在分级诊疗与医防融合政策推动下，慢病随访系统通过整合多源数据与智能算法，构建起覆盖“风险预警-方案优化-资源调配”的全链条决策体系。系统以动态健康档案为基石，实时采集可穿戴设备监测的血压、血糖等生理指标，同步整合电子病历、用药记录及生活方式数据，形成包含数万项参数的个性化健康画像。

机器学习算法成为决策核心引擎。基于百万级临床数据训练的深度学习模型，可精准预测疾病进展风险。例如，针对糖尿病患者，系统通过分析血糖波动曲线与饮食、运动数据的关联性，提前3天预警低血糖事件概率，准确率超90%。同时，多准则决策分析模型平衡治疗效果与经济性，为自费患者推荐性价比更高的生物制剂替代方案。

智能决策贯穿治疗全周期。当监测到高血压患者连续3日血压超标时，系统自动触发三级响应机制：初级阶段推送降压食谱与运动建议；中级阶段调整利尿剂剂量并提醒复查肾功能；高级阶段联动上级医院开通绿色转诊通道。在用药环节，系统实时比对患者用药清单，针对老年患者警示体位性低血压风险，建议将短效降压药替换为长效制剂。

资源调配决策实现精准化。系统依据《医防融合分级诊疗指南》构建的智能评估模型，对病情稳定患者延长随访周期至季度管理，释放基层医疗资源；对急性心衰等危重患者，自动匹配3公里内具备抢救能力的上级医院，并生成包含病史、检验结果的电子转诊单。数据显示，应用该系统的地区慢病患者急诊就诊次数下降，基层有效管理率提升，构建起“预防-治疗-康复”一体化的智能决策生态。