以患者為中心的“互聯網+”診后管理平臺的構建

摘要：目的：構建以患者為中心的“互聯網+”診后管理平臺，為患者提供便捷、高效的個性化診后服務，提高醫院診后管理效率與服務質量。方法：該研究聚焦于患者診后的院外隨訪與康復管理全周期，創新性地整合大模型技術，采用線上線下融合及多學科團隊協同（MDT-like） 管理策略，構建了覆蓋“智能隨訪-個性化居家康復指導-便捷線下復診預約-連續性再診療服務”的閉環管理新模式。結果：所構建的以患者為中心的“互聯網+”診后管理平臺，實現了患者從出院、居家康復至返院復診的全流程閉環追蹤與管理。平臺通過提供持續的健康關懷與智能化的精準醫療指導，驗證了其在預防患者病情反復或惡化、提升患者就醫體驗方面的積極作用。

關鍵詞：診后管理；隨訪系統；以患者為中心；健康管理；“互聯網+”；大模型

中圖分類號：TP311" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）19-0118-05

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

伴隨互聯網技術的飛速演進與現代醫療健康理念的深刻變革，傳統以疾病為中心、側重急性期治療的醫療模式[1]已日益顯現其局限性。該模式在疾病預防、系統性康復管理以及患者長期生活質量改善等方面，常面臨醫療資源配置不均、服務效率不高、患者全程參與度不足等挑戰[2-3]，難以全面滿足社會日益增長的多元化、高質量健康需求，甚至可能加劇醫患信息不對稱與價值感知錯位。因此，從“以疾病為中心”向“以患者為中心”的根本性轉變，將服務重心從單純的疾病診治拓展至對患者整體健康福祉與生命質量的全面關懷，已成為醫療健康領域發展的必然趨勢與核心議題[4-5]。在此背景下，充分利用信息技術賦能醫療服務模式創新，特別是針對疾病診療后的延續性、精細化管理[6]，通過構建線上線下一體化的全流程服務體系，強化醫患之間的有效溝通與持續互動，為患者提供個性化、專業化、精細化的全生命周期健康管理服務，是實現“以患者為中心、以人為本”現代整合型健康服務模式的關鍵路徑[7]。

基于上述理念與需求，本研究致力于設計并構建以患者為核心的“互聯網+”診后管理平臺。聚焦于患者出院后的院外隨訪、個性化康復指導及全過程健康管理，創新性地引入大模型技術[8-9]輔助構建智能化的患者診后管理路徑，旨在為患者量身定制并動態優化康復計劃。平臺整合線上便捷服務與線下專業支持，并依托多學科醫療團隊的協同管理，精心構建了覆蓋“智能隨訪與風險評估→個性化居家康復方案推送與依從性管理→便捷化線下復診預約與綠色通道→連續性病情追蹤與再診療決策支持”的無縫隙、一體化連續性管理模式。其核心目標在于確保患者在診療全周期內獲得持續、高效、智能化的健康關懷與專業指導，從而有效預防病情反復或進展，最終實現從患者離院、居家康復到順利返院復診乃至長期健康維護的閉環式、高質量健康管理。

1 系統需求分析

為確保“互聯網+”診后管理平臺能夠提供精準、高效、便捷且以患者為中心的服務，其系統設計需滿足三個層面的核心需求：首先，平臺需具備強大的數據整合與智能分析能力。這包括匯聚患者的電子病歷、隨訪記錄、體檢數據及實時生命體征等多源信息，構建動態更新的患者健康畫像。基于此畫像，平臺應能結合循證醫學知識與大模型技術，智能生成并動態調整個性化的康復路徑與任務，同時輔助醫護人員向患者提供專業、權威且易于理解的醫療建議與康復指導，從而提升患者自我管理的效能與依從性。其次，平臺必須構建一個穩定、安全、多模態的醫患溝通橋梁，確保患者與醫療團隊能夠實現即時、便捷的互動交流，保障診療信息傳遞的及時性與連續性，及時響應患者的疑問與緊急需求。最后，平臺應保證高度的系統穩定性與數據可靠性，支持對患者健康狀況的長期、連續追蹤。這要求系統能夠高效整合患者的診療歷史、生命體征數據及康復進展，內置智能預警機制以識別潛在風險，并依據患者的實際康復反饋動態優化管理策略，實現真正意義上的持續性、閉環式健康管理。

從患者的核心需求出發，“互聯網+”診后管理平臺的患者服務端應具備以下關鍵功能，旨在提升其就醫體驗、自我管理能力與健康獲得感：1） 健康信息透明化：便捷的個人健康檔案全息視圖。患者應能隨時隨地安全訪問其完整的電子健康檔案，包括歷次就診記錄、影像與檢驗檢查報告、用藥史以及個人記錄的生命體征數據，從而增強對自身健康狀況的全面認知與掌控；2） 精準用藥與康復指導：個性化、智能化的用藥與康復管理支持。智能用藥助手： 提供詳盡的診后用藥指導，包括藥物名稱、規格、用法用量、用藥周期、注意事項、潛在不良反應及用藥提醒，確保患者用藥的依從性與安全性。定制化康復方案：針對居家康復需求，平臺應基于患者具體病情與醫囑，提供個性化的康復計劃，涵蓋飲食營養建議、日常照護技巧、分階段康復鍛煉指導等；3） 持續健康監測與智能反饋：多源健康數據集成與智能預警。支持與各類可穿戴智能健康設備的無縫對接，實現患者生理參數的自動采集與上傳。結合患者的診療數據、醫囑依從性及自我報告結果（PROs） ，平臺應能運用大模型技術自動構建動態患者畫像，并進行趨勢分析與風險預警。當監測數據出現異常或偏離預設閾值時，系統能即時通知患者及醫療團隊，輔助及時調整治療方案或康復建議；4） 主動式隨訪與復診管理：智能化的復診提醒與路徑優化。根據患者的個性化診療計劃與病情演變，平臺應能自動觸發并推送復診提醒，協助患者便捷預約。更進一步，應能基于患者畫像與康復進展，動態調整康復路徑與復診節點的優先級，實現更精準的連續性照護；5） 無障礙醫患溝通：高效、安全的在線醫患溝通渠道。提供包括圖文咨詢、語音/視頻通話等多種形式的在線咨詢服務，確保患者能夠便捷地向其主管醫療團隊尋求專業解答與及時幫助，從而構建基于信任的良好醫患協作關系，提升醫療服務的整體滿意度??。

從提升醫療服務效率與質量的醫生工作流程視角出發，平臺醫生端應重點提供以下核心功能支持：1） 智能化工作流管理：高效的診后任務智能管理與提醒。集成患者復診預約、用藥調整審核、檢查結果解讀、遠程隨訪問詢等關鍵任務的待辦列表與智能提醒功能，幫助醫生高效規劃并追蹤每位患者的診后管理計劃，確保診療服務的連續性與及時性；2） 便捷的患者信息全景視圖：結構化的患者隊列與信息管理。提供便捷的患者信息檢索與全景視圖功能，醫生可快速查閱患者的完整病歷資料、歷史就診記錄、實時體征數據、康復依從性報告及患者畫像，從而全面掌握病情動態與治療進展；3） 數據驅動的臨床決策支持：多維度數據分析與臨床洞察。內置數據分析模塊，支持對患者群體的隨訪完成率、治療有效性、滿意度評分、不良事件發生率等關鍵指標進行統計分析與可視化呈現。同時，結合患者個體畫像與群體數據，為醫生提供關于康復路徑調整、治療方案優化的循證決策建議，輔助提升臨床診療水平。

從醫院運營管理與服務質量持續改進的視角，平臺應為醫院管理者提供以下戰略性支持功能：1） 標準化路徑管理與優化： “臨床路徑/康復方案的標準化構建與智能生成輔助。支持基于循證醫學證據與本院臨床實踐，構建并管理不同病種的標準化診后康復路徑模板。平臺應能利用大模型技術，輔助醫療團隊快速生成或定制特定疾病的初步管理路徑，并基于實際運行數據反饋進行持續迭代優化；2） 運營數據洞察與績效評估：“全院/科室級診后管理數據駕駛艙。提供宏觀層面的數據統計分析功能，如各科室診后管理覆蓋率、患者依從性總體水平、不同病種康復效果對比、醫療資源利用效率等。支持自定義報表生成與多維度數據鉆取，為醫院管理者進行服務質量監控、績效考核、資源調配及戰略決策提供數據支撐；3） 患者體驗與服務改進工具：“患者反饋與滿意度管理。內置靈活的電子問卷設計、分發、回收與統計分析工具（如NPS、CES等） ，系統性收集患者對診后服務的反饋與評價，為持續改進服務流程、提升患者就醫體驗提供直接依據；4） 健康宣教與品牌建設：“統一的健康宣教內容庫管理與精準推送。支持醫院構建權威的、多媒體形式的健康宣教知識庫，并可結合患者畫像與管理路徑，實現健康信息的精準化、個性化推送，提升患者健康素養，同時塑造醫院專業、負責的品牌形象。

2 系統設計

2.1 系統總體設計

“互聯網+”診后管理平臺定位于連接患者與醫療機構的信息化核心樞紐，其核心價值在于通過優化傳統的隨訪與康復管理流程，構建一個覆蓋診療全周期、以患者為中心的連續性健康管理新范式。因此，其系統架構必須支持多層次服務、多角色用戶（患者、醫生、醫院管理者及潛在的家屬、藥師等） 以及多功能模塊的集成與協同。基于前述系統需求分析，本平臺采用成熟的瀏覽器/服務器（B/S） 架構進行整體設計（核心架構如圖1所示） 。該架構以統一的數據中心為基礎數據源，集成先進的大模型技術提供核心的智能分析與AI服務能力，并在此之上構建面向醫生、患者及醫院管理者的多角色、定制化功能服務模塊，旨在打造一個穩定、高效、易用且可擴展的綜合性診后健康管理信息平臺。

“互聯網+”診后管理平臺在設計與實現過程中，嚴格遵循以下核心原則：1） 標準化與規范化：采用業界通行的醫療信息標準HL7_V3進行醫院信息系統的互聯互通；2） 安全性與隱私保護：將數據安全與患者隱私保護置于最高優先級，實施包括身份認證與授權、數據傳輸加密（如TLS/SSL） 、數據存儲加密、訪問審計、脫敏處理等全方位、多層次安全防護策略，保障平臺數據的機密性、完整性與可用性；3） 用戶體驗優先：針對不同用戶角色的使用場景和操作習慣，進行精心的人機交互設計，力求界面友好、操作便捷、流程順暢，提升各類用戶的使用滿意度和工作效率。

2.2 系統功能設計

基于系統需求分析及總體架構規劃，“互聯網+”診后管理平臺的核心功能將圍繞患者、醫生及醫院管理者三大用戶角色進行模塊化設計，具體如下：

2.2.1 患者模塊

1） 健康信息中心：實現個人健康檔案（就診記錄、檢查報告、用藥史、體征數據） 的實時查閱與管理。患者在就診過程中可以實時查閱個人健康檔案，平臺實時更新患者最新就診情況，方便患者及時掌握病情信息。

2） 智能康復助手：（1） 提供個性化康復計劃推送（飲食、護理、鍛煉） 。平臺依據患者健康檔案及病種自動生成專病管理路徑，根據任務計劃每天定時為患者推送康復計劃，包括對患者的飲食建議，幫助患者調整飲食結構；日常護理指導，如傷口護理、皮膚清潔等，確保患者在康復期間能夠得到妥善的照顧，并及時獲得康復鍛煉建議，根據患者的身體狀況和康復進度，制訂合適的鍛煉計劃；（2） 提供智能用藥指導與提醒；（3） 實現診療評估報告與科普知識的獲取。就診結束后，患者即可在移動端查閱平臺推送的診療評估報告及相關風險告知書，了解康復過程中需要重點關注事項以及康復科普知識。

3） 健康數據交互與監測：（1） 支持智能設備綁定與手動數據錄入。康復期間，患者可以通過移動端綁定智能體征監測設備或手動錄入健康數據上傳平臺，定期更新康復狀況，在患者知情并同意的情況下，系統將患者康復診療數據、實時健康數據上傳至大模型AI服務引擎；（2） 基于大模型的患者畫像生成與康復路徑動態調整。大模型AI服務引擎自動識別患者數據，抽取患者畫像，并動態調整飲食建議、用藥指導、運動指導等康復服務內容，對于有居家康復需求的患者，平臺能夠根據患者的具體情況，提供個性化的康復指導。同時，平臺具備生命體征異常值預警功能，對于監測或錄入的生命體征超出正常值范圍，平臺會立即觸發預警機制，第一時間通知醫生及患者家屬查看患者情況，提供醫療指導，采取必要的醫療措施，有效避免潛在的健康風險。

4） 醫患互動與反饋：（1） 在線咨詢（圖文、語音等） 。在整個診療過程中，患者可以通過移動端患者咨詢功能，在線咨詢治療團隊醫護人員，第一時間解決出現的問題；（2） 診療與康復滿意度反饋。康復后，患者可以通過平臺反饋診療及康復滿意度。

2.2.2 醫生模塊

1） 診后管理工作臺：實現患者隊列管理與病歷信息快速查閱，并具備待辦任務智能管理（復診提醒、隨訪計劃、報告審閱） 。患者就診后，平臺可獲取患者主訴、現病史、用藥情況、檢驗檢查結果等基本信息，將患者病情與專病知識庫進行匹配，并通過大模型AI服務引擎獲取相應的專病管理路徑，經由醫生調整、審核后平臺自動生成患者康復管理初始檔案，按路徑計劃每日向患者推送健康宣教、康復建議、重點關注事項等信息。同時建立醫生待辦任務，按照時間節點提醒醫生關注患者病情發展，定時對患者進行人工隨訪。

2） 智能決策支持：（1） 基于專病知識庫與大模型的康復路徑智能生成與推薦（醫生審核調整） ，并生成患者畫像與康復依從性分析報告。在患者康復期間，醫生通過平臺可以查看患者上傳的體征數據等統計數據、患者依從性分析報告及大模型生成的患者畫像，醫生可以根據分析結果有針對性的調整用藥指導、飲食建議等信息，以確保患者可以獲得更加精準、權威的康復指導；（2） 對生命體征異常預警的接收與處理。對于患者的異常生命體體征預警，醫生能夠第一時間接收并進行查看，及時掌握患者病情變化，給出相應指導和處理。

3） 醫患溝通與隨訪：醫生能夠實時接收到患者的咨詢信息，通過文字、語音、圖片、視頻等方式全面了解患者康復情況，結合患者病情信息及時給予患者專業的診療建議，幫助患者快速康復。同時，根據患者專病路徑，醫生端會生成待辦事項，提醒醫生定期對患者進行隨訪，及時掌握患者病情進展與康復程度。

4） 服務質量改進：患者滿意度調查報告查閱與分析。患者康復后，可以通過平臺反饋治療及康復滿意度，平臺可將反饋數據收集并整理成滿意度調查報告，醫生可通過報告了解患者對診后管理服務的評價和意見，分析出診療過程中的優點和不足，從而有針對性地調整服務方式，優化服務流程，進而提升醫生的診療水平和患者的就醫體驗。?

2.2.3 醫院管理者模塊

1） 診后管理路徑與知識庫管理：專病康復路徑模板的創建、審核與發布，并能基于大模型對專病路徑進行優化與循證更新。醫院管理者可以通過平臺使用專病路徑管理、問卷管理、宣教內容管理等功能。在平臺日常管理中，醫院管理者能夠查看并利用平臺上的專病知識庫，這些知識庫內容通常包含了豐富的專業醫學信息和最新的研究成果，大模型AI服務引擎將專病知識庫內容與醫院實際治療方案相結合，制定出既符合醫學前沿又貼合醫院實際情況的專病管理路徑。

2） 患者滿意度與服務質量持續監測：醫院管理者會依據患者的就診記錄、治療效果反饋、滿意度調查等多個方面的數據對管理路徑進行分析，及時發現服務中存在的問題和不足，進而對服務路徑進行優化和調整。

3 系統實現方法

3.1 系統拓撲結構

“互聯網+”診后管理系統拓撲如圖2所示，患者訪問醫院微信公眾號小程序連接至醫院診后管理前置機，并在其上部署nginx服務，實現訪問代理和負載均衡。前置機與醫院診后管理系統之間通過部署網閘實現前置機與內網區域的隔離與端口訪問映射，診后管理系統由數據采集服務器、系統應用服務器、數據庫服務器、AI引擎服務器組成，并通過SOAP方式，采用HL7_V3接口技術，將消息打包成字符串發送給醫院集成平臺，由平臺將消息推送給指定第三方，實現與院內（HIS、LIS、PACS、EMR）等系統的互聯互通。醫院AI能力平臺主要為診后管理系統提供AI語音隨訪功能，與患者進行AI語音通話訪談，識別并保存與患者溝通內容，該平臺系統由監控平臺、鏡像倉庫、合成引擎、識別引擎、語義引擎、中間件、單板機（SBC）等部分組成。

3.2 基于大模型的診后管理AI服務引擎實現方法

相較于傳統的診后管理系統，本文提出的“互聯網+”診后管理平臺構建了基于大模型的診后管理AI服務引擎，利用人工智能技術與大模型技術，結合國內外臨床指南、專家共識等高級循證醫學證據，助力醫療團隊快速構建患者診后管理路徑，為患者提供個性化康復計劃及健康指導、在線健康咨詢、智能隨訪、遠程體征監測等，滿足診后管理需求。在大模型選擇方面，本文選取了DeepSeek-R1-70b，該款大模型在模型架構設計、訓練效率優化、推理能力強化及知識遷移等方面展現出顯著優勢[10]，基于DeepSeek大模型的專病管理系統實現流程如圖3所示。

1） 構建專病管理路徑。利用DeepSeek大模型提取國內外臨床指南和高影響因子論文中有關病患專病路徑管理內容，包含了疾病的危險因素管理、日常生活干預、用藥、復診等信息，經醫院專家審核后，組成專病管理路徑。

2） 抽取患者畫像。通過院內HIS系統，獲取門診病歷、住院病例等患者醫學文書，通過DeepSeek抽取患者醫學文書內容，主要包括主診斷和次要診斷、手術信息、用藥信息、復診信息、個人健康史、過敏史等內容，構建患者畫像數據，結合專病管理路徑，生成個性化的患者診后康復計劃。

3） 執行康復計劃。通過智慧醫院App或醫院微信小程序，自動向患者推送康復計劃詳細內容，同時定期向患者推送診后評估問卷，方便診后管理平臺及醫護人員及時掌握患者病情發展。

4） 動態調整康復計劃。專病管理系統構建了基于DeepSeek大模型的問題應答AI助理，并設置了基于風險管理的三級應答機制，AI助理根據患者病情及專病管理流程，自動回答患者提出的低風險問題，例如復查時間、自動預約檢驗等；針對中高風險問題，例如用藥調整、病情診斷等問題，AI助理自動識別問題種類，并將問題推送至醫護人員，在自動推送問題的同時，AI助理會根據問題生成推薦回答，醫生可以直接發送或是編輯后發送給患者，減少人工回復的工作量。

4 應用效果

為驗證平臺的實際應用效果并逐步推廣，本研究遵循“由點及面、穩步推進”的工作思路，選取了肝膽外科、內分泌科、神經內科作為首批試點科室。旨在通過試點運行，提升各方用戶（醫護人員、患者及其家屬、醫院管理者） 對平臺的認知度、接受度與使用熟練度，為后續在全院范圍內的全面部署積累經驗、奠定堅實的用戶基礎。以腦梗死病癥為例，“互聯網+”診后管理平臺提供的服務如表1所示。

自“互聯網+”診后管理平臺上線運行以來，已累計入組患者超過1 000人，完成結構化電子隨訪1 528人次，處理在線醫患咨詢1 789次。建立“全科支持團隊+專科管理團隊”，提供7×24小時咨詢服務，醫護人員滿意度與患者就診滿意度持續提升，滿意度調查結果如圖4所示。

平臺試運行期間，未發生與平臺直接相關的醫療投訴或不良安全事件，初步證明了其在滿足患者診后延續性醫療服務需求、提升服務可及性方面的積極作用。同時，為保障平臺的可持續有效運行，醫院同步出臺了診后管理服務專項績效考評與激勵方案，將平臺的使用效能、服務質量及患者反饋與科室及個人績效緊密掛鉤。這一舉措不僅有效激勵了醫護人員積極應用平臺提升服務水平，也促進了他們在使用過程中主動提出優化建議，從而形成了“應用-反饋-優化-再應用”的良性循環與持續改進機制。。

5 結束語

本研究成功設計并初步實踐了一個以患者為中心、融合大模型技術的“互聯網+”診后管理平臺。通過構建覆蓋“智能隨訪-個性化居家康復-便捷復診-連續再診療”的一體化管理模式，該平臺不僅為患者提供了便捷、高效、個性化的延續性醫療服務，顯著提升了其就醫體驗，同時也為醫護人員提供了智能化的輔助決策工具，并為醫院管理者優化服務流程、提升管理效能奠定了堅實的數據與技術基礎。在實際應用過程中，平臺的穩定性與大模型技術的初步應用，證明了其在提升診后管理智能化水平與服務質量方面的可行性與潛力。未來，該平臺將持續深化大模型技術的應用，進一步優化人機協同機制，提升AI輔助決策的透明度與可解釋性，增強醫護人員的信任與采納度。

參考文獻：

[1] 許昌，劉志華，吳世超，等.“互聯網+”醫療服務應用發展研究綜述[J].中國數字醫學，2024，19（9）：1-8.

[2] 王東博，李建，盧九星，等.我國醫聯體發展現狀及對策探討[J].中國醫院，2019，23（1）：47-48.

[3] 陳虹，紀嬌，高本林.醫聯體建設助推分級診療實施策略[J].現代醫院，2018，18（8）：1103-1104，1108.

[4] 雷玉倩，武宇翔，李蓉梅，等.互聯網醫院診療背景下復診新模式構建與應用[J].華西醫學，2024，39（12）：1933-1937.

[5] 劉玉轉，高昭昇，李翠華.基于全民健康信息平臺的醫防融合數據共享探索[J].中國衛生信息管理雜志，2022，19（4）：518-522，562.

[6] 溫俊，彭麗，仲蓓，等.面向醫患連接的慢性病診后服務平臺設計與應用[J].中國數字醫學，2020，15（3）：87-88，109.

[7] 馮瀛尹，張世翔，黃天翔.應用互聯網醫療提升老年人慢性病管理效率的策略研究[J].中國公共衛生管理，2024，40（2）：259-263.

[8] 劉泓澤，王耀國，唐圣晟，等.醫學大語言模型的應用現狀與發展趨勢研究[J].中國數字醫學，2024，19（8）：1-7，13.

[9] 肖革新，陳善吉，王博遠，等.醫療大模型的應用現狀與展望[J].中國數字醫學，2025，20（2）：39-45.

[10] 閭海榮，江瑞，張學工，等.DeepSeek與醫學大語言模型：技術創新與醫療服務模式重構[J].醫學信息學雜志，2025，46（2）：1-7，13.

【通聯編輯：李雅琪】