在基层慢性病管理中，慢病随访箱通过集成物联网、大数据与人工智能技术，构建起“实时采集-智能分析-动态干预”的健康管理闭环，为患者提供精准化服务。

数据收集环节，随访箱支持多源设备接入，可自动采集血压、血糖、血氧等生理参数，并通过蓝牙或5G网络实时上传至云端平台。同时，系统整合患者电子病历、用药记录及可穿戴设备数据，形成包含临床指标、生活习惯、环境因素的综合健康档案。例如，智能手环监测的运动步数、睡眠质量等数据，与血压检测结果交叉分析，可更全面评估患者健康状态。

分析阶段，系统运用机器学习算法对海量数据进行深度挖掘。描述性统计分析可快速呈现患者群体特征，如高血压患者平均收缩压波动范围；回归分析则能预测疾病进展风险，如根据年龄、BMI指数等因素，建立糖尿病并发症发生概率模型。此外，时间序列分析可追踪血糖日间波动规律，为调整用药时间提供依据。当检测到患者空腹血糖连续三次超标时，系统自动触发红色预警，并生成包含饮食调整建议的个性化方案。

数据安全方面，平台采用国密算法加密传输，实施严格的身份认证与访问控制，确保患者隐私不被泄露。目前，该技术已在全国多地推广，使基层医生日均管理患者数提升，高危患者急诊就诊率下降，为构建“预防-治疗-康复”一体化慢病管理体系提供了核心支撑。