公卫体检系统数据融合的技术难点主要包括以下几个方面：

一、数据采集与整合问题

设备兼容性：公卫体检系统需要处理来自多种不同医疗设备的体检数据，这些设备可能使用不同的数据格式和标准。因此，系统需要具备强大的数据解析和转换能力，以确保能够准确、完整地采集和整合这些数据。

软件系统接口：体检车内的软件系统与公卫平台可能存在接口不兼容的问题。由于软件厂商不同，双方需要在技术接口上进行协调，以实现数据的无缝对接。然而，在实际操作中，可能会遇到价格谈不拢、接口标准不统一或软件厂商倒闭消失等难题。

二、数据预处理与匹配

数据预处理：在数据融合之前，需要对收集到的原始数据进行预处理，包括去除噪声、干扰和异常值，以及进行数据清洗、格式转换和单位统一等。这一步骤对于提高数据质量和后续的数据分析至关重要。

数据匹配：由于数据可能来自不同的数据源，系统需要基于共同的数据字段或标识符（如用户ID、姓名、身份证号等）进行匹配。匹配过程需要确保相同或相关的数据项能够正确对应起来，以支持后续的数据融合和分析。

三、数据融合算法与技术

算法选择：数据融合涉及将来自不同数据源、不同类型的数据进行综合分析和处理。在选择融合算法时，需要考虑数据的类型、结构、规模和融合目标等因素，以确保算法的有效性和准确性。

技术实现：数据融合可以在不同的层次上进行，如像元级融合、特征级融合和决策级融合。每个层次都有其特定的技术要求和实现难度，需要系统具备相应的技术实力和经验。

四、数据安全与隐私保护

数据安全性：在数据融合过程中，需要确保数据的安全性，防止数据泄露或被恶意攻击。系统需要采用适当的存储技术和加密措施来保护数据的安全性和隐私性。

隐私保护：由于公卫体检系统涉及个人健康数据，因此在数据融合时需要严格遵守相关法律法规和隐私政策，确保个人隐私得到妥善保护。

公卫体检系统数据融合的技术难点涉及数据采集与整合、数据预处理与匹配、数据融合算法与技术以及数据安全与隐私保护等多个方面。为了克服这些难点，系统需要具备强大的技术支持和丰富的实践经验，以确保数据融合的有效性和准确性。