慢病随访系统的分层预警机制通过风险分级和动态响应策略，实现对患者异常的精准干预。其核心设计逻辑如下：

一、三级预警分层模型

1、绿色预警（低风险）

（1）触发条件：

生理指标偏离正常范围但未达临床阈值（如血压135/85mmHg，空腹血糖6.5mmol/L）。

短期波动未形成趋势（如单次心率升高与运动相关）。

（2）响应措施：

患者端推送健康建议（如“建议增加水分摄入，明日复测血压”）。

自动记录异常事件供医生参考。

2、黄色预警（中风险）

（1）触发条件：

持续偏离正常超过48小时（如连续3次空腹血糖≥7.0mmol/L）。

多指标联动异常（如血压↑+水肿↑提示心衰可能）。

（2）响应措施：

患者端弹窗提示需调整行为（如“请限制盐分摄入，明日若未改善请联系医生”）。

自动通知家庭医生或照护团队，生成待处理任务。

3、红色预警（高风险）

（1）触发条件：

危急值出现（如血糖≤2.8mmol/L或≥25mmol/L，血氧饱和度≤85%）。

突发症状合并指标异常（如胸痛+心电图ST段改变）。

（2）响应措施：

多渠道紧急通知（短信、语音电话、APP弹窗）。

自动触发紧急联系人（家属、急救中心）联动。

医生端弹出危急值处理界面，预填患者信息与建议操作。

二、 动态阈值设定技术

1、个体化基线学习：

通过7-14天连续数据，建立患者个性化正常范围（如晨起血压比日间低10%）。

考虑昼夜节律（如夜间心率下降不足提示自主神经病变）。

2、环境自适应调整：

高温天气自动放宽血压预警阈值（避免因脱水导致误报）。

冬季调低老年人心率预警下限（补偿低温相关心率增快）。

三、多模态数据融合决策

1、复合事件处理：

结合症状日志（如“头痛3天”）与血压↑，提升预警特异性。

用药记录缺失时强化预警（如漏服降压药后血压飙升）。

2、时空关联分析：

识别餐后高血糖与特定食物关联，推荐饮食调整。

晨峰血压异常时建议调整服药时间至睡前。

四、预警响应闭环管理

1、患者端：

提供自助干预方案库（如低血糖时推送含糖食物选择指南）。

未读预警自动升级通知级别（如2小时后未处理从黄色转为红色）。

2、医生端：

预警事件按优先级排序（红色>黄色>绿色），集成至电子病历。

支持批量处理同类预警（如为多名高血压患者调整冬季用药方案）。

五、临床验证与持续优化

1、真实世界数据训练：

用历史病例优化预警算法，减少假阳性（如区分运动性心率升高与房颤）。

2、患者反馈循环：

允许标记误报事件，系统自动调整后续阈值。

满意度调查驱动预警策略迭代（如增加夜间勿扰模式）。

3、典型场景示例

糖尿病患者夜间低血糖：

红色预警触发后，系统自动拨打紧急联系人电话，同时推送葡萄糖片服用指南至患者手机。

4、心衰患者体重突增：

黄色预警通知医生，结合NT-proBNP检测结果，提前调整利尿剂剂量，避免急性住院。

通过分层预警机制，慢病随访系统在减少信息过载的同时，确保高风险事件得到优先处理，将传统被动管理模式转变为主动防御型健康守护。