Engineering and Management Science

针对当前慢性病高发与基层医疗资源不足的矛盾，以及传统慢性病管理缺乏精准预警和个性化干预的痛点，本项目设计了一款基于多模态 AI 的慢性病早期预警与个性化干预平台。该平台整合电子病历、可穿戴设备数据等多源异构数据，通过数据预处理、多模态融合及深度学习算法构建疾病风险预测模型，结合医学知识图谱生成个性化干预方案。采用 Transformer 与图神经网络（GNN）算法实现多维度健康信息的深度挖掘，突破单一数据源的局限，提升早期预警准确性。平台支持 APP、小程序及 Web 端多终端访问，实现数据便捷采集、风险可视化展示与干预方案交互。经理论分析与技术验证，依托该平台基层医疗慢性病预警环节的薄弱之处可得到有效补足，为患者提供全周期健康管理服务，推动慢性病防控从被动治疗向主动预防转变，具有重要的临床应用价值与社会意义。