以下是一些可用于公卫体检系统异常数据实时监测的先进技术：

1、大数据分析技术：可对海量公卫体检数据进行实时分析。通过建立数据模型，能发现数据中的异常模式和趋势。例如，利用聚类分析算法，将相似体检数据聚类，快速识别出偏离聚类中心的数据点，即可能的异常数据；还可通过关联规则挖掘，发现不同指标间的潜在关联，如血压与体重、血糖与饮食习惯等，当这些关联出现异常时及时预警。

2、人工智能与机器学习算法

（1）深度学习算法：如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）等，可用于处理体检数据中的图像、文本等复杂信息。例如，通过 CNN 分析 X 光片、B 超图像等，自动识别异常影像特征；利用 LSTM 对体检报告中的文本信息进行分析，提取关键症状和诊断结果，判断是否存在异常。

（2）异常检测算法：一类专门用于识别数据中异常点的算法。例如，孤立森林算法，通过构建随机森林，将数据点孤立出来，快速识别出那些与大多数数据点不同的异常数据；局部异常因子算法（LOF）则通过计算数据点的局部密度，判断其是否为异常点，对于公卫体检中一些指标的异常波动能有效检测。

3、实时数据流式处理技术：如 Apache Kafka、Apache Flink 等，可对实时流入公卫体检系统的数据进行快速处理和分析。数据以流的形式不断进入系统，这些技术能够在数据流动过程中实时进行异常检测，一旦发现异常数据，立即触发提醒机制，实现对异常数据的秒级响应。

4、物联网技术：借助物联网设备，如可穿戴健康监测设备、智能体检仪器等，实时采集体检者的生理数据，并直接传输到公卫体检系统。例如，智能手环可实时监测心率、运动步数、睡眠质量等数据，智能血压计、血糖仪等可在测量后自动将数据上传至系统。通过对这些实时、连续的数据进行分析，能及时发现体检者身体状况的异常变化。

5、区块链技术：区块链技术可确保数据的安全性和不可篡改，保证异常数据监测的准确性。在公卫体检系统中，可将体检数据记录在区块链上，每个数据块包含一定时间内的体检数据信息，通过哈希算法和共识机制确保数据的完整性和真实性。当数据被篡改时，系统能够及时发现并发出警报，同时也能为异常数据的追溯提供可靠依据。

6、云计算技术：云计算提供了强大的计算能力和灵活的资源配置，可支持公卫体检系统异常数据的实时监测。通过云计算平台，系统能够根据实时数据量和计算任务的复杂程度，动态调整计算资源，确保大数据分析、人工智能算法等复杂计算能够快速、高效地运行，从而实现对异常数据的实时处理和分析。同时，云计算还支持多用户、多终端的访问，方便医护人员随时随地查看异常数据提醒和相关报告。