公卫健康管理平台的智慧化数据分析技术以多源数据整合为核心，通过前沿技术实现健康信息的深度挖掘与智能应用。其核心技术体系涵盖数据采集、清洗、整合、分析及应用全流程。

在数据采集层面，平台采用标准化协议无缝对接体检设备、门诊系统、检验影像设备及可穿戴终端，实现血压、血糖、心电图等结构化数据的实时传输，同时运用自然语言处理技术解析非结构化门诊病历，提取关键诊疗信息并转化为标准化字段，构建覆盖全生命周期的健康信息中枢。

数据清洗环节通过机器学习算法自动识别异常值、重复记录及逻辑矛盾数据，结合2000余条转换规则库实现胆固醇、血常规等300余项指标的自动归一化处理，确保数据质量。数据整合则依托联邦学习技术建立跨系统数据血缘体系，在隐私保护前提下完成电子健康档案、电子病历、公共卫生服务记录的关联映射，打破信息孤岛。

分析阶段，平台运用聚类算法对健康特征相似人群分类，挖掘数据内在联系；通过回归预测模型评估疾病风险，实现健康趋势动态预测；结合关联规则分析揭示疾病、症状、化验指标间的潜在联系，为个性化健康管理提供科学依据。

最终，平台将分析结果转化为可视化健康画像，涵盖基础生理指标、生活方式、心理状态等多维度信息，支持医生制定个性化诊疗方案、居民主动参与健康管理、管理部门优化资源配置，推动公共卫生服务向精准化、智能化转型。