在慢性病管理数字化转型浪潮中，慢病随访设备通过整合物联网、大数据与人工智能技术，构建起覆盖“风险评估-策略生成-动态优化”的智能决策体系，成为提升基层医疗效能的核心工具。

设备以多源数据融合为基石，通过可穿戴设备、家用监测终端实时采集血压、血糖、心率等生理指标，同步整合电子病历、用药记录及生活方式数据，形成动态健康画像。人工智能算法对数据进行深度挖掘，结合疾病发展模型与临床指南，精准评估患者健康风险等级。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，预测微血管病变概率，为干预策略提供科学依据。

基于风险评估结果，设备智能生成个性化干预方案。对于血压波动异常的高血压患者，系统自动推荐低盐饮食计划与阶梯式运动方案，同步推送用药提醒与复诊通知；对合并心脑血管疾病的高危人群，则触发双周强化随访机制，增加心电图检测频率，并联动上级医院专家进行远程会诊。

动态优化机制是设备智能化的关键。通过持续监测患者健康数据，系统自动识别病情变化趋势，动态调整干预策略。若患者血糖持续超标，系统将升级管理级别，启动多学科会诊流程；若病情好转，则延长随访周期，将管理任务下沉至基层医疗机构。这种闭环管理模式使医疗资源分配始终与患者需求同步，显著提升资源利用效率。

目前，该技术已在全国多地推广，应用设备的地区慢性病患者血压血糖控制达标率提升，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，为慢性病防治提供智能化解决方案。