍有许多患者对高血压漠不关心，他们认为只要没有头痛、头晕等症状，就无关紧要。然而，高血压是一个“无声的杀手”，其损害是悄然进行的。等到突然意识到其重要性时，可能已经是在脑出血、心肌梗死或尿毒症之后，那时已经为时已晚。我们必须将防治关口前移，让广大民众认识到高血压的危害，并了解有效的防治方法。

此外，医生的培训也极为重要，无论是三级医院还是社区医生，都应持续进行这方面的工作。我注意到一些医生在记录患者情况时会存在部分疏漏，一定要及时进行调整。因为一旦遗漏了某些信息，可能会导致诊断上的错误。我们必须持续改进，确保不遗漏任何关键信息。

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