在慢性病防控数字化转型浪潮中，慢病随访系统通过集成物联网、大数据、人工智能等前沿技术，构建起覆盖“数据采集-智能分析-决策支持”的全链条技术体系，为基层医疗提供精准化、动态化的健康管理服务。

多模态数据采集技术是系统的基础支撑。通过可穿戴设备、家用医疗终端与植入式监测装置，实现血压、血糖、心电图等生理指标的实时采集，并支持蓝牙、5G、NB-IoT等多协议传输，确保偏远地区数据稳定上传。边缘计算节点在设备端完成数据预处理，过滤无效信息并压缩传输，降低云端存储压力。

动态风险预测模型是系统的核心引擎。基于深度学习算法，系统分析患者生理指标波动与饮食、运动数据的关联性，提前预警脑卒中、低血糖等并发症风险。例如，通过卷积神经网络识别心电图异常波形，准确率超90%，为医生调整治疗方案提供科学依据。

实时预警与决策支持系统实现闭环管理。当监测数据超出安全阈值时，系统立即触发多级预警机制，同步推送至患者、家属及医生端，并生成包含紧急处理建议的干预方案。智能随访任务分配功能根据风险等级动态调整监测频率，使基层医生管理效率大幅提升。

跨平台数据融合技术打破信息孤岛。系统无缝对接医院信息系统、电子病历等数据源，形成包含数万项参数的个性化健康画像。数据可视化工具以图表、热力图等形式展示指标变化趋势，帮助医护人员快速把握患者整体健康状况。