心血管疾病防治的关键于早发现、早干预；但在基层医疗机构，此目标面临现实困难。设备条件有限、专业人才不足、数据体系不完善，导致心力衰竭特别是射血分数保留型心力衰竭（HFpEF）容易被漏诊误判。第三、第四心音（S3/S4）等关键体征主要依靠医生经验判断——缺乏客观标准——继续加大了诊疗的不确定性。如何用更低成本、更易获得的技术手段提升早筛水平，成为当前医疗下沉过程中的紧迫课题。 问题的根源在两个上。其一，临床数据长期"碎片化"：心电、心音、影像、检验等数据分散在不同系统，采集时间不统一、标注标准不一致，难以形成高质量的数据基础。其二，心脏电活动与机械收缩之间存在复杂的生理关系，单一信号无法全面反映疾病变化。要把医生的"听诊经验"转化为可计算、可复用的指标，需要传感器、工程技术、算法和数据治理的联合推进。此外，关键部件对外依赖程度高，也制约了对应的设备的推广和成本下降。 在这一背景下，工业和信息化部、国家药品监督管理局联合部署的2025年医疗器械创新任务"揭榜挂帅"应运而生。这一机制以需求为导向、以成果为目标，推动产学研医用的协同攻关。入选的《基于心电心音数智化驱动的多模态心血管疾病数据库》项目由福州大学医学院牵头，联合中国科学院宁波材料所等单位，构建了涵盖临床诊疗、工程技术、算法研发、数据治理的创新团队，力求在数据基础和关键技术上实现突破。 项目的意义体现在三个层面。数据层面，项目将建设"心电—心音毫秒级耦联数据库"，形成心血管事件动态预警图谱，为多模态分析提供可追溯、可验证的标准化数据资源，提升数据质量和共享水平。临床应用层面，项目围绕基层常见难点，以心电心音融合为切入点，探索冠心病等疾病的低成本预警方案，提高HFpEF检出效率和S3/S4鉴别精度，降低漏诊率，增强早筛和随访管理的可操作性。产业层面，项目强调核心传感器国产化，减少关键环节受制于人的风险，促进医疗设备与数字技术融合，形成更加自主可控的产业链。 项目采取"标准先行、协同攻关、应用牵引"的路径。一是以临床真实场景为牵引，建立数据采集、标注、质控的统一规范，提升数据可靠性和可迁移性。二是以工程与算法双轮驱动，将心脏生理机制研究与信号处理、模型训练相结合，使电兴奋与机械收缩的映射更精准、更可解释。三是以基层应用为落脚点，推动技术成果在分级诊疗体系中形成可复制的路径，实现"筛查—转诊—随访"的闭环管理，提升医疗资源配置效率。 随着人口老龄化加速和慢性病管理需求上升，心血管疾病的早筛、风险评估和长期管理将更加依赖高质量数据和可落地的工具。业内人士认为，数据中心建设与关键部件国产化若能形成合力，将有望降低推广成本、扩大应用范围，并推动相关医疗器械的标准完善和产业升级。项目负责人王新康表示，团队将围绕心血管智能诊疗的核心需求，建设国内领先的多模态心血管数据中心，更好服务分级诊疗和医疗资源优化配置。
当科技创新与民生需求同频共振，"揭榜挂帅"机制正发出破解关键难题的效能。这项立足福建、辐射全国的技术突破表明：医疗供给侧改革既需要高端科研攻关，也需要广泛的应用转化。在健康中国建设的道路上，让先进技术突破基层医疗资源的分布不均，或许正是解决基层医疗困境的关键。