公衛體檢系統數據智能挖掘分析需遵循標準化流程，通過多環節技術處理與邏輯推演，從海量體檢數據中提煉有效信息。其核心流程可概括為以下五個關鍵步驟：
一、數據采集與整合
數據來源：整合公衛體檢系統中個體基礎信息、生理指標、生活方式問卷及歷年體檢報告等多維度數據，同時可接入電子病歷、醫保結算等關聯數據，形成全周期健康檔案。
技術手段：通過 ETL技術對分散在不同系統的數據進行清洗，統一數據格式，并通過唯一標識實現個體數據的跨期關聯，構建結構化數據倉庫。
二、數據預處理
缺失值處理：采用均值填充、回歸模型預測等方法填補體檢指標的缺失值，或通過邏輯判斷剔除無效數據。
**異常值檢測**：運用 Z-score 法、箱線圖等統計學方法識別離群值，結合人工復核修正，確保數據準確性。
特征工程：對原始數據進行特征構造、離散化及歸一化處理，提升數據對模型的適用性。
三、智能分析與建模
描述性分析：通過統計圖表直觀展示群體健康特征，如某地區 60 歲以上人群高血壓患病率達 52%，肥胖人群占比 38%。
預測性建模：
機器學習算法：運用 Logistic 回歸預測慢病患病風險，采用隨機森林算法識別關鍵影響因素。
時間序列分析：通過 ARIMA 模型追蹤個體指標變化趨勢，預警病情進展。
聚類分析：基于生活方式與健康指標，將人群劃分為不同亞型，實現精準分層管理。
四、結果解讀與可視化
醫學驗證：數據挖掘結果需經公共衛生專家與臨床醫生聯合驗證，排除算法偏差導致的偽關聯。
可視化呈現：通過商業智能工具生成交互式圖表，如區域慢病熱點地圖、個體健康趨勢儀表盤，輔助決策者快速理解數據洞察。
風險預警：設置閾值觸發預警機制，如當某社區糖尿病患病率較去年同期增長超 15% 時，系統自動生成預警報告并推送至衛生管理部門。
五、應用轉化與反饋迭代
干預實施：將分析結果轉化為具體行動，如針對高危人群推送個性化健康處方，為基層醫療機構制定群體干預方案。
效果評估：對比干預前后關鍵指標變化，運用統計學方法驗證措施有效性。
模型優化：根據實際應用反饋數據，調整算法參數或納入新變量，持續提升模型預測精度，形成 “分析 - 應用 - 再分析” 的閉環。
公衛體檢數據智能挖掘通過上述流程，實現從原始數據到可執行洞察的轉化，為慢病防治、健康管理及公共衛生決策提供科學、動態的技術支撐。
