評估公衛體檢系統異常數據實時監測模型的效果，可從準確性、穩定性、效率等多方面進行考量，以下是具體的評估指標和方法：
一、評估指標
1、準確性指標
準確率：表示預測為異常的數據中，真正異常數據的比例。
召回率：指實際異常的數據中，被模型正確預測為異常的比例。
F1 值：是準確率和召回率的調和平均數，綜合考慮了兩者的平衡，F1 值越高，說明模型的準確性越好。
2、穩定性指標
模型方差：通過多次運行模型，觀察模型在不同數據集或不同時間段上的性能波動情況。計算每次運行得到的評估指標（如準確率、召回率等）的方差，方差越小，說明模型越穩定。
魯棒性：評估模型在面對噪聲數據、數據缺失或數據分布變化等情況時的性能表現。例如，向原始數據中添加一定比例的隨機噪聲，或者故意刪除部分數據，然后觀察模型的準確率、召回率等指標的變化情況。如果指標變化較小，說明模型具有較好的魯棒性。
3、效率指標
檢測延遲：指從數據產生到模型檢測出異常并發出預警的時間間隔。通過記錄多個數據樣本的檢測時間，計算平均檢測延遲。檢測延遲越短，說明模型的實時性越好，能夠更快地發現異常數據。
資源利用率：包括模型運行時占用的計算資源和內存資源等。可以使用系統監控工具來監測模型在運行過程中的資源占用情況，評估模型是否在資源有限的情況下能夠高效運行。
二、評估方法
交叉驗證：將數據集劃分為多個子集，每次用一部分子集作為訓練集，其余子集作為測試集，多次訓練和測試模型，然后綜合評估模型在不同測試集上的性能指標，以得到較為穩定和準確的評估結果。常見的交叉驗證方法有 K - 折交叉驗證、留一法交叉驗證等。
與專家判斷對比：邀請醫學專家對一部分體檢數據進行人工判斷，確定其中的異常數據，然后將模型的檢測結果與專家判斷進行對比。可以計算模型與專家判斷的一致性程度，如 Kappa 系數等，來評估模型的準確性和可靠性。
長期跟蹤評估：在實際應用中對模型進行長期跟蹤，觀察模型在不同時間段、不同季節以及面對不同人群時的性能表現。分析模型的性能是否隨著時間的推移而下降，或者是否對某些特定人群或情況存在偏差，以便及時對模型進行調整和優化。
