慢病患者的随访依赖人工电话，随访完成率长期偏低；患者的居家监测数据无法回流到院内，医生只能依据就诊当天的数据做判断；医疗数据合规要求严格，方案必须支持本地化部署。
医疗健康
健康医疗 App · 健康管理与在线问诊平台
覆盖健康档案、指标监测、用药提醒与在线问诊的一体化平台，服务慢病人群的长期健康管理。
- 35 %
- 随访完成率提升
- 30 +
- 接入指标类型
- 100 %
- 数据审计覆盖
以健康档案为中心整合院内数据与居家设备数据，建立指标时序库；随访计划按病种模板自动下发并跟踪依从性；AI 模型负责风险分层与优先级排序，最终判断仍由医师完成。
项目亮点
- AI 辅助风险分层，医师最终决策
- 居家设备数据与院内数据打通
- 随访任务自动化与依从性追踪
- 私有化部署满足合规要求
项目详情
设计原则：AI 做筛选，医生做决策
医疗场景对错误的容忍度极低。我们在方案设计之初就明确：算法的职责是「把最需要关注的人排到前面」，而不是替代医生下结论。所有 AI 输出都标注为建议，且必须经过医师确认才能进入诊疗流程，全过程留痕可追溯。
数据链路
患者的血压计、血糖仪等设备通过蓝牙上传数据，与院内 HIS/LIS 的检验结果汇合，形成统一的健康时间轴。指标异常触发双重规则——绝对阈值与趋势变化，避免只看单次数值造成的误报与漏报。
随访自动化
按病种配置随访模板（如高血压患者每月一次），系统自动生成任务并推送提醒，未完成的任务升级至家庭医生跟进。依从性数据可量化统计，成为服务质量考核的客观依据。
合规
敏感字段加密存储，访问权限最小化，所有数据操作全量审计。整套系统支持在医院内网私有化部署。
技术栈
健康档案时序数据库AI 风险模型移动 App数据加密