在基层公共卫生服务数字化转型浪潮中，健康驿站通过整合物联网、大数据与人工智能技术，构建起覆盖全人群的智能化疾病风险识别体系，实现从被动筛查到主动预警的服务升级。

一、多源数据融合构建风险评估模型

健康驿站依托智能检测设备，同步采集血压、血糖、血脂等生理指标，结合可穿戴设备实时监测心率、睡眠质量等数据，形成动态健康数据库。系统运用深度学习算法，对海量数据进行关联分析，构建包含慢性病、传染病、心理疾病等多维度的风险评估模型。部分地区引入中医体质辨识技术，将舌象、脉象等传统医学数据纳入评估体系，提升风险识别的全面性。

二、分级预警机制实现精准防控

基于风险评估结果，系统自动生成“红橙黄绿”四级预警标识。针对高血压、糖尿病等慢性病高风险人群，实施每日健康监测与异常指标自动推送；对疑似传染病病例，触发“发热门诊-疾控中心”双通道上报机制，确保4小时内完成样本采集与流行病学调查。某健康驿站试点数据显示，该机制使高危预警处置及时率达100%，慢性病发病率同比下降15%。

三、动态闭环管理提升防控效能

健康驿站建立“筛查-监测-干预”一体化管理模式，通过健康干预卡、智能随访系统等工具，为高风险人群制定个性化管理方案。针对心脑血管疾病等急症，配备智能监测设备并建立快速响应机制，实现先兆症状现场处置率100%。同时，系统定期生成区域健康风险图谱，为公共卫生决策提供数据支撑，推动疾病防控从个体干预向群体预防延伸。