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目的： 以互联网和移动医疗技术为依托，依靠医院专业优质资源，探索并建立集血压远程监测和综合管理为一体的高血压云平台;评价云管理运用于门诊高血压患者的效果;探讨高血压患者对于云管理模式的接受度。为高血压的健康管理和延续护理提供新的思路和研究基础。 方法： 第一部分：阐明高血压云平台的构建基础，描述云平台的整体架构、软件框架、硬件框架，和云管理具体实施细则，分析云管理模式的优势及意义。 第二部分：选取某三甲医院门诊高血压患者172例随机分为观察组84例和对照组88例，观察组采用高血压云管理模式，对照组沿用传统的门诊就诊随访模式，比较两组3个月后高血压相关知识认知;高血压治疗态度信念和治疗依从性;24h、白天、夜间、清晨的平均收缩压(SBP)、舒张压(DBP);24h、白天、夜间、清晨的血压达标率;血压昼夜节律分型和血压标准差。以初始、2周、4周、8周、12周为观察点，分析观察组3个月家庭血压的变化和达标趋势。 第三部分：选取参与高血压云管理的患者10名，采用质性研究中的现象学研究方法，基于技术接受模型(TAM)进行非结构式访谈，并采用Colaizzi现象学7步分析法对获得的资料进行分析和整理，提炼出主题。 结果： 172例高血压患者，年龄范围30-75岁，平均年龄51.22±11.38岁。干预3个月后，观察组较对照组高血压相关知识知晓率明显提升。高血压治疗态度和信念方面，坚持治疗态度与信念、服药治疗态度与信念、持续治疗困扰顾虑、治疗性生活方式4个维度得分和量表总分，观察组和对照组比较差异均有统计学意义(P＜0.05)。高血压治疗依从性方面，遵医服药行为、不良服药行为、日常生活管理行为3个维度得分及量表总分，观察组和对照组比较差异有统计学意义(P＜0.05)，烟酒管理嗜好行为方面差异无统计学意义。观察组干预后24h、白天、夜间、清晨的平均SBP、DBP均有所下降，相比对照组差异有统计学意义(P＜0.05)。观察组干预后24h血压达标率从7.2％上升至72.7％，白天血压达标率从10.7％上升至82.1％，晚间血压达标率从6.0％上升至59.5％，清晨血压达标率从7.2％上升至54.8％，各血压达标率和对照组相比差异有统计学意义(P＜0.05)。观察组干预后杓型血压由35人(41.7％)增加至56人(66.7％)，与对照组相比差异有统计学意义(P＜0.05)。观察组的24h、白天、夜间的收缩压和舒张压标准差(s/dSD)较干预前均有所下降，相比对照组差异有统计学意义(P＜0.05)。观察组家庭血压0-2周下降最为显著，2-4周仍有下降但较为缓慢，4-12周呈逐渐平缓的趋势。血压达标率0-4周显著上升，从9.5％达到70.2％，4-12周呈较为平缓的趋势。 根据技术接受模型归纳出3个主题：在感知易用性方面，患者表示云平台及远程电子血压计易于使用;感知有用性方面，患者表示云平台增加了对自身血压水平的了解，改善了血压监测习惯及不良生活方式，提高了诊治效率，节约了时间成本;使用意图方面，医护人员的参与度直接影响了患者的使用动机，患者在费用方面持有不同观点，并认为在短时间内和特定情况下进行高血压云管理更有意义。 结论： 高血压云管理模式相对于传统的门诊就诊随访模式而言，可以突破时间和空间的障碍，优化医疗资源配置、提高高血压管理的有效性和可及性、提升护理服务质量，具有显著的优势和良好的应用前景，值得进一步推广运用。