公衛體檢系統核實異常數據通常基于以下一些原理和方法：
1、醫學參考值范圍：
每種體檢指標都有其對應的正常參考值范圍，這是通過大量正常人群的樣本數據統計分析得出的。例如，成年人的空腹血糖正常范圍一般是 3.9 - 6.1mmol/L。公衛體檢系統會將體檢者的各項指標與相應的參考值進行比對，若超出或低于該范圍，就可能被標記為異常數據。
2、邏輯校驗：
利用指標之間的邏輯關系來判斷數據的合理性。例如，舒張壓通常低于收縮壓，若體檢數據中出現舒張壓高于收縮壓的情況，系統會認為這是不符合邏輯的異常數據。再如，身高和體重之間也存在一定的關聯，通過體重指數（BMI）= 體重（kg）÷ 身高（m）2 的公式來計算，若得出的 BMI 值與身高、體重數據不匹配，也會被視為異常。
3、數據對比分析：
與體檢者自身的歷史體檢數據進行對比。如果某個體檢指標在本次體檢中出現較大幅度的變化，且超出了正常波動范圍，系統會將其作為異常數據進行提示。例如，某人的血壓在過去幾年一直保持在正常范圍內，但本次體檢時血壓突然大幅升高，就會引起系統的關注。
也會將個體數據與同年齡、同性別等群體的平均數據或常見數據分布進行對比。如果某個體檢者的某項指標明顯偏離所在群體的平均值或常見分布范圍，可能被認定為異常。比如，在某一年齡段的男性群體中，平均血紅蛋白水平為 130 - 175g/L，若某男性的血紅蛋白值遠低于或遠高于這個范圍，系統會將其視為異常數據。
4、算法模型：
一些公衛體檢系統會采用機器學習或其他算法模型來識別異常數據。這些模型會學習大量的正常和異常體檢數據模式，通過對新數據的特征提取和分析，判斷其是否符合正常模式。例如，通過建立神經網絡模型，對多項體檢指標進行綜合分析，能夠發現一些隱藏在數據中的異常模式，即使單個指標可能看似正常，但多個指標的組合表現出異常特征時，系統也能識別出來。
5、數據完整性和準確性校驗：
系統會檢查數據是否完整，是否存在缺失值或錯誤錄入的情況。例如，體檢報告中某項必填指標沒有數據，或者錄入的數值明顯不符合實際情況，系統會將其視為異常并進行提示。同時，對于一些關鍵指標，系統可能會進行多次驗證和核對，以確保數據的準確性。
通過以上多種原理和方法的綜合運用，公衛體檢系統能夠較為準確地核實異常數據，為后續的健康評估和干預提供可靠的依據。
