慢病隨訪系統通過整合智能監測設備、數據傳輸網絡和AI分析算法，實現對患者生理指標的動態連續追蹤。以下是其核心技術實現路徑：
1. 多模態監測設備矩陣
（1）可穿戴設備
智能手表/手環：實時監測心率、血氧飽和度、睡眠周期、運動步數。
柔性電子皮膚貼片：連續采集心電圖、皮膚溫度、汗液成分。
（2）家用醫療設備
無線血壓計/血糖儀：自動上傳測量數據至云端，支持多用戶管理。
便攜式超聲/心電圖儀：患者居家完成檢查，數據遠程傳輸至醫生端。
（3）植入式傳感器
針對復雜病例，植入式裝置監測心腔內壓力、肺動脈阻力等深層生理信號。
2. 實時數據傳輸網絡
短程通信：藍牙5.0/低功耗藍牙實現設備與手機/平板的快速配對。
廣域網傳輸：4G/5G或NB-IoT確保偏遠地區數據穩定上傳。
邊緣計算節點：在設備端或家庭路由器部署預處理算法，過濾無效數據，減少傳輸負擔。
3. 生理信號智能分析引擎
（1）基礎指標處理：
自動識別運動偽影，通過算法校準真實值。
血糖數據結合飲食、運動標簽進行波動歸因分析。
（2）高級模式識別：
通過卷積神經網絡分析ECG波形，檢測房顫、室性早搏等心律失常。
睡眠分期算法評估深睡眠比例，預警睡眠障礙。
4. 個性化動態閾值預警
（1）自適應閾值設定：
根據患者年齡、基礎疾病、用藥方案動態調整預警線。
學習患者生理指標的晝夜節律，在異常偏離模式時觸發警報。
（2）分層預警機制：
輕度異常：推送健康建議至患者端。
危急值：同時通知患者、家屬及醫生，啟動緊急干預流程。
5. 醫患協同數據可視化平臺
（1）患者端：
移動應用顯示生理指標趨勢圖，支持語音錄入癥狀。
用藥記錄與監測數據自動關聯。
（2）醫生端：
儀表盤整合多源數據，疊加臨床指南建議。
AI輔助診斷模塊：輸入患者數據后，自動生成鑒別診斷清單。
6. 臨床驗證與合規性保障
設備認證：通過FDA、CE等醫療級認證，確保數據準確性。
隱私保護：采用同態加密技術處理敏感數據，符合HIPAA、GDPR等隱私法規。
