以下是一些可用于公衛體檢系統異常數據實時監測的先進技術：
1、大數據分析技術：可對海量公衛體檢數據進行實時分析。通過建立數據模型，能發現數據中的異常模式和趨勢。例如，利用聚類分析算法，將相似體檢數據聚類，快速識別出偏離聚類中心的數據點，即可能的異常數據；還可通過關聯規則挖掘，發現不同指標間的潛在關聯，如血壓與體重、血糖與飲食習慣等，當這些關聯出現異常時及時預警。
2、人工智能與機器學習算法
（1）深度學習算法：如卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）及其變體長短期記憶網絡（LSTM）等，可用于處理體檢數據中的圖像、文本等復雜信息。例如，通過 CNN 分析 X 光片、B 超圖像等，自動識別異常影像特征；利用 LSTM 對體檢報告中的文本信息進行分析，提取關鍵癥狀和診斷結果，判斷是否存在異常。
（2）異常檢測算法：一類專門用于識別數據中異常點的算法。例如，孤立森林算法，通過構建隨機森林，將數據點孤立出來，快速識別出那些與大多數數據點不同的異常數據；局部異常因子算法（LOF）則通過計算數據點的局部密度，判斷其是否為異常點，對于公衛體檢中一些指標的異常波動能有效檢測。
3、實時數據流式處理技術：如 Apache Kafka、Apache Flink 等，可對實時流入公衛體檢系統的數據進行快速處理和分析。數據以流的形式不斷進入系統，這些技術能夠在數據流動過程中實時進行異常檢測，一旦發現異常數據，立即觸發提醒機制，實現對異常數據的秒級響應。
4、物聯網技術：借助物聯網設備，如可穿戴健康監測設備、智能體檢儀器等，實時采集體檢者的生理數據，并直接傳輸到公衛體檢系統。例如，智能手環可實時監測心率、運動步數、睡眠質量等數據，智能血壓計、血糖儀等可在測量后自動將數據上傳至系統。通過對這些實時、連續的數據進行分析，能及時發現體檢者身體狀況的異常變化。
5、區塊鏈技術：區塊鏈技術可確保數據的安全性和不可篡改，保證異常數據監測的準確性。在公衛體檢系統中，可將體檢數據記錄在區塊鏈上，每個數據塊包含一定時間內的體檢數據信息，通過哈希算法和共識機制確保數據的完整性和真實性。當數據被篡改時，系統能夠及時發現并發出警報，同時也能為異常數據的追溯提供可靠依據。
6、云計算技術：云計算提供了強大的計算能力和靈活的資源配置，可支持公衛體檢系統異常數據的實時監測。通過云計算平臺，系統能夠根據實時數據量和計算任務的復雜程度，動態調整計算資源，確保大數據分析、人工智能算法等復雜計算能夠快速、高效地運行，從而實現對異常數據的實時處理和分析。同時，云計算還支持多用戶、多終端的訪問，方便醫護人員隨時隨地查看異常數據提醒和相關報告。
