慢病随访系统通过整合患者多维度数据、结合医学知识库与AI算法，实现治疗方案的动态智能优化。其核心机制可分为以下六个层级：

1. 多源异构数据融合

（1）结构化数据整合

电子健康档案：提取诊断记录、用药史、过敏信息。

实验室结果：如HbA1c、血脂四项、肝肾功能指标的时间序列分析。

（2）非结构化数据处理

影像报告、病理报告的自然语言处理解析。

患者上传的自我管理日志。

2. 个体化医学模型构建

（1）患者画像建模

基于年龄、性别、基因型、合并症构建风险分层模型。

例如：为CYP2C19慢代谢型患者推荐氯吡格雷替代普拉格雷，避免抗血小板效果不佳。

（2）疾病进展预测

利用LSTM分析糖尿病患者的血糖波动趋势，预测微血管并发症风险。

3. 实时动态决策支持

（1）上下文感知推荐

结合当前生理指标与用药史，推荐联合用药方案。

根据患者近期体重变化调整利尿剂剂量，避免心衰加重。

（2）药物相互作用检查

实时比对患者用药清单，警示潜在风险。

4. 多目标优化算法

（1）权衡疗效与安全性

针对老年患者，在控制血压的同时，最小化体位性低血压风险。

使用多准则决策分析模型，平衡血糖控制与低血糖事件发生次数。

（2）成本效益分析

对比生物制剂与小分子药物的经济性，为自费患者推荐性价比更高的方案。

5. 闭环式反馈调整

（1）响应式剂量滴定

根据连续血糖监测数据，自动计算胰岛素剂量调整建议。

抗凝治疗中，根据INR值动态调整华法林剂量，目标维持INR 2.0-3.0。

（2）治疗依从性评价

分析可穿戴设备采集的服药行为数据，对低依从性患者推荐长效制剂或简化方案。

6. 临床验证与持续优化

（1）真实世界数据验证

通过联邦学习技术，在多家医疗机构中验证算法有效性。

（2）知识库迭代更新

自动抓取最新临床指南并更新决策树。

整合真实病例数据，持续优化机器学习模型的预测精度。

7、典型场景应用

（1）2型糖尿病管理

系统根据患者CGM数据、饮食记录及运动模式，推荐个性化胰岛素剂量，并联动智能药泵自动调整基础率。

（2）房颤抗凝治疗

结合CHA₂DS₂-VASc评分与HAS-BLED出血风险评分，动态调整NOACs的使用策略。

通过这一智能优化流程，慢病随访系统不仅实现治疗方案的精准化，更推动医疗决策从“经验主导”向“数据驱动”转型，显著提升长期管理效果。