慢病随访箱通过标准化数据采集、结构化存储、智能化整合与多维度分析，将分散的检测数据转化为可指导临床决策的信息。其整合过程可归纳为以下四个核心环节：

一、数据采集标准化：统一输入接口

1、多设备数据接入

随访箱集成血糖仪、血压计、心电仪、眼底相机等设备，通过蓝牙/Wi-Fi/USB自动同步数据，避免人工录入误差。

示例：患者测量血糖后，数据实时传输至随访箱系统，并自动关联患者ID。

2、标准化数据格式

所有设备数据按HL7 FHIR或自定义协议转换为统一格式，确保不同品牌设备的数据可兼容处理。

字段示例：

血糖值、测量时间、设备型号

血压值、体位

二、数据存储结构化：构建患者健康档案

1、电子健康档案

以患者为中心建立个人健康档案，按时间轴存储所有检测数据、症状记录、用药信息等。

2、关系型数据库设计

采用主表+关联表结构：

主表：存储患者ID、姓名、诊断等基础信息。

关联表：存储检测结果、症状记录，通过外键关联至主表。

三、数据整合智能化：跨维度关联分析

1、时间序列整合

将同一指标的多次检测结果按时间排序，生成趋势图，直观展示控制效果。

分析逻辑：若患者空腹血糖连续3个月呈下降趋势，系统标记为“控制改善”。

2、多指标关联分析

通过算法识别指标间的潜在关联。

示例：若患者血压与血糖同步升高，系统提示“需警惕心血管并发症风险”。

3、症状与检测数据匹配

将患者自述症状与检测结果关联，辅助诊断并发症。

四、数据应用场景化：支持临床决策

1、风险预警模型

基于整合数据计算并发症风险评分。

阈值设定：评分>70分时触发高危预警。

2、个性化报告生成

自动生成包含以下内容的报告：

关键指标达标率

症状与检测结果关联分析

干预建议

3、医患协作平台

医生通过云端查看整合数据，标注异常值并添加诊断意见，患者端同步接收反馈，形成闭环管理。