在基层公共卫生数据管理中，逻辑矛盾数据严重影响服务决策准确性。公卫健康管理平台通过构建多维度校验体系与智能纠错机制，系统性破解这一难题。

平台建立动态规则引擎，整合医学知识图谱与业务逻辑规范，形成覆盖诊疗、公卫、管理等领域的校验规则库。针对患者基本信息，系统自动比对身份证号、出生日期、年龄等字段，当出现身份证号显示35岁但年龄字段为40岁的矛盾时，立即触发预警并锁定异常数据。在诊疗记录层面，规则引擎实时监测血压、血糖等生理指标与诊断结论的关联性，若检测到高血压患者未标注用药记录却显示血压正常的情况，系统将自动标记为可疑数据。

为提升纠错效率，平台采用机器学习算法构建矛盾数据识别模型。通过分析历史数据中的矛盾模式，模型可自主识别非常规矛盾组合，如同一患者同日不同机构的血常规报告显示血红蛋白值差异超过临床合理范围时，系统不仅标记异常，还能根据医疗机构等级、检测设备精度等因素，智能评估数据可信度等级。

在处理流程上，平台实施“标记-审核-修正”闭环管理。系统对矛盾数据自动添加可视化标识，推送至数据管理员终端。管理员通过调阅原始记录、联系采集人员核实等方式完成人工复核，确认错误后启动修正流程，同步更新关联数据链。所有操作均留存审计日志，确保数据治理可追溯。

目前，该技术方案使基层机构数据逻辑错误率显著下降，为公共卫生服务精准化提供了可靠的数据基石。