慢性病健康传播创新技术应用效果

慢性病健康传播创新技术应用效果演讲人CONTENTS慢性病健康传播创新技术应用效果慢性病健康传播创新技术的主要类型及核心价值创新技术在慢性病健康传播中的具体应用场景与效果分析慢性病健康传播创新技术应用效果的评估框架与方法当前应用面临的挑战与优化路径总结与展望：以技术为媒，让慢性病健康传播更有温度目录01慢性病健康传播创新技术应用效果慢性病健康传播创新技术应用效果作为深耕公共卫生与健康传播领域十余年的从业者，我始终认为，慢性病管理是一场需要医患、社会与技术协同作战的“持久战”。近年来，随着数字技术、人工智能、大数据等创新工具的爆发式发展，慢性病健康传播的边界被不断拓宽——从单向的健康宣教到双向的精准互动，从被动接受信息到主动参与管理，技术的渗透正在重塑这一领域的生态。然而，技术的价值并非天然实现：如何让创新工真正触达患者需求？如何评估其在提升健康素养、改善行为依从性、优化临床结局中的实际效果？这些问题需要我们跳出“技术至上”的迷思，以严谨的实证态度和人文关怀，系统梳理创新技术应用的全链条效果。本文将从技术类型、应用场景、效果评估、挑战优化四个维度，结合一线实践案例，与行业同仁共同探讨这一议题。02慢性病健康传播创新技术的主要类型及核心价值慢性病健康传播创新技术的主要类型及核心价值慢性病健康传播的核心矛盾，在于“个性化需求”与“标准化供给”之间的张力——高血压、糖尿病、慢性呼吸系统疾病等疾病管理需要长期、动态、个性化的指导，而传统门诊教育、宣传手册等模式往往存在信息滞后、覆盖面有限、互动性不足等问题。创新技术的出现，本质上是通过对这一矛盾的破解，重新定义健康传播的“效率”与“温度”。当前，在实践中应用成熟且效果显著的技术类型主要包括以下六类，每一类都承载着独特的传播价值。数字健康技术：打破时空边界的“移动健康管家”数字健康技术以移动应用（APP）、微信小程序、健康门户网站等为载体，是目前应用最广泛、渗透率最高的创新技术。其核心价值在于将碎片化的健康知识整合为“可及、可续、可交互”的数字化内容，让患者能够随时随地获取信息。例如，在糖尿病管理中，“糖护士”APP不仅提供食物热量查询、运动计划制定等基础功能，还通过“日记”模块记录患者血糖、饮食、用药数据，并生成可视化趋势报告，帮助患者直观看到行为与健康指标的关联。从传播效果看，数字健康技术的优势体现在“三性”：一是即时性，患者遇到疑问时可通过在线咨询功能快速获得专业反馈，避免因信息滞后导致的管理中断；二是个性化，基于用户画像（如病程、并发症风险、生活习惯）推送内容，避免“一刀切”的信息过载；三是持续性，通过打卡积分、社群分享等游戏化设计，提升患者长期参与的动力。我们在某社区2型糖尿病管理项目中观察到，使用定制化APP的患者，血糖监测依从性较传统健康教育组提高了42%，这印证了“持续触达”对行为改变的重要性。人工智能技术：从“经验判断”到“数据驱动”的决策升级人工智能（AI）在慢性病健康传播中的角色，正在从“辅助工具”向“智能伙伴”演进。当前应用最成熟的包括三大方向：一是智能问答机器人，通过自然语言处理技术理解患者提问，提供7×24小时的标准化解答，覆盖“如何选择低盐饮食”“胰岛素注射部位轮换”等高频问题；二是风险预测模型，整合电子病历、可穿戴设备数据、生活方式信息，预测患者未来1-3年内并发症（如糖尿病肾病、脑卒中）风险，并提前介入干预；三是个性化干预方案生成，基于AI算法分析患者行为数据，动态调整传播策略——例如，对频繁漏服降压药的患者，系统自动推送“用药闹钟+家属提醒”功能，并辅以“漏服危害”的短视频教育。人工智能技术：从“经验判断”到“数据驱动”的决策升级以高血压管理为例，某三甲医院联合企业开发的AI随访系统，通过分析患者近3个月的血压波动数据，识别出“清晨高血压”高风险人群，随后通过智能语音外呼推送“晨起服药+晨练注意事项”的定制语音包。半年随访数据显示，该组患者的清晨血压达标率提升至78%，较常规随访组高23个百分点。这背后，AI的价值不仅在于效率提升（单次随访成本降低60%），更在于实现了“千人千面”的精准传播——不再是“告诉所有患者要规律用药”，而是“告诉这个患者为什么要在清晨服药”。大数据与云计算：构建“人群-个体”联动的精准传播网络慢性病管理从来不是孤立的个体行为，而是需要基于群体规律的循证实践。大数据与云计算技术的应用，使得“从群体中发现规律，用规律指导个体”成为可能。具体而言，其价值体现在两个层面：一是宏观层面的人群画像，通过整合区域电子健康档案、医保结算数据、公共卫生监测数据，绘制慢性病高危人群分布地图（如某地区糖尿病前期人群主要集中在久坐办公室职员和中老年人群），为政府制定针对性传播策略（如社区讲座、职场健康促进）提供数据支撑；二是微观层面的个体反馈优化，通过云平台实时汇聚来自不同医疗机构、可穿戴设备、健康APP的患者数据，形成“临床数据-行为数据-传播效果数据”的闭环，例如当某地区糖尿病患者对“糖尿病饮食”相关内容的点击率显著下降时，系统可自动提示内容老化，触发更新机制。大数据与云计算：构建“人群-个体”联动的精准传播网络我们在某省慢性病综合防控示范区建设中见证了这一价值：通过搭建省级慢性病大数据平台，当地卫健部门发现农村地区居民对“高血压并发症”的认知率仅为35%，显著低于城市居民的62%。为此，他们针对性开发了“方言版”并发症动画短视频，并通过乡村大屏、短视频平台推送。半年后，农村居民认知率提升至71%，而这一精准干预的起点，正是大数据揭示的“认知鸿沟”。（四）可穿戴设备与物联网：从“被动记录”到“主动干预”的行为闭环可穿戴设备（智能手环、动态血压计、连续血糖监测仪等）与物联网技术的结合，正在重构慢性病健康传播的“数据基础”与“干预逻辑”。传统健康传播依赖患者自报数据（如“我今天走了8000步”），但主观报告往往存在偏差；而可穿戴设备能够实现生理指标（血糖、血压、心率）和行为的客观、连续采集，这些数据不仅为医生提供决策依据，更通过实时反馈形成“行为-结果”的即时关联，强化患者的自我管理意识。大数据与云计算：构建“人群-个体”联动的精准传播网络例如，在慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者管理中，我们引入了“智能呼吸训练器+血氧仪”物联网系统：患者每日进行呼吸训练时，设备会实时监测潮气量、呼吸频率等数据，并通过蓝牙同步至手机端；当数据异常时，系统自动推送“调整呼吸节奏”的语音指导，同时将异常数据同步至家庭医生终端。某试点项目数据显示，使用该系统的COPD患者，急性加重发作次数较对照组减少47%，这得益于“实时数据反馈”让患者从“感觉良好时忽视管理”转变为“数据异常时主动干预”。（五）虚拟现实/增强现实（VR/AR）：从“抽象认知”到“具身体验”的教育革新慢性病管理的难点之一，在于患者对疾病风险和干预措施的认知往往停留在文字层面，缺乏“具身体验”。VR/AR技术的出现，通过构建沉浸式场景，让抽象的健康知识变得“可感知、可交互”。大数据与云计算：构建“人群-个体”联动的精准传播网络例如，在糖尿病并发症教育中，VR技术可模拟“糖尿病视网膜病变”患者的视野（如视物模糊、视野缺损），让患者直观感受“不控制血糖可能导致失重”的后果；在胰岛素注射教学中，AR眼镜可通过叠加虚拟注射角度、深度提示，帮助患者快速掌握正确操作。某医院内分泌科开展的“VR糖尿病教育体验项目”显示，参与VR体验的患者，对“并发症预防”重要性的认同度达92%，较传统视频教育组高35%，且3个月后的血糖监测依从性提升28%。这印证了“体验式传播”对认知和行为改变的独特价值——当患者“看到”不作为的后果，“学会”正确的方法，健康传播才能真正内化为行动自觉。大数据与云计算：构建“人群-个体”联动的精准传播网络（六）社交媒体与社群传播：从“孤独管理”到“同伴支持”的社会赋能慢性病管理是一场漫长的“马拉松”，患者的心理状态和行为动机往往受到同伴经历的影响。社交媒体（微信、微博、抖音等）和线上社群（如“糖友之家”“高血压交流群”）的应用，打破了地理限制，让患者能够找到“同路人”，通过经验分享、情感支持形成“同伴教育”网络。这种传播模式的独特性在于：信息来源的“去权威化”——患者更易接受“病友推荐”的饮食小技巧，而非单纯的说教；情感共鸣的“强连接性”——新患者通过“老病友”的成功案例获得信心，复发的患者通过群体倾诉缓解焦虑。但需要注意的是，社群传播也存在信息鱼龙混杂的风险。我们在调研中发现，未经过滤的社群中，约15%的内容存在“伪科学”（如“根治糖尿病的偏方”）。因此，专业机构需要主动介入，通过“社群管理员+专家顾问”的模式，引导科学讨论。例如，某三甲医院组织的“糖尿病线上病友社群”，由营养师、内分泌医生轮流值班，定期发布科普推文，解答群内疑问，一年内社群成员的血糖达标率提升至68%，且对健康信息的辨别能力显著提高。03创新技术在慢性病健康传播中的具体应用场景与效果分析创新技术在慢性病健康传播中的具体应用场景与效果分析技术的价值需在具体场景中落地。慢性病管理全周期包括预防、筛查、诊断、治疗、康复五个环节，每个环节的健康传播需求不同，创新技术的应用路径与效果也存在差异。结合近年的实践案例，我们从全周期视角展开分析，以更直观地呈现技术的“场景化价值”。预防环节：从“高危人群识别”到“早期行为干预”的前移慢性病的预防是“治未病”的关键，而健康传播的核心在于让高危人群（如糖尿病前期、高血压前期人群）认识到自身风险，并主动采取干预措施。在这一环节，创新技术的应用主要体现在“精准识别”和“行为激励”两方面。技术应用案例：某市疾控中心开发的“慢性病风险评估小程序”，用户只需填写年龄、BMI、饮食习惯、运动量等12项基本信息，系统即可基于机器学习模型生成糖尿病、高血压等疾病的风险评分（低、中、高）。对于高风险人群，小程序自动推送“个性化干预包”——如“每周3次快走计划”“低盐食谱清单”，并连接社区家庭医生提供线下指导。同时，通过“打卡积分兑换健康礼品”的机制，鼓励用户坚持健康行为。预防环节：从“高危人群识别”到“早期行为干预”的前移效果分析：该小程序上线1年，累计评估用户23万人次，识别出高风险人群3.7万人，其中62%接受了至少3个月的干预干预。随访数据显示，接受干预的人群中，32%转为低风险状态，而未干预的高风险人群仅11%风险降低。这表明，技术不仅能精准定位预防对象，更能通过持续激励推动行为改变，实现健康传播从“广而告之”到“精准滴灌”的转变。筛查环节：从“被动检测”到“主动发现”的效率提升慢性病的早期筛查是延缓疾病进展的重要手段，但传统筛查依赖医疗机构“坐等患者”的模式，覆盖率有限。创新技术通过“移动筛查+智能预警”的模式，让筛查走出医院，走进社区、家庭甚至工作场所。技术应用案例：“移动筛查车+AI辅助诊断系统”是当前基层筛查的典型模式。筛查车配备便携式超声仪、动态血压计、快速血糖检测仪等设备，数据实时上传至云端AI系统。系统可自动识别异常指标（如血压≥140/90mmHg、空腹血糖≥7.0mmol/L），并生成筛查报告；对于疑似患者，系统直接推送至附近社区卫生服务中心的家庭医生终端，由医生电话预约进一步确诊。筛查环节：从“被动检测”到“主动发现”的效率提升效果分析：某县域“移动筛查+AI”项目覆盖10个乡镇，3个月内完成5万余人次筛查，发现高血压患者3200例、糖尿病患者850例，筛查确诊率较传统门诊模式提高2.1倍（传统模式确诊率约8.5%，新模式达18.2%）。更重要的是，AI系统的应用将医生从“数据判读”中解放出来，专注于患者沟通和治疗方案制定，筛查效率提升60%。这背后，技术的核心价值在于“降低筛查门槛”和“提升诊断效率”，让更多患者“早发现、早干预”。诊断环节：从“信息不对称”到“医患共决策”的沟通革新慢性病的诊断往往涉及复杂的检查结果和治疗方案，传统医患沟通中，医生因时间有限难以详细解释，患者因专业术语难以理解，导致“信息不对称”和“治疗依从性差”的问题。创新技术通过“可视化沟通+共享决策平台”，让患者成为诊断过程中的“参与者”。技术应用案例：某医院心内科开发的“高血压共决策系统”，在患者确诊高血压后，系统自动调取患者的血压监测数据、靶器官损害检查结果（如心脏超声、尿常规），生成包含“动态血压曲线”“心脏结构示意图”等可视化报告的“患者版病历”。医生通过大屏展示报告，结合AI生成的“治疗方案推荐”（如“该患者适合ACEI类降压药，理由为合并微量白蛋白尿”），与患者共同制定治疗计划。患者可通过扫码获取报告全文，并在线记录用药反应。诊断环节：从“信息不对称”到“医患共决策”的沟通革新效果分析：该系统应用1年来，高血压患者的治疗依从性（按时服药率）从65%提升至83%，血压控制达标率从52%提升至71%。患者满意度调查显示，92%的患者认为“可视化报告让自己更理解病情”，88%的患者表示“参与决策让自己更愿意配合治疗”。这印证了，技术不仅是“信息传递工具”，更是“医患沟通的桥梁”——当患者从“被动接受者”转变为“主动决策者”，健康传播的效果才能真正落地。治疗环节：从“间断管理”到“连续管理”的动态监测慢性病治疗的核心是“长期管理”，而传统治疗模式依赖患者定期复诊，医生难以掌握患者在家的真实情况（如血压波动、用药依从性），导致“治疗断档”和“方案调整滞后”。创新技术通过“远程监测+智能干预”，实现治疗全周期的“连续管理”。技术应用案例：“远程血压监测管理系统”在社区高血压患者中的广泛应用：患者使用家用电子血压计每日测量血压，数据通过蓝牙自动上传至平台；平台设置“血压异常阈值”（如收缩压≥160mmHg或舒张压≥100mmHg），一旦触发，系统立即通过短信提醒患者复诊，并同步推送“近期饮食、运动回顾”供医生参考；医生每周通过平台查看所管辖患者的血压趋势，对异常患者进行电话随访或调整用药方案。治疗环节：从“间断管理”到“连续管理”的动态监测效果分析：某社区卫生服务中心应用该系统管理1200例高血压患者，1年后患者的血压控制达标率从41%提升至69%，因血压异常急诊入院率下降57%。医生的工作效率也显著提升：通过平台远程管理，人均管理患者数量从80例增至150例，且无需等待患者复诊即可掌握病情动态。这表明，技术通过“连接医院与家庭”，打破了治疗管理的时空壁垒，让“连续性”不再是口号。康复环节：从“机构依赖”到“居家康复”的能力赋权慢性病康复（如脑卒中后康复、COPD呼吸康复）需要长期、专业的指导，但传统康复依赖医疗机构，患者出院后往往因“康复知识不足”“缺乏监督”导致效果打折扣。创新技术通过“居家康复指导+远程评估”，让康复从“医院延伸至家庭”。技术应用案例：某康复医院开发的“脑卒中居家康复APP”，针对患者不同康复阶段（如卧期、坐期、步行期），提供视频化的康复训练动作（如关节活动度训练、平衡训练），患者通过手机摄像头跟随练习，APP的AI动作捕捉功能可实时纠正错误姿势（如膝盖内扣、腰部发力不当）；同时，患者每日上传训练视频和关节活动度数据，康复师每周进行一次远程评估，调整训练计划。康复环节：从“机构依赖”到“居家康复”的能力赋权效果分析：该APP应用6个月，纳入120例脑卒中患者，患者的Fugl-Meyer运动功能评分（评估肢体功能）平均提高28分，较传统居家康复组（提高15分）高近1倍；患者满意度调查显示，95%的患者认为“AI动作纠正让自己练得更放心”，89%的患者表示“远程评估避免了往返医院的麻烦”。这背后，技术的价值在于“降低康复门槛”和“提升训练规范性”——即使没有康复师在旁，患者也能获得“专业级”的居家指导。04慢性病健康传播创新技术应用效果的评估框架与方法慢性病健康传播创新技术应用效果的评估框架与方法技术的应用效果不能仅凭“感觉”判断，需要建立科学、系统的评估体系。作为行业从业者，我深刻体会到：没有评估的技术应用是“盲人摸象”，只有通过多维度的效果量化，才能验证技术价值、优化应用策略、指导资源投入。结合国内外实践经验，我们构建了“个体-医疗系统-社会”三维评估框架，并匹配了相应的评估方法。个体层面：健康素养、行为改变与临床结局的“铁三角”个体是健康传播的最终受体，技术应用效果的核心体现是个体健康水平的改善。这一层面的评估聚焦三个核心指标：1.健康素养提升：衡量患者获取、理解、应用健康信息的能力。评估工具可采用《慢性病健康素养量表》（如CHL），涵盖“信息理解能力”“自我管理能力”等维度；也可通过情景测试（如“请患者解释‘糖化血红蛋白7%意味着什么’”）直接评估。2.行为依从性改变：衡量患者对健康建议的执行程度。可通过“自报问卷+客观数据”结合评估：自报问卷如“过去1周您有多少天按医嘱服药？”，客观数据如可穿戴设备记录的运动时长、APP记录的血糖监测频率。3.临床结局改善：衡量技术应用对疾病控制指标的直接影响。包括“硬终点”（如并发个体层面：健康素养、行为改变与临床结局的“铁三角”症发生率、住院率、死亡率）和“软终点”（如血压、血糖、血脂等生化指标达标率）。案例说明：在“糖尿病AI管理APP”效果评估中，我们采用“CHL量表+用药依从性量表（MMAS-8）+糖化血红蛋白”组合工具：结果显示，使用3个月后，患者的CHL评分从（72.3±8.5）分提升至（89.6±6.2）分，用药依从性优秀率（MMAS-8≥8分）从35%提升至68%，糖化血红蛋白达标率（<7.0%）从41%提升至63%。这一“铁三角”的同步改善，印证了该APP对个体健康管理的综合价值。医疗系统层面：效率提升与资源优化的“双重价值”慢性病管理占我国医疗总支出的70%以上，技术应用对医疗系统的影响主要体现在“提效率、降成本”两方面。这一层面的评估指标包括：1.医疗资源利用效率：如人均门诊次数、住院天数、急诊率变化。技术应用的目标是通过“前端管理”减少“后端消耗”，例如远程血压监测若能降低高血压患者的急诊率，则证明其具有“成本效益”。2.医生工作负荷与满意度：如人均管理患者数量、文书工作时间、医患沟通满意度。技术应成为医生的“减负工具”而非“负担来源”，例如AI随访系统若能减少医生50%的重复性电话随访时间，且医生对“数据准确性”的满意度达80%以上，则说明其具有临床适用性。医疗系统层面：效率提升与资源优化的“双重价值”3.成本效益分析：计算技术应用的总成本（设备采购、维护、人员培训）与总收益（减少的住院费用、门诊费用、误工损失）的比值。若成本效益比（BCR）>1，则表明技术应用具有经济学价值。案例说明：某医院评估“AI辅助糖尿病教育”项目的系统价值：项目总成本为50万元（含AI系统开发、医生培训），实施1年后，糖尿病患者的平均住院天数从5.2天降至3.8天，人均住院费用减少3200元，全院节省住院成本约120万元；同时，医生用于健康教育的平均时间从15分钟/人次降至5分钟/人次，人均管理患者数量增加30%，医生满意度达85%。成本效益比BCR=120/50=2.4，远高于1，证明该项目在医疗系统层面具有显著价值。社会层面：健康公平、疾病负担与公众认知的“宏观影响”慢性病是重大的公共卫生问题，技术应用的社会效果体现在“促进健康公平、减轻社会负担、提升公众认知”三个维度。这一层面的评估需要结合政府数据与社会调研：1.健康公平性改善：比较技术应用前后不同人群（城乡、高低收入、不同教育水平）的慢性病管理差异。例如，若农村地区通过移动健康APP获得与城市居民相近的健康教育机会，则表明技术有助于缩小“健康鸿沟”。2.疾病社会负担减轻：通过“伤残调整寿命年（DALY）”等指标，评估技术应用对慢性病导致的早死和残疾的影响。DALY值降低越多，表明疾病社会负担减轻越显著。3.公众慢性病认知水平提升：通过全国性或区域性健康素养监测，评估公众对慢性病核社会层面：健康公平、疾病负担与公众认知的“宏观影响”心知识（如“高血压需长期服药”“糖尿病并发症可防可控”）的知晓率变化。案例说明：某省“慢性病健康传播数字惠民工程”实施2年后，第三方评估结果显示：农村地区居民高血压知识知晓率从45%提升至68%，与城市居民的差距从23个百分点缩小至9个百分点；全省因慢性病导致的DALY值下降12%，估算减少社会医疗支出约85亿元；全国健康素养监测数据显示，该省居民慢性病防治核心知识知晓率从51%提升至67%，高于全国平均水平（58%）。这些数据表明，技术应用不仅关乎个体健康，更能产生积极的社会溢出效应。05当前应用面临的挑战与优化路径当前应用面临的挑战与优化路径尽管创新技术在慢性病健康传播中展现出巨大潜力，但实践中仍面临“技术落地难、效果可持续弱、伦理风险高”等现实挑战。作为行业从业者，我们既要肯定技术的价值，也要正视问题，通过“技术-用户-制度”的协同优化，让创新真正服务于“以患者为中心”的慢性病管理目标。当前面临的主要挑战技术层面：数据安全与隐私保护的“紧箍咒”慢性病健康传播涉及大量敏感健康数据（如血压、血糖、基因信息），数据采集、传输、存储中的泄露风险始终存在。尽管《个人信息保护法》已实施，但基层医疗机构的技术防护能力薄弱，部分企业为追求商业利益过度收集数据，导致公众对“健康数据被滥用”的担忧加剧，进而影响技术接受度。当前面临的主要挑战用户层面：数字鸿沟与“技术排斥”的现实困境慢性病患者以老年人为主，而这一群体普遍存在“数字素养不足”问题：不会使用智能手机、不懂得辨别信息真伪、对智能设备有抵触心理。我们在调研中发现，65岁以上老年人中，仅38%能独立完成健康APP的注册和数据上传，而“不会用”直接导致技术覆盖“盲区”——真正需要长期管理的老年患者反而被排除在创新技术之外。当前面临的主要挑战系统层面：跨部门协作与标准缺失的“碎片化”困境慢性病管理涉及卫健、医保、民政、工信等多个部门，但目前各部门的数据平台（如电子健康档案、医保结算系统）尚未完全打通，“信息孤岛”现象突出。例如，社区卫生服务中心的血糖数据无法与上级医院的HIS系统实时同步，导致医生难以掌握患者的全周期管理情况。此外，健康传播技术的“效果评估标准”“数据接口标准”尚未统一，不同企业的产品之间难以兼容，增加了患者的使用成本。当前面临的主要挑战内容层面：“重技术轻内容”的“形式大于内容”倾向部分技术应用过度追求“功能炫酷”（如复杂的VR场景、AI互动界面），却忽视了健康传播的核心——“内容的专业性”与“患者的需求匹配度”。例如，某糖尿病APP虽然设计了精美的3D食物模型，但食物分类混乱（如将“芋头”归为蔬菜而非主食），导致患者误判碳水化合物摄入量，反而影响血糖控制。这种“重形式、轻内容”的倾向，本质上是技术本位思维对“患者需求”的偏离。优化路径与未来方向技术层面：构建“安全可信+智能普惠”的技术体系-强化数据安全防护：采用“联邦学习”“差分隐私”等技术，实现“数据可用不可见”；建立医疗机构、企业、患者的“数据权属共治机制”，明确数据采集、使用的边界与责任；定期开展数据安全审计，对违规行为“零容忍”。-开发“适老化”与“个性化”技术：针对老年人，开发“大字体、语音交互、简化操作”的健康APP；推出“一键呼叫”人工客服功能，解决数字鸿沟问题；针对不同文化程度、生活习惯的患者，提供“多模态”内容（如文字、视频、音频、图解），满足个性化需求。优化路径与未来方向用户层面：从“技术供给”转向“需求驱动”的传播设计-开展“数字素养”精准培训：依托社区家庭医生、志愿者团队，开展“一对一”或“小班化”的智能手机健康应用培训；制作“傻瓜式”操作手册（图文+二维码视频），方便患者随时查阅；将“数字技能”纳入老年健康服务包，提升老年人的技术使用能力。-建立“患者参与”的内容共创机制：邀请患者代表参与健康传播内容的设计与审核，确保内容“接地气、能理解、用得上”；例如，在糖尿病食谱设计中，让患者推荐“家乡菜的健康改良版