在分级诊疗与医防融合政策推动下，慢病随访箱通过集成物联网、大数据与人工智能技术，构建起覆盖“风险预警-方案优化-资源调配”的全链条智能决策体系，成为破解基层医疗资源紧张、提升管理精准度的核心工具。

动态风险评估引擎是决策体系的基石。系统整合患者年龄、病史、生活方式等多维度数据，结合区域健康数据库，通过机器学习算法生成个性化风险画像。例如，针对高血压患者，系统可分析其血压昼夜节律、靶器官损害程度，预测未来3个月内发生心脑血管事件的概率，并自动划分红、黄、绿三色预警等级。

智能干预方案生成器为基层医生提供科学决策支持。当监测到糖尿病患者连续3日空腹血糖超标时，系统立即启动三级响应机制：初级阶段推送低糖食谱与运动建议；中级阶段调整口服药剂量并提醒复查糖化血红蛋白；高级阶段联动上级医院内分泌科开通绿色转诊通道。该功能还整合用药禁忌数据库，针对老年患者自动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。

资源动态调配系统实现精准分级管理。系统依据《医防融合分级诊疗指南》构建智能评估模型，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。