目的(1)了解安徽省界首市农村地区高血压患者一般情况;(2)调查高血压患者服药依从性;(3)找出对高血压患者服药依从性有影响的因素;(4)针对提升高血压患者服药依从性这一目标行为提出一套初步的干预方案。方法(1)2019年8月运用科大讯飞人工智能和云平台技术,由人工智能医生进行结构化随访。2020年1月选择界首市陶庙镇下属某村庄的所有高血压患者作为入户调查对象,根据卫生室提供的高血压患者健康档案,初步筛选调查对象进行入户调查,与调查对象采取面对面收集资料的方法,调查内容主要包括调查对象一般人口学特征、服药依从性情况和对合理用药知识的认知等。在入户调查的同时进行高血压患者定性访谈,访谈对象与现场调查对象互不重合。根据本研究事先拟定的访谈大纲,由经过培训的2名访谈人员对受访者进行面对面的访谈,并全程录音;(2)采用Epi Data3.1进行数据录入管理,收集的定量数据运用SPSS25.0软件进行描述和统计学分析。对于入户调查对象近半年的血压数据,使用Microsoft Excel 2010进行调查对象舒张压和收缩压的散点图描述。运用Nvivo11质性分析软件对定性访谈数据进行分析;(3)基于上述统计分析,结合人工智能技术设计一套针对提高高血压患者服药依从性的初步干预方案。结果(1)人机耦合随访调查2004名高血压患者,收集有效数据1569份,其中1319名患者服用降压药,服药率84%;入户调查共计114名高血压患者,其中94名患者服用(过)降压药,服药率82.4%;(2)根据服药依从性自制量表分析得出:服药依从性差的高血压患者46人,占比48.9%,服药依从性好的高血压患者48人,服药依从性好的患者占51.1%;(3)合理用药知识理解程度好的有25人,占比25.3%,总均分为(174.76±1.94)分,对合理用药知识理解程度差的高血压患者74人,占比74.7%,总均分为(87.57±2.41)分。将合理用药知识按照三个维度分为药物知识、服药行为、服药意识,其中调查对象药物知识得分均分是(61.40±29)分,药行为得分均分是(109.30±21)分,服药行为得分均分(34.20±11)分;(4)通过单因素方差分析得出年龄、服药年限、病程、BMI、住院总费用可能影响服药依从性(P<0.05);(5)多元回归分析结果显示:5个有意义的自变量中,4个进入回归模型中,表明高血压者的服药依从性主要受年龄、高血压病程、服药年限、住院总费用的影响;(6)Pearson相关分析:服药依从性总分与服药行为得分、服药意识得分、知识总分呈显著正相关,相关系数分别为0.766、0.815、0.750。而服药依从性总分与药物知识得分呈现无显著相关。结论界首市农村地区高血压患者的服药率较高,但服药依从性差的问题显著,为了提高高血压患者的服药依从性,将血压控制在标准范围内,减少高血压给身体带来的危害,需要多方努力才能完成。对高危人群应重点管理,例如开展个性化教育宣传、监督定期测量血压和服药提醒,提高高血压患者的健康意识。其次,村医在高血压管理过程中的作用不容忽视,因此增强村医自身医学素养也是重中之重。对高血压患者开展远程动态血压监测下服药依从性干预,是一种新的高血压服药依从性管理模式,这为进一步提高国家高血压管理水平提供参考。