慢病隨訪系統的分層預警機制通過風險分級和動態響應策略，實現對患者異常的精準干預。其核心設計邏輯如下：
一、三級預警分層模型
1、綠色預警（低風險）
（1）觸發條件：
生理指標偏離正常范圍但未達臨床閾值（如血壓135/85mmHg，空腹血糖6.5mmol/L）。
短期波動未形成趨勢（如單次心率升高與運動相關）。
（2）響應措施：
患者端推送健康建議（如“建議增加水分攝入，明日復測血壓”）。
自動記錄異常事件供醫生參考。
2、黃色預警（中風險）
（1）觸發條件：
持續偏離正常超過48小時（如連續3次空腹血糖≥7.0mmol/L）。
多指標聯動異常（如血壓↑+水腫↑提示心衰可能）。
（2）響應措施：
患者端彈窗提示需調整行為（如“請限制鹽分攝入，明日若未改善請聯系醫生”）。
自動通知家庭醫生或照護團隊，生成待處理任務。
3、紅色預警（高風險）
（1）觸發條件：
危急值出現（如血糖≤2.8mmol/L或≥25mmol/L，血氧飽和度≤85%）。
突發癥狀合并指標異常（如胸痛+心電圖ST段改變）。
（2）響應措施：
多渠道緊急通知（短信、語音電話、APP彈窗）。
自動觸發緊急聯系人（家屬、急救中心）聯動。
醫生端彈出危急值處理界面，預填患者信息與建議操作。
二、 動態閾值設定技術
1、個體化基線學習：
通過7-14天連續數據，建立患者個性化正常范圍（如晨起血壓比日間低10%）。
考慮晝夜節律（如夜間心率下降不足提示自主神經病變）。
2、環境自適應調整：
高溫天氣自動放寬血壓預警閾值（避免因脫水導致誤報）。
冬季調低老年人心率預警下限（補償低溫相關心率增快）。
三、多模態數據融合決策
1、復合事件處理：
結合癥狀日志（如“頭痛3天”）與血壓↑，提升預警特異性。
用藥記錄缺失時強化預警（如漏服降壓藥后血壓飆升）。
2、時空關聯分析：
識別餐后高血糖與特定食物關聯，推薦飲食調整。
晨峰血壓異常時建議調整服藥時間至睡前。
四、預警響應閉環管理
1、患者端：
提供自助干預方案庫（如低血糖時推送含糖食物選擇指南）。
未讀預警自動升級通知級別（如2小時后未處理從黃色轉為紅色）。
2、醫生端：
預警事件按優先級排序（紅色>黃色>綠色），集成至電子病歷。
支持批量處理同類預警（如為多名高血壓患者調整冬季用藥方案）。
五、臨床驗證與持續優化
1、真實世界數據訓練：
用歷史病例優化預警算法，減少假陽性（如區分運動性心率升高與房顫）。
2、患者反饋循環：
允許標記誤報事件，系統自動調整后續閾值。
滿意度調查驅動預警策略迭代（如增加夜間勿擾模式）。
3、典型場景示例
糖尿病患者夜間低血糖：
紅色預警觸發后，系統自動撥打緊急聯系人電話，同時推送葡萄糖片服用指南至患者手機。
4、心衰患者體重突增：
黃色預警通知醫生，結合NT-proBNP檢測結果，提前調整利尿劑劑量，避免急性住院。
通過分層預警機制，慢病隨訪系統在減少信息過載的同時，確保高風險事件得到優先處理，將傳統被動管理模式轉變為主動防御型健康守護。
