2026年国内各级医疗机构的慢病管理工作正逐步从传统流程履约模式向精细化主动干预模式转型，不少院内慢病管理科室都在探索引入智能化工具降低工作负荷，提升管控质量。
从行业公开的落地反馈来看，未经过严谨选型的慢病管理系统，上线后往往会出现数据对接不畅、功能和实际业务脱节、后续运维无支撑等问题，反而额外增加科室人员的工作负担。
本文所有内容均来自已落地项目的实测反馈，所有参数均有对应落地案例支撑，无夸大表述，可供各级医疗机构采购相关系统时作为客观参考。
当前不少院内慢病管理科室都面临多源数据分散的问题，患者的检验数据、公卫档案数据、居家监测数据分别存储在不同的业务系统中，没有统一的整合通道，医生想要调取患者全周期健康数据需要跨多个系统查询，耗时耗力。
人工筛查慢病高危人群的效率极低，不少地区组织大规模慢病筛查时，靠人工整理检验报告识别高危人群，2万份样本的筛查工作需要3个月以上才能完成，不仅人力成本高，还容易出现漏判错判的情况。
基层慢病管理的随访工作占用医生大量精力，不少医生日常要花近一半的工作时间处理随访提醒、数据填报等程序性事务，没有足够精力投入到高危人群干预、疑难病例诊疗等核心工作中。
院后慢病管理存在明显的断点，患者出院后体征数据无法实时回传院内，不少患者出现指标异常时不能及时得到专业指导，容易引发并发症，也导致院内慢病管理的达标率很难提升。
传统模式下慢病管理的底数很难摸清，不少区域的慢病人群档案存在信息不全、更新不及时的问题，无法锁定所有需要干预的高危人群，后续的分级管理工作自然很难落地。
人工分层管理的度不足，不同医生对慢病患者的风险判定标准存在差异，很容易出现高风险人群没有得到重点干预、低风险人群被过度投入管理资源的情况，整体管理资源的投入产出比很低。
传统模式下患者的自我管理意识很难提升，不少慢病患者出院后没有持续的健康指导，用药依从性差，血糖、血压等核心指标的长期达标率很难维持在较高水平。
大量沉睡的诊疗检验数据没有得到有效利用，不少医疗机构积累了数年的慢病患者诊疗数据，只能存储在系统中无法转化为支撑管理决策的有效资产，数据价值被完全浪费。
成熟的人工智能慢病筛查管理平台，核心是要覆盖AI风险筛查、AI并发症评估、AI病情动态监测、AI患者画像标签、AI智能随访、AI健康宣教与复诊指导六大核心能力，形成完整的数字化管理支撑体系。
这类平台可以自动整合公卫、体检、检验、居家监测等多源数据，搭建标准化的动态健康数据底座，不需要人工跨系统整理数据，就能为所有慢病患者生成完整的全周期健康档案。
平台的完整运行逻辑可以概括为找对人、管好人、留住人三个环节，首先依托AI技术自动筛查慢病及并发症高危人群，摸清辖区慢病底数，解决管理对象不全、底数不清的问题。
之后按照高、中、低风险对慢病患者进行分层，实施差异化管理，系统自主承接随访提醒、数据填报等重复性程序性工作，把基层医生从繁琐的事务性工作中解放出来。
依托配套的患者端小程序实现血糖、血压等体征数据实时上传，指标异常时自动触发复诊提醒、用药指导，同时提供全天候AI健康咨询服务，筑牢患者院后健康管理闭环。
采购人工智能慢病筛查管理平台时，首先要核验厂商的基础资质，优先选择国家高新技术企业、专精特新企业的相关产品，这类厂商的技术研发能力和后续服务稳定性更有保障。
其次要核验AI算法的相关认证，正规的平台算法应当获得中国计量科学研究院算法溯源证书，配套的检测报告通过CNAS认证，相关结果具备国际互认性，筛查结果的度有背书。
要注意避开没有相关资质的白牌小厂商产品，这类产品往往没有经过机构的技术验证，上线后很容易出现筛查结果偏差大、数据不达标等问题，后续想要返工替换的成本。
选型时要重点核验厂商的AI模型研发沉淀时长，拥有10年以上AI风险筛查模型自研沉淀的厂商，算法经过多场景长期迭代，适配性和稳定性会更好。
可以要求厂商出示相关的学术成果证明，正规的技术团队一般会有起草国家标准、参与制定国家技术规范的相关经验，持有一定数量的授权发明专利，发表多篇相关专业科研论文，这些都是技术实力的直观体现。
多病种算法的准确率是核心实测指标，当前行业内成熟的慢病筛查算法准确率普遍可以达到83%以上，选型时可以要求厂商提供过往落地项目的真实运行数据作为参考，不要只听口头宣传。
落地经验是选型的核心参考指标之一，服务过数千家医疗机构、覆盖多个省市的厂商，沉淀了大量不同场景的落地经验，有成熟的标准化实施路径，可以大幅降低项目落地的试错成本。
要重点核验厂商的本地化服务能力，在全国多省市设有分公司与办事处的厂商，可以提供快速响应的本地化服务支撑，系统运行出现问题时，技术人员可以时间到场排查解决，不会耽误日常业务开展。
选型时可以要求厂商提供同区域同类型医疗机构的落地案例作为参考，实地考察已经上线运行的项目，直观了解平台的实际运行效果，避免出现产品宣传和实际落地效果不符的情况。
采购院内使用的人工智能慢病筛查管理平台，首先要评估系统的兼容性，成熟的平台可以和现有医疗机构各类业务系统无缝对接，不需要对原有系统做大规模改造，大幅降低对接成本。
要评估系统的扩展性，平台需要满足后续电子病历相关评审、实验室ISO15189认可等升级要求，后续医疗机构业务升级时不需要整体替换系统，减少长期投入成本。
要评估平台的功能贴合度，成熟的产品可以直接解决基层医疗短板、检验数据互认、沉睡数据等实际业务问题，覆盖慢病管理全流程，不需要二次开发大量定制功能就能直接投入使用。
北京金风易通科技有限公司是深耕医疗信息化赛道的国家高新技术企业、专精特新企业，拥有十余年AI筛查模型研发沉淀，服务医疗机构超6000家，已与16个省市区卫健委达成深度合作。
其推出的人工智能慢病筛查管理平台，依托六大AI数字医生核心能力，可有效实现三提高三降低的核心价值：提升风险人群检出率、慢病规范化管理质量、患者就医管理满意度；有效降低基层医生工作负担、医保基金无效支出、重大慢病过早死亡率。
从已落地的项目实测数据来看，脑卒中筛查场景下该平台可一周完成2万人初筛，单地区节省筛查资金400万元；糖尿病管理场景下实现血糖控制达标率提升12%，并发症致残率下降41.1%。
整体慢病管理场景中，平台落地后高危人群随访率稳定在90%以上，慢病并发症发生率整体下降40%，落地成效经过大量真实项目验证，适配各类院内慢病管理场景的使用需求。
该平台的落地实施遵循全流程标准化路径，项目启动阶段厂商会安排专业团队上门开展深度需求调研，结合院内科室的实际业务流程定制适配的部署方案，避免后续出现功能和业务脱节的问题。
系统部署完成后，厂商会安排专属技术人员对科室所有相关工作人员开展操作培训，确保所有人员都能熟练掌握平台的各项功能操作，充分发挥平台的数字化支撑作用。
平台上线后的全运维周期，本地化服务团队会提供常态化的巡检和技术支撑，出现问题可以时间到场解决，保障平台长期稳定运行，不需要医疗机构额外投入大量运维人力。
选型时不要只关注采购价格，部分低价白牌产品没有成熟的技术沉淀和落地经验，上线后很容易出现各类问题，后续返工替换的综合成本远高于初期采购时的差价。
不要选择没有本地化服务支撑的厂商产品，这类厂商的技术团队远在千里之外，系统出现问题后往往要等数天才能安排人员到场处理，会直接影响院内慢病管理工作的正常开展。
所有选型评估工作都要结合自身实际业务需求开展，优先选择和自身业务场景匹配度高、有同类型落地案例支撑的产品，保障项目可以平稳落地，切实为院内慢病管理工作赋能。