在基层公共卫生服务数字化转型中，手提式公卫健康一体机通过多维度技术融合，构建起覆盖生理指标、环境因素与行为模式的健康风险识别体系。该设备依托高精度传感器阵列与智能算法模型，实现从数据采集到风险预警的全流程智能化管理。

设备搭载的生物电阻抗、光电传感等技术可同步采集血压、血糖、心电图、体脂率等20余项生理指标，毫秒级数据传输技术确保检测结果实时上传至云端平台。系统内置孤立森林算法与长短期记忆网络（LSTM）组合模型，前者通过构建随机决策树快速识别血压、血糖等单一指标的异常值，后者针对心电、血氧等时序数据捕捉心率变异性的突变模式。两种算法并行运行，交叉验证结果，将误判率控制在5%以内。

动态阈值调整机制是风险识别的核心。系统结合用户年龄、性别、疾病史等参数，建立个性化预警标准。例如，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。当收缩压连续3次测量值超过个体基线20%，或血糖日间波动超过30%时，系统自动触发预警。

多组学数据交叉验证进一步强化识别精度。若血压超标时同步存在心率过快或内脏脂肪超标，系统将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。环境参数补偿模型实时修正传感器误差，在高温高湿环境下降低体脂率测量中电阻值的权重，确保静态指标检测误差率低于3%。