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在慢性病管理數字化轉型浪潮中，慢病隨訪系統通過集成前沿算法技術，構建起覆蓋“數據采集-分析-決策”的全鏈條智能體系，為醫患雙方提供精準化健康管理服務。

機器學習風險預測模型是系統核心引擎之一。基于海量歷史數據，系統運用深度神經網絡算法構建疾病進展預測模型，可識別高血壓患者的腦卒中風險、糖尿病患者的低血糖事件概率等關鍵指標。例如，通過分析患者血糖波動曲線與飲食、運動數據的關聯性，系統能提前預警潛在并發癥風險，為醫生調整治療方案提供科學依據。

時序數據分析算法則聚焦動態監測。系統采用長短期記憶網絡（LSTM）處理連續血糖監測（CGM）、血壓動態變化等時序數據，捕捉“黎明現象”“Somogyi效應”等復雜模式，精準預測微血管并發癥風險。針對心血管疾病患者，系統可結合心電圖、心率變異度等指標，評估心臟功能狀態，動態調整抗凝藥物劑量。

多模態數據融合算法打破信息孤島。系統通過自然語言處理技術解析電子病歷、影像報告等非結構化數據，結合物聯網設備采集的生理指標，構建患者全景健康畫像。例如，系統可提取眼底圖像中的微血管異常特征，結合糖化血紅蛋白水平，綜合評估糖尿病視網膜病變風險。

強化學習優化算法推動決策智能化。系統基于患者反饋與治療結果，動態調整隨訪策略與干預方案。例如，針對低依從性患者，系統通過強化學習模型推薦長效制劑或簡化用藥方案，提升治療持續性。

目前，這些算法已廣泛應用于高血壓、糖尿病等重點慢病管理場景，顯著提升早期發現率與達標率，推動慢性病防控向“主動健康”模式轉型。