在慢性病管理数字化转型中，物联网技术成为慢病随访系统的核心支撑，通过设备互联、数据互通与智能分析，构建起覆盖院内外的动态健康监测网络。

智能感知层是数据采集的基础。系统集成可穿戴设备与家用医疗终端，实时监测血压、血糖、心率等生理指标。这些设备内置高精度传感器与无线传输模块，支持蓝牙、Wi-Fi、Zigbee等多协议接入，确保数据稳定上传。部分设备还配备RFID识别技术，在数据传输时同步上传患者身份信息，实现监测数据与电子健康档案的精准匹配。

低功耗广域网络（LPWAN）解决偏远地区传输难题。针对网络覆盖薄弱区域，系统采用LoRa、NB-IoT等技术，实现传感器与云端服务器的长距离、低功耗通信。即使在网络信号不稳定场景下，设备仍可存储数据并待网络恢复后自动补传，确保关键健康指标不丢失。

边缘计算节点提升数据处理效率。在设备端或本地网关部署边缘计算模块，对原始数据进行预处理。通过数据清洗、特征提取与异常检测，过滤无效信息并压缩数据包体积，降低云端存储与传输压力。例如，血压计可自动识别测量误差数据并标记，避免无效记录干扰后续分析。

加密传输协议保障数据安全。系统采用AES-256加密算法对传输数据进行加密，结合SSL/TLS 1.3协议建立安全隧道，防止数据在传输过程中被截获或篡改。针对敏感信息，系统动态生成传输密钥，密钥有效期不超过24小时，进一步强化数据保密性。

目前，该物联网技术体系已支撑千万级患者的实时健康管理，使高危事件响应时间大幅缩短，为基层医疗机构构建起“感知-传输-分析-干预”的闭环健康管理生态。