在慢性病防控“关口前移”的背景下，慢病随访系统通过整合多维度数据与智能算法，构建起覆盖高风险人群识别、动态风险评估、精准干预的个性化筛查体系，成为基层医疗防控慢性病的核心工具。

系统以患者个体特征为筛查起点，整合年龄、家族史、生活方式等核心指标，结合区域健康数据库与临床指南，自动生成个性化筛查优先级。针对40岁以上、有吸烟史或肥胖的居民，系统优先推荐血压、血糖及肺功能检测；对长期高盐饮食者，则强化肾功能与电解质筛查，实现筛查资源的精准投放。

动态数据分析是系统实现个性化的关键。通过物联网技术，系统实时采集血压、血糖、心率等生理指标，结合患者历史数据生成趋势图。若收缩压持续超标或血糖波动异常，系统立即触发预警，并依据风险等级调整筛查频率。例如，对高危人群启动双周强化随访，增加心电图、超声心动图等专项检测；对低风险群体则制定年度筛查计划，重点监测基础指标。

系统还深度融合AI算法，构建多因素风险预测模型。通过分析患者基因型、昼夜节律、环境因素等数据，系统可预测心血管疾病、糖尿病等慢性病的发病概率，并生成包含饮食调整、运动建议的干预方案。若患者同时存在高血压与高血脂，系统将自动推荐低盐低脂饮食方案，并同步推送用药提醒与复诊通知。

目前，该模式已在全国多地推广，应用系统的地区慢性病早期发现率显著提升，急诊就诊次数下降，构建起“基层筛查-云端分析-精准干预”的防控闭环，为慢性病防治提供技术支撑。