慢病随访箱通过标准化数据采集、智能化校验、动态化监测与医患协同管理四大核心机制，系统性降低因数据不完整、信息滞后或人为误差导致的误诊风险。

一、标准化数据采集：消除信息碎片化

1、全流程结构化记录

覆盖关键维度：患者基本信息、症状描述、体征数据、用药记录、生活方式。

示例：高血压患者随访时，系统自动关联其既往用药史，避免遗漏药物相互作用信息。

2、多模态数据整合

设备互联：集成血糖仪、血压计、心电仪等设备，自动同步测量结果，减少手工录入错误。

影像与文本融合：支持上传检查报告、病历照片，并通过OCR技术提取关键文本信息。

二、智能化数据校验：拦截错误与矛盾信息

1、实时逻辑校验

规则引擎：内置医学知识库，自动检测数据矛盾。

示例：

患者自述“未服用降压药”，但血压记录为110/70 mmHg，系统提示“需核实用药情况”。

血糖值与胰岛素剂量不匹配，触发警报。

2、历史趋势分析

动态基线：基于患者历史数据建立个体化参考范围，识别异常波动。

示例：糖尿病患者过去3个月空腹血糖均值为7.8 mmol/L，若本次检测为15.0 mmol/L，系统标记为“需紧急干预”。

三、动态化监测：捕捉病情演变信号

1、高频次数据采集

家庭自测+院外监测：患者居家使用随访箱定期测量，医生可远程查看长期趋势。

案例：通过连续7天血压监测，发现患者夜间血压骤升，提示需调整用药时间。

2、预警阈值个性化

分层管理：根据患者风险等级设置不同预警阈值。

示例：

高危患者：收缩压≥160 mmHg时触发红色预警。

中危患者：收缩压≥150 mmHg时触发黄色预警。

四、医患协同管理：提升诊断决策质量

1、双向信息同步

患者端：通过随访箱屏幕或APP查看历史数据、医生建议，学习疾病管理知识。

医生端：在电子病历系统中整合随访箱数据，结合院内检查结果综合判断。

2、AI辅助诊断支持

风险预测模型：基于患者数据预测并发症风险。

用药推荐：根据患者特征推荐最优药物组合，减少试错成本。