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智能算法融合，实现对个体健康风险的实时追踪与精准预警，成为构建全周期健康管理体系的核心技术支撑。

一、时间序列算法实现趋势动态建模

设备内置滑动窗口滤波与长短期记忆网络（LSTM）混合模型，对连续采集的血压、血糖、血氧等指标进行时序分析。系统以5秒为窗口计算动态均值，剔除瞬时干扰信号，同时捕捉血压昼夜节律、血糖波动等长期趋势。例如，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，自动触发预警并生成变化曲线图，辅助医生识别高血压靶器官损害或糖尿病前期风险。

二、多模态数据融合提升分析全面性

通过特征金字塔网络实现生理信号与环境数据的跨维度关联。在心电图分析中，系统结合心率变异性数据过滤运动伪影，确保心律失常检测准确率；在体脂率测量中，整合身高、体重、年龄等参数，将误差控制在0.5%以内。这种技术有效减少单一指标误判，提升复杂场景下的数据可靠性。

三、机器学习模型驱动风险智能识别

基于百万级临床数据训练的混合算法，可自动识别异常指标组合模式。针对心血管疾病风险，系统综合血压、血脂、心电图等数据，通过非极大值抑制技术过滤干扰信号，准确识别心肌缺血、房颤等异常波形。当检测到血氧饱和度骤降且心率异常升高时，模型立即启动“黄金4分钟”倒计时，同步推送急救信息至签约医生终端。