便携式公卫健康一体机在风险评估环节采用多层级智能算法体系，通过数据融合与动态分析实现精准健康预警。其核心算法涵盖以下层面：

1. 机器学习混合检测模型

设备部署孤立森林算法与长短期记忆网络（LSTM）的组合模型。孤立森林通过构建随机决策树快速识别全局离群点，适用于血压、血糖等单一指标的异常筛查；LSTM则针对心电、血氧等时序数据，捕捉连续测量中的突变模式，如心率变异性的异常波动。两种算法并行运行，交叉验证结果以提高识别准确率。

2. 动态阈值关联分析

系统建立基于人口统计学特征的动态阈值库。例如，血压异常判定标准会结合用户年龄、性别参数动态调整：60岁以上人群的收缩压阈值较30岁群体放宽10mmHg；糖尿病患者血糖预警值则根据病程阶段分层设置。这种个性化阈值模型使风险评估更贴合个体健康特征。

3. 多模态数据融合推理

设备集成多组学数据交叉验证机制。当血压超标时，系统会同步分析心率变异性、体脂率等关联指标：若同时存在心率过快或内脏脂肪超标，则提升心血管风险评级；若其他指标正常，则标记为偶发性波动并降低预警级别。这种多维度关联分析有效减少误判。

4. 环境自适应补偿算法

内置环境参数补偿模型实时修正传感器漂移。通过温湿度传感器监测环境条件，自动调整生物电阻抗法测量的体脂率数据：在高温高湿环境下，系统会降低电阻值权重，避免水分蒸发导致的测量误差。该算法使静态指标检测误差率控制在3%以内。

这些算法通过实时处理10余项生理参数，构建起覆盖急性风险预警与慢性病趋势预测的双重防护体系，为基层健康管理提供智能化决策支持。