01
慢病早期干预
把干预窗口前移到指标刚刚偏离的早期阶段。基于多源健康数据构建风险识别模型，在人群分层的基础上给出可执行的干预路径，而不是等到确诊后才开始管理。
- 人群风险分层与标签体系
- 早期异常指标识别
- 个性化干预方案生成
慢病管理的每一步，
都留下数据
以软硬件一体的数智化能力，打通慢病筛查、指标监测、用药管理、随访记录、风险预警的全流程数据。 让医务工作者从台账中解放出来，让居民健康服务真正抵达最后一公里。
张**
血压
138/86mmHg
偏高
空腹血糖
7.2mmol/L
偏高
近 30 天用药依从性
92%
达标
收缩压 · 近 30 天
↓ 16 mmHg
今日待办
中风险预警处置33
随访工单待完成12
待复核用药方案55
中风险预警 · 收缩压连续 7 日高于目标值，建议 14 天内复诊并复核用药方案
1项
国家级重点专项课题
主动健康和人口老龄化科技应对
5环节
全流程数据打通
筛查·监测·用药·随访·预警
3层
软硬件一体架构
终端·中台·应用
资质与背书
国家级课题背书，与行业头部客户同行
主动健康数智一体化创新平台
依托「主动健康和人口老龄化科技应对」重点专项——「多场景应用验证评价及示范推广」课题建设， 面向老年高发慢病，构建覆盖筛查、监测、用药、随访、预警的全流程数智化管理平台， 并在多场景中完成应用验证与示范推广。
国家级重点专项
早期干预
重症风险预警
长期综合管理
示范推广
合作客户
问题与答案
台账，不该是医务工作者的主要工作
慢病管理的难点从来不是缺数据，而是数据散落在纸本、表格和多个互不相通的系统里。我们把这件事拆成三个具体问题，逐个解决。
接入之前的现状
台账即负担
筛查表、随访单、用药记录分散在纸本与多个系统，同一份信息反复誊抄、事后补录，占用大量本可用于服务居民的时间。
数据不成链
一次筛查的结果、一段时间的监测指标、几次随访记录彼此孤立，难以形成可用于判断的连续视图，管理成效也无法横向对比。
风险靠经验
重症风险识别高度依赖个人经验，缺少可复用的量化规则与提前量，往往在指标已经明显异常后才被发现。
接入生生世康之后
一次录入，全程复用
筛查、监测、随访、用药数据在同一个档案里沉淀，环节之间自动流转，不再需要二次录入与事后补台账。
全流程一条数据链
从筛查到预警，每个环节的数据都在同一条链上，指标趋势、用药变化与随访结论可以放在一起看。
风险规则化、前置化
把临床经验沉淀为可复用的风险规则与模型，输出分级预警和处置建议，把干预窗口前移到指标异常的早期。
关键技术难题
三个关键难题，我们都做了正面回答
聚焦老年高发慢病，围绕早期干预、重症预警、长期综合管理三条主线构建技术能力，而不是把功能堆成一个清单。
02
重症风险预警
以规则引擎与预测模型双通道识别重症风险，输出分级预警与处置建议。预警结果直接进入医务端待办，形成「发现—提醒—处置—记录」的闭环。
- 规则引擎 + 模型双通道
- 分级预警与处置建议
- 预警处置全流程留痕
03
长期综合管理
慢病管理是以年为单位的持续过程。面向长周期随访与用药依从性，构建可持续跟踪的管理闭环，让管理动作可安排、可提醒、可复盘。
- 随访计划与工单调度
- 用药依从性跟踪
- 长周期指标趋势分析
全流程数据闭环
一条不断裂的数据链
五个环节不是五个独立模块，而是同一条链上的五个位置。上一个环节的产出，就是下一个环节的输入。
-
01
慢病筛查
统一筛查表单与人群标签，筛查结果直接入库，不再另行誊抄。
-
02
指标监测
家用与院端设备数据自动接入，按统一口径标准化为可比指标。
-
03
用药管理
用药方案、调整记录与依从性集中管理，异常中断可被及时发现。
-
04
随访记录
随访计划自动生成工单，记录结构化沉淀，历史结论可追溯。
-
05
风险预警
基于前四个环节的累积数据触发分级预警，直接进入医务端待办。
环节之间数据自动流转，同一份信息只需录入一次；每一次录入、修改与随访都带有来源与时间戳，可被完整追溯。
技术架构
软硬件一体，三层架构
硬件负责把数据采集进来，中台负责把数据变得可用，应用负责把数据变成管理动作。三层之间以标准接口衔接，可整体交付，也可按需对接既有系统。
关于数据安全与合规
涉及居民健康数据，平台按最小必要原则授权，支持分级权限、操作留痕与数据脱敏；实际部署方式与合规要求以项目合同及属地监管规定为准。
应用服务层
医务端工作台 · 居民端健康档案 · 管理端驾驶舱
面向不同角色提供各自需要的视图：医务端看工单与预警，居民端看自己的指标与提醒，管理端看区域管理成效。
数据中台层
设备接入 · 数据治理 · 指标标准化 · 权限与留痕
统一接入不同厂商的采集设备，完成清洗、去重与口径对齐，让不同来源的数据可以放在同一张趋势图上比较。
智能终端层
血压 · 血糖 · 体脂 · 心电等家用与院端采集设备
软硬件协同设计，设备侧完成初步校验与本地缓存，弱网环境下不丢数据。
标杆案例
从国家级课题到具体场景落地
平台能力在国家级专项课题中得到验证，也在头部健康服务企业与基层慢病场景中持续运行。
国家级重点专项
主动健康数智一体化创新平台
依托「主动健康和人口老龄化科技应对」重点专项——「多场景应用验证评价及示范推广」课题建设。 平台聚焦老年高发慢病，攻克慢病早期干预、重症风险预警、长期综合管理等关键技术难题， 打通慢病筛查、指标监测、用药管理、随访记录、风险预警的全流程数据， 并在多场景中完成应用验证与示范推广。
项目要点
项目层级
国家级重点专项课题
面向人群
老年高发慢病
覆盖环节
5 个全流程环节
建设内容
验证评价 + 示范推广
价值主张
可追溯 · 可量化 · 可预判
我们不用「赋能」「闭环」这类词来交付承诺。下面三件事，是这套系统实际会改变的部分。
数据可追溯
每一次录入、修改与随访都带有来源、操作人与时间戳。出了问题能定位到具体环节，汇报时也拿得出依据。
成效可量化
管理过程被拆成可统计的指标：筛查覆盖、随访完成率、用药依从性、指标达标率。成效可对比、可上报、可复盘。
风险可预判
风险规则前置到数据产生的那一刻。管理动作从「事后处理异常」转向「事前发现趋势」，为干预留出时间。
面向家庭
打通居民健康服务的
打通居民健康服务的
最后一公里
同样的数据链，一端连着医务工作者的工作台，另一端连着居民家里的血压计。家庭健康管家把专业管理能力翻译成家属和老人看得懂的语言。
家庭健康档案
3 位成员
父
张** · 68 岁
需关注
母
李** · 65 岁
平稳
子
张** · 41 岁
正常
一个家庭，一份健康档案
家庭成员的健康信息集中管理，子女可代老人查看指标、接收提醒，不必再靠电话问「今天量了吗」。
看趋势，而不是看单个数
血压、血糖等指标以长期趋势呈现，配合目标线，一眼看出是在好转还是需要复诊。
用药提醒与依从性
按方案推送用药提醒，记录实际服药情况；连续漏服会被识别出来，而不是等到复诊才发现。
异常提醒与就医建议
指标持续异常时向家属与签约医生同步提醒，并给出复查建议，避免「量完就忘了」。
与基层医疗机构数据衔接
家庭端采集的数据可回流到基层医疗机构的档案中，让居民在家测的数值真正进入管理流程。