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在分級診療與醫防融合戰略推動下，慢病隨訪系統通過多維度數據整合與智能算法分析，構建起動態化高危患者預警機制。系統首先打通醫療與公共衛生數據孤島，實時采集患者電子病歷、檢驗報告、用藥記錄及可穿戴設備上傳的血壓、血糖等生理指標，形成涵蓋基礎信息、病程進展、生活方式的全周期健康檔案。

系統內置的機器學習模型基于海量歷史數據，構建疾病進展預測框架。針對高血壓患者，模型綜合分析血壓波動曲線、心率變異率及靶器官損害指標，識別腦卒中風險；對糖尿病患者，則通過連續血糖監測數據與飲食、運動日志的關聯性分析，預測低血糖事件概率。當患者連續多日出現空腹血糖超標或血壓晝夜節律消失等異常時，系統自動觸發預警條件。

分層預警機制確保干預精準性。綠色預警針對短期指標波動，向患者推送健康建議；黃色預警關聯多指標異常，自動通知家庭醫生團隊調整隨訪計劃；紅色預警則對應危急值，如血糖驟降或心電圖ST段改變，系統立即啟動多渠道緊急通知，同步推送急救指南至患者及家屬手機，并聯動急救中心與上級醫院開辟綠色通道。

該機制顯著提升基層防控效能。數據顯示，應用系統的地區高危患者檢出率提升，因病情惡化導致的急診就診次數下降，形成“早識別-早干預-早轉診”的閉環管理。隨著5G與區塊鏈技術融合，系統正拓展至多病種協同預警，為構建精準化、主動式的慢性病防控網絡提供核心支撐。