1月16日上午，由西安交通大学国家医学攻关产教融合创新平台举办的首届“心脏康复医工融合论坛”在中国西部科技创新港举办。论坛以“医工融合推动心脏康复技术发展”为主题，聚焦临床需求牵引与工程技术创新的深度协同，共同研讨心脏康复领域的前沿问题与技术路径。论坛吸引来自北京大学人民医院、西安交通大学第一附属医院、西安交通大学第二附属医院、空军军医大学第一附属医院等四十余家医疗机构，以及相关高校、科研院所的一百余位心血管领域专家学者参会。论坛由西安交通大学电气学院、国家医学攻关产教融合创新平台李江涛教授主持。

　　在主旨报告环节，我国心血管领域权威专家、国际欧亚科学院院士、北京大学人民医院心血管病研究所所长胡大一教授系统回顾我国医疗改革的探索历程，强调实施覆盖全生命周期的“五级预防”，从危险因素控制到防复发、促康复，从个体化医疗避免过度检查治疗到注重社会支持和公共卫生干预；推行以患者长期获益为目标的“五大处方”，通过药物、运动、营养、心理及戒烟限酒等综合干预，提升治疗的有效性；现代医学应牢牢把握以患者为中心、超越单一“疾病—器官”导向的核心价值取向，在临床实践中重视问诊、随访与人文关怀。

　　西安交通大学第一附属医院心血管病院院长袁祖贻教授在总结发言中表示高度认同胡大一教授观点，倡议要大力推动心血管事件全周期管理中的医工融合。

　　袁祖贻院长主持并见证李江涛教授发起的IIT（Investigator-Initiated Trial）临床多中心研究启动仪式，并与李江涛教授共同为西安尊龙凯时科技交通大学第一附属医院陆港院区心血管内科肖懿慧主任、西安交通大学第二附属医院心血管内科邓捷主任和空军军医大学第一附属医院老年医学科孙阳主任等三位专家授牌。

　　在启动仪式后，胡大一教授现场为参会人员签名赠书，并围绕心脏康复理念、医学价值观回归及医工融合发展方向等问题与参会人员展开交流。

　　在学术交流环节，李江涛教授作题为《心血管长程监护可穿戴技术》的报告，系统阐述可穿戴监测设备在心脏康复中的工程实现路径与临床应用价值，重点介绍其团队在心电信号、心震信号、心冲击信号等心脏电机械信号检测技术方面的研究进展，以及可穿戴长时程监护技术在居家与院外康复监护中的应用，为心脏康复的远程化、连续化管理提供技术支撑。

　　潍坊市人民医院转化医学主任刘文博教授以《智能心脏康复-AI驱动的数据闭环》为题，重点阐述人工智能方法在心脏康复数据处理、风险评估与个体化干预决策中的应用前景，深入分析多模态数据融合与模型构建在提升康复评估精度方面的潜在优势。

　　西安交通大学第二附属医院心血管内科邓捷主任围绕《心脏康复评估与干预技术》作专题报告，系统介绍心脏康复评估指标体系及其在临床实践中的应用，结合具体案例阐述了运动处方制定、功能评估与动态干预尊龙凯时科技策略在不同心血管疾病人群中的实施要点。

　　空军军医大学第一附属医院老年病科孙阳主任在《心衰康复与全周期管理策略》报告中，聚焦心力衰竭患者的康复需求，系统阐述心衰康复在疾病分期管理中的作用，强调通过多学科协作与长期随访，实现心衰患者功能改善与预后优化。

　　金华市中心医院电生理科俞剑昀主任围绕《心肺运动康复的医工交叉思考》作专题报告。报告从医工交叉融合的视角出发，重点探讨可穿戴传感技术、多模态生理信号采集、数据建模等工程手段在个体化运动处方制定、康复效果动态评估及风险预警中的应用潜力。

　　欧姆龙医疗器械有限公司市场高级经理吴裴女士以《聚焦心血管疾病预防与康复管理整体解决方案》为题，从产业与应用角度出发，介绍心血管疾病预防、康复与管理一体化解决方案的构建思路，强调医疗机构、工程技术与产业平台协同发展的重要性。

　　与会专家一致认为，医工融合是推动心脏康复技术创新和临床应用落地的关键路径，心脏康复正处于由传统临床干预向工程化、智能化和体系化发展的关键阶段。在心脏康复的精准评估、个体化干预和远程管理等方面，通过加强医学与工科深度融合，提升工程技术、数据科学与临床医学的深度协同，构建多源数据驱动的康复评估与管理体系，有望显著提升心脏康复服务水平。

　　本次论坛不仅为心脏康复领域搭建了高水平的学术交流平台，同时为后续多中心合作研究和成果转化奠定坚实基础。相关单位将持续深化医工融合创新，为提升我国心血管疾病防控与康复水平贡献更多力量。

　　会前，胡大一教授一行实地参观西安交通大学国家医学攻关产教融合创新平台智能穿戴监护与电磁诊疗实验室。实验室负责人李江涛教授系统介绍多模态信号去伪迹与事件对齐分析方法，以及穿戴式脑电精神心理疾病筛查、基于SCG/BCG的连续血压换算、高密度肌电采集及其在康复与人机交互中的应用进展，展示集成ECG、SCG、GCG、BCG等心脏电–机械信号的穿戴式监测设备，以及面向心血管疾病早期筛查和无创评估的云–边协同智能分析平台。胡大一教授对平台实验室紧密对接临床需求、推进医工深度融合与成果转化实践给予高度评价，认为相关技术在心血管疾病早期筛查、风险评估及长期健康管理中具有良好应用前景。