在基层公共卫生服务数字化转型中，智慧公卫健康一体机通过多维度技术融合构建起高效数据清洗体系，为精准健康管理提供可靠数据支撑。其数据清洗流程涵盖缺失值处理、异常值识别、格式标准化、逻辑校验四大核心环节。

针对缺失值问题，设备采用动态策略处理机制。对缺失率低于5%的关键指标，优先使用多重插补技术，结合历史数据与业务规则填充缺失值；对缺失率超20%的非关键字段，则启动数据回溯流程，通过关联其他检测设备或用户健康档案补充数据。例如，当血压数据缺失时，系统自动调用同时间段心电图数据中的心率变异参数进行辅助推断。

异常值识别环节部署双引擎校验系统。初级引擎采用IQR四分位距算法，对血压、血糖等连续变量进行初步筛选；高级引擎运用孤立森林模型，通过机器学习识别复杂模式下的异常波动。当检测到收缩压突降30%且伴随心率异常时，系统立即触发二次验证流程，结合用户历史基线数据确认是否为真实危急值。

格式标准化模块实现跨设备数据融合。针对不同品牌血压计、血糖仪采集的原始数据，系统自动统一时间戳格式、单位换算标准及编码规则。例如，将毫米汞柱与千帕单位自动转换，确保多源数据可比性。逻辑校验环节则通过业务规则引擎，对年龄与生理指标、用药记录与检测结果等关联数据进行交叉验证，消除数据矛盾。