在分级诊疗与医防融合政策推动下，慢病随访箱依托物联网、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，其应用场景已深度渗透至基层慢病管理各环节。

动态风险预警场景中，系统通过多参数传感器实时采集血压、血糖、心电图等数据，结合区域健康数据库与机器学习算法，自动生成个性化风险画像。当监测到糖尿病患者连续3日空腹血糖超标或高血压患者出现晨峰血压异常时，系统立即触发红色预警，同步推送至基层医生与上级医院专科端，确保风险患者48小时内得到干预。

治疗决策优化场景下，智能决策引擎整合临床指南与百万级病例数据，为医生提供动态调整方案。针对合并糖尿病肾病的高血压患者，系统可自动推荐血管紧张素转换酶抑制剂并标注肾功能监测频率；对老年患者，则警示体位性低血压风险，建议替换为长效降压药。

资源动态调配场景中，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；对急性心衰等危急值患者，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，应用该系统的地区基层有效管理率提升，急诊就诊次数下降，构建起“预防-治疗-康复”一体化的智能决策生态。