近日，由中國疾病預防控制中心與北京市疾病預防控制中心聯合主辦的“數智驅動慢性病防治技術推廣與區域協同項目啟動會暨學術交流會”在北京舉辦。基于北京市慢病防控的實際需求和緊迫形勢，本次會議聚焦數智技術的融合應用，探索在慢病防控領域的創新應用路徑。

慢病管理困境：以糖尿病為例

北京市作為超大型城市，慢病防控形勢復雜嚴峻。人口老齡化持續加深（65歲及以上常住人口占比超14%），居民生活方式快速轉變，高熱量飲食、運動不足等風險行為普遍，加之醫療資源分布不均衡，導致慢病發病率不斷攀升。數據顯示，2020年慢性病占總疾病負擔的89.5%，其中糖尿病、心腦血管疾病、惡性腫瘤和慢性呼吸系統疾病四類重大慢病占比達到54.7%。反應出慢病患者基數龐大、醫療成本持續攀升、管理鏈條漫長等嚴峻挑戰。

放眼全國，慢性病防控形勢同樣不容樂觀。我國慢性病患者總數超過3億，慢性病導致的疾病負擔占總疾病負擔的70%以上，已成為影響國家經濟社會發展的重大公共衛生問題。以糖尿病為例，患者規模已達1.4億，但血糖達標率不足50%，治療依從性僅有30%左右，面臨著管理效果不佳、醫療資源浪費、患者生活質量下降等問題。

這種嚴峻形勢的背后，暴露出現有糖尿病管理體系的多個短板。首要體現在知曉率、治療率和控制率"三低"的困境，數據顯示，目前糖尿病知曉率僅為36.5%，治療率為32.2%，控制率為49.2%，各項指標均不足50%。這既源于公眾對疾病認知不足和自我管理能力欠缺，也受制于當前醫療服務體系存在的院內防控機制不健全、院外管理碎片化、個性化健康服務難以延續等問題。

孤島之困：糖尿病全程化管理的痛點

在院內管理中，糖尿病患者呈現出明顯的跨科室分布特征。眉山市中醫醫院數據顯示，近80%的糖尿病患者分布在非內分泌科，其中眼科、腎臟內科等科室的糖尿病患者占比均超過50%。此外，外科手術患者中至少有10%-20%合并糖尿病，約半數糖尿病患者一生中需經歷至少一次手術，凸顯糖尿病管理的復雜性和跨學科特性。

跨科室溝通不暢、會診效率低下、數據手工記錄等問題突出。傳統被動會診模式導致非內分泌科室血糖管理專業不足，患者易出現高血糖狀態，進而增加感染風險、延長住院時間、提高醫療費用和死亡率。加之缺乏院外血糖數據追蹤機制，使糖尿病患者全程化管理面臨巨大挑戰，亟需建立系統化、信息化的血糖管理新體系。

院外管理同樣面臨多重困境：患者自我管理能力參差不齊，依從性普遍較低，尤其在飲食控制、規律用藥和血糖監測方面存在執行難點；傳統指尖血糖監測數據碎片化，難以形成連續、可靠的血糖趨勢評估，且缺乏專業實時指導；醫患溝通渠道不暢，異常血糖數據無法及時反饋至醫療機構，導致干預滯后；此外，長期疾病管理帶來的心理壓力和經濟負擔也進一步降低了管理效率，使得血糖控制效果難以持續保障。

傳統的粗放式管理模式，已難以應對日益龐大的患者群體和復雜的管理需求，而數字化技術為實現精細化、全程化的慢病管理提供了前所未有的可能性。本次會議上，國家衛健委"四大慢病"重大專項技術總師、中國科學院院士陳竺明確指出，人工智能與數字療法在慢病管理中的臨床應用，將重新定義醫療服務的邊界與效率。在政策與需求的雙輪驅動下，近年來已有不少醫院、醫療機構與科技企業積極嘗試，開發出一系列智能管理系統，正在深刻改變著糖尿病等慢病的防治格局。

數智化技術：重構慢病管理的“新基建”

數智化技術正在重構慢病管理的"新基建"，其中智能血糖管理系統作為糖尿病防控數字化轉型的重要實踐，正在展現出顯著的應用價值。這類系統通過構建“端、云、腦”一體化架構，實現了血糖管理的全流程智能化變革。系統通過智能血糖儀等終端設備采集患者血糖數據，并實時上傳至云端平臺，形成連續、完整的個人健康數據庫。基于人工智能算法，系統能夠對海量數據進行分析，識別血糖波動規律，預測高低血糖風險，并為醫護人員提供個性化的治療建議。

在臨床應用層面，智能血糖管理系統實現了三大突破：一是建立了院內院外一體化的管理閉環，通過遠程監測和智能預警，實現從住院到居家的無縫銜接；二是構建了多科室協同管理機制，打破傳統科室壁壘，實現內分泌科與其他科室的血糖協同管理；三是形成了數據驅動的決策支持體系，為醫護人員提供基于證據的診療建議，大幅提升管理效率和質量。

除此之外，在院內以全方位智能血糖管理系統作為糖尿病防控的抓手，依托血糖管理系統中的“虛擬病房”功能，有助于推行科外胰島素泵管理新理念。應用全方位血糖管理系統及胰島素泵為全院糖尿病患者實施及時血糖監測及胰島素泵強化治療，將患者納入“虛擬科室”，實時監測患者血糖曲線，實現線上“無科界”精細化及糖尿病患者全病程閉環式管理，以有效精準控糖，達到促進健康、延緩糖尿病進程、減少并發癥、降低傷殘率、提高生活質量并降低醫藥費用的最終目標。

在院外，患者出院后，可在家中借助智能血糖儀進行監測，并通過專屬APP或小程序便捷地上傳血糖數據。系統不僅支持數據的實時同步與多時段趨勢分析（如7天、14天、30天及90天），還可生成動態血糖曲線、記錄控糖日記，并智能提醒測量時間。更關鍵的是，這些信息實時對接醫院端管理平臺，使醫生能夠遠程監測患者的血糖變化與飲食情況，及時給出專業調控建議、發送隨訪計劃，實現“數據互聯、醫患互動”的遠程照護新模式。真正讓血糖管理突破時空限制，使優質醫療資源持續惠及患者日常，讓科學控糖融入生活，助力更多人走向長效健康。

這些創新實踐充分證明，數智化技術正在從根本上重構慢病管理的服務模式和價值鏈條。通過打破時空限制、連通數據孤島、優化資源配置，智能管理系統為破解我國慢病管理難題提供了切實可行的解決方案，也為構建以人為本的整合型醫療衛生服務體系奠定了堅實基礎。

下一階段需突破技術整合與政策協同瓶頸，建立涵蓋預防、診療、康復的全周期數字健康生態，最終實現從疾病治療向健康管理的范式轉變。