提高心血管高风险人群检出能力，需通过多维度筛查手段实现精准识别。具体可通过完善风险评估模型、加强基层筛查网络、推广智能穿戴设备、开展专项健康管理、完善实验室检测指标五方面提升检出效率。
完善风险评估模型是基础。传统心血管风险评估工具（如Framingham评分）可整合年龄、血压、血脂、血糖等常规指标，但需结合中国人群流行病学特征优化参数权重。例如，我国人群腹型肥胖、高盐饮食等危险因素更突出，可纳入腰围、钠摄入量等指标，提升模型预测准确性。
加强基层筛查网络是关键。社区卫生服务中心可建立“首诊测血压+年度血脂筛查”制度，对高血压、糖尿病患者进行心血管风险分层管理。同时，通过家庭医生签约服务，对40岁以上人群开展颈动脉超声、踝肱指数等无创检查，早期发现亚临床动脉粥样硬化。
推广智能穿戴设备是补充。具有心电图监测功能的智能手表可识别房颤等心律失常，结合运动步数、睡眠质量等数据，动态评估心血管负荷。但需注意，设备数据需经专业医生解读，避免过度依赖。
开展专项健康管理是核心。针对高危人群（如糖尿病合并高血压者），可制定个性化筛查方案，包括冠脉CTA、心脏超声等检查。同时，通过健康档案共享，实现三级医院与基层机构的联动管理。
完善实验室检测指标是支撑。除常规血脂四项外，可增加脂蛋白(a)、高敏C反应蛋白等新型生物标志物检测，辅助识别遗传性高胆固醇血症、炎症性心血管疾病等特殊类型。
除上述措施外，心血管高风险人群需严格遵医嘱用药，定期监测血压、血糖等指标，出现胸痛、呼吸困难等症状时立即就医，避免延误治疗。
