在基层公共卫生服务场景中，公卫健康一体机通过多层级算法模型与动态校准机制，构建起高效的数据异常值处理体系，为健康管理决策提供可靠依据。其核心处理逻辑涵盖数据采集、预处理、异常识别与修正四大环节。

数据采集阶段，设备采用高精度传感器阵列与冗余采样策略。生物电阻抗传感器、光电传感器等核心模块同步采集多组原始数据，通过时间戳标记实现毫秒级同步。系统对同一生理指标进行3次重复采样，若三次检测值的标准差超过阈值，则自动触发二次检测流程，从源头降低异常数据产生概率。

预处理环节，设备运用滑动窗口滤波与中值滤波算法。针对血压、血氧等时序数据，系统以5秒为窗口单位计算动态均值，剔除瞬时干扰信号；对体脂率、骨密度等静态指标，采用中值排序法保留中间值，消除极端异常点。同时，设备内置环境补偿模型，实时监测温度、湿度等环境参数，自动修正传感器漂移误差。

异常识别阶段，系统部署基于机器学习的混合检测模型。通过孤立森林算法识别全局离群点，利用长短期记忆网络捕捉时序数据中的突变模式。针对不同检测项目建立动态阈值库，例如将血压异常值判定标准与受检者年龄、性别参数关联，提升识别准确性。

修正环节，设备采用加权平均与插值法结合策略。对轻度异常数据，系统赋予其较低权重后与历史数据融合计算；对严重异常值，则通过三次样条插值法基于相邻正常数据点进行拟合修正。所有修正操作均生成审计日志，供医护人员复核确认，确保数据处理过程可追溯。