在慢性病防控数字化转型中，慢病随访系统通过整合物联网、大数据与人工智能技术，构建起覆盖“病情评估-资源匹配-动态调整”的智能分配体系，显著提升医疗资源利用效率。

系统以实时数据采集为基础，通过可穿戴设备与家用医疗终端，自动上传患者血压、血糖、心率等生理指标，同步整合电子病历、用药记录等历史数据。人工智能算法对这些多维度数据进行深度分析，结合疾病发展模型，精准评估患者病情严重程度与健康风险等级。例如，针对糖尿病患者，系统可分析血糖波动趋势、并发症风险及用药依从性，生成个性化健康画像。

基于病情评估结果，系统智能匹配医疗资源层级。对于病情稳定、风险较低的患者，系统自动延长随访周期，将管理任务下沉至基层医疗机构，由家庭医生团队通过远程监测与线上指导完成日常管理；对于指标异常波动或存在并发症风险的患者，系统立即触发预警，推送至上级医院专科医生，并生成包含病史、检查数据的转诊报告，确保患者优先获得专家诊疗资源。数据显示，该模式使基层医疗机构慢病管理率大幅提升，上级医院专科门诊资源得以集中处理复杂病例。

系统还具备动态调整能力，通过持续监测患者健康数据，自动识别病情变化趋势。当患者病情好转时，系统自动下调风险等级，减少高频随访；若病情恶化，则升级管理级别，启动多学科会诊或紧急转诊流程。这种闭环管理机制使医疗资源分配始终与患者需求同步，有效破解了传统模式下“轻症挤占资源、重症救治延迟”的难题，为构建分级诊疗体系提供了核心支撑。