在分级诊疗与医防融合政策推动下，慢病随访箱通过物联网、大数据与人工智能技术深度融合，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础。系统实时采集血压、血糖、心电图等生理指标，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。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，提前预警低血糖事件概率，准确率超九成。

智能干预方案生成器为基层医生提供科学依据。系统依据《医防融合分级诊疗指南》构建的智能评估模型，将患者划分为红、黄、绿三色预警等级。对高危人群启动双周强化随访机制，增加专项检测频率；对病情稳定群体制定季度随访计划，重点监测用药依从性。同时，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，建议替换为长效降压药。

资源动态调配系统实现精准分级管理。系统每季度基于最新监测数据重新评估风险等级，若患者病情稳定则自动降级管理，若出现新发并发症则升级并触发多学科会诊。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，为分级诊疗格局提供关键技术支撑。