公共卫生体检管理系统检测并归类采集到的健康数据主要通过以下几个步骤实现：

1、数据收集与清洗：

系统首先通过用户输入、设备自动上传或与其他系统接口对接等方式收集健康数据。

数据清洗是去除重复、错误或不完整的数据，确保数据的准确性和可靠性。

2、数据解析与标准化：

系统对收集到的原始数据进行解析，将其转化为系统可识别和处理的格式。

标准化是将数据按照统一的度量单位和标准格式进行转换，以便于后续的数据分析和比较。

3、分类与标签化：

根据数据类型和属性，系统将数据分类，例如：生理指标、生化指标、影像学数据等。

对数据进行标签化，为每个数据项打上相应的标签，如“血压”、“血糖”等，方便后续的数据检索和分析。

4、数据分析与挖掘：

系统利用数据分析工具和技术，对归类后的数据进行统计分析、趋势预测等。

数据挖掘可以帮助系统发现数据之间的关联性和模式，为健康风险评估和预测提供依据。

5、数据可视化：

系统通过图表、报表等形式将数据可视化，使用户能够直观地了解自身或群体的健康状况。

可视化也有助于用户发现数据中的异常和变化，及时采取相应的健康管理措施。

6、数据存储与管理：

系统将处理后的数据存储在安全可靠的数据库中，确保数据的长期保存和可追溯性。

数据管理包括数据的备份、恢复、权限控制等，确保数据的安全性和完整性。

7、数据更新与同步：

随着时间的推移，用户的健康数据会不断更新，系统需要定期同步和更新数据，确保数据的时效性和准确性。

对于多来源的数据，系统还需要进行数据整合和去重，避免数据冗余和不一致。

通过以上步骤，公共卫生体检管理系统可以有效地检测并归类采集到的健康数据，为后续的健康评估、疾病预防和健康管理提供有力支持。