在分级诊疗与医防融合战略推动下，慢病随访系统通过多维度数据整合与智能算法分析，构建起动态化高危患者预警机制。系统首先打通医疗与公共卫生数据孤岛，实时采集患者电子病历、检验报告、用药记录及可穿戴设备上传的血压、血糖等生理指标，形成涵盖基础信息、病程进展、生活方式的全周期健康档案。

系统内置的机器学习模型基于海量历史数据，构建疾病进展预测框架。针对高血压患者，模型综合分析血压波动曲线、心率变异率及靶器官损害指标，识别脑卒中风险；对糖尿病患者，则通过连续血糖监测数据与饮食、运动日志的关联性分析，预测低血糖事件概率。当患者连续多日出现空腹血糖超标或血压昼夜节律消失等异常时，系统自动触发预警条件。

分层预警机制确保干预精准性。绿色预警针对短期指标波动，向患者推送健康建议；黄色预警关联多指标异常，自动通知家庭医生团队调整随访计划；红色预警则对应危急值，如血糖骤降或心电图ST段改变，系统立即启动多渠道紧急通知，同步推送急救指南至患者及家属手机，并联动急救中心与上级医院开辟绿色通道。

该机制显著提升基层防控效能。数据显示，应用系统的地区高危患者检出率提升，因病情恶化导致的急诊就诊次数下降，形成“早识别-早干预-早转诊”的闭环管理。随着5G与区块链技术融合，系统正拓展至多病种协同预警，为构建精准化、主动式的慢性病防控网络提供核心支撑。