慢病随访系统通过整合智能监测设备、数据传输网络和AI分析算法，实现对患者生理指标的动态连续追踪。以下是其核心技术实现路径：

1. 多模态监测设备矩阵

（1）可穿戴设备

智能手表/手环：实时监测心率、血氧饱和度、睡眠周期、运动步数。

柔性电子皮肤贴片：连续采集心电图、皮肤温度、汗液成分。

（2）家用医疗设备

无线血压计/血糖仪：自动上传测量数据至云端，支持多用户管理。

便携式超声/心电图仪：患者居家完成检查，数据远程传输至医生端。

（3）植入式传感器

针对复杂病例，植入式装置监测心腔内压力、肺动脉阻力等深层生理信号。

2. 实时数据传输网络

短程通信：蓝牙5.0/低功耗蓝牙实现设备与手机/平板的快速配对。

广域网传输：4G/5G或NB-IoT确保偏远地区数据稳定上传。

边缘计算节点：在设备端或家庭路由器部署预处理算法，过滤无效数据，减少传输负担。

3. 生理信号智能分析引擎

（1）基础指标处理：

自动识别运动伪影，通过算法校准真实值。

血糖数据结合饮食、运动标签进行波动归因分析。

（2）高级模式识别：

通过卷积神经网络分析ECG波形，检测房颤、室性早搏等心律失常。

睡眠分期算法评估深睡眠比例，预警睡眠障碍。

4. 个性化动态阈值预警

（1）自适应阈值设定：

根据患者年龄、基础疾病、用药方案动态调整预警线。

学习患者生理指标的昼夜节律，在异常偏离模式时触发警报。

（2）分层预警机制：

轻度异常：推送健康建议至患者端。

危急值：同时通知患者、家属及医生，启动紧急干预流程。

5. 医患协同数据可视化平台

（1）患者端：

移动应用显示生理指标趋势图，支持语音录入症状。

用药记录与监测数据自动关联。

（2）医生端：

仪表盘整合多源数据，叠加临床指南建议。

AI辅助诊断模块：输入患者数据后，自动生成鉴别诊断清单。

6. 临床验证与合规性保障

设备认证：通过FDA、CE等医疗级认证，确保数据准确性。

隐私保护：采用同态加密技术处理敏感数据，符合HIPAA、GDPR等隐私法规。