建立公卫体检系统异常数据实时监测模型时，选择合适的算法需要综合考虑数据特点、检测目标、性能要求等多个因素，以下是具体的分析：

1、数据特点

数据类型：如果数据是数值型，像血压、血糖等连续型指标，基于统计的方法，如 3σ 原则较为合适，它通过计算数据的均值和标准差来确定异常范围。若数据是图像型，如 X 光片、B 超图像，则深度学习中的卷积神经网络（CNN）更擅长提取图像特征以检测异常。当数据是文本型，例如体检报告中的文字描述，自然语言处理技术，如循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）可用于分析文本语义来判断是否存在异常信息。

数据分布：若数据呈现出明显的聚类结构，聚类分析算法可将数据分为不同的簇，离群点可被视为异常数据，如 K - means 算法。若数据分布较为复杂，存在大量噪声和离群点，孤立森林算法这种基于树的方法能有效处理，它通过随机划分数据空间来孤立异常点。

数据量：对于海量数据，可采用基于分布式计算的算法，如 Hadoop、Spark 等框架支持的算法，能在大规模数据集上进行高效处理。对于小规模数据，一些简单的统计方法或传统机器学习算法，如局部异常因子算法（LOF），计算成本较低且能快速得到结果。

2、检测目标

异常类型：如果要检测的是数据中的突发异常，如某个体检者的某项指标突然大幅偏离历史数据，基于滑动窗口的统计方法或孤立森林算法能及时捕捉到这种变化。若是要发现数据中的周期性异常，如某些疾病在特定季节或时间段容易出现异常指标，时间序列分析算法，如 ARIMA 模型可能更合适，它可以分析数据的周期性和趋势性来检测异常。

检测精度要求：若对异常检测的精度要求较高，希望尽可能减少误报和漏报，深度学习算法通常具有更强的建模能力和特征提取能力，能在大量标注数据的支持下实现高精度的异常检测。但如果对检测速度要求较高，且允许一定的误报率，一些简单的启发式算法或基于统计阈值的方法可能更适合，它们能快速给出检测结果。

3、性能要求

实时性：公卫体检系统需要实时监测异常数据，因此算法的实时性至关重要。像流计算框架如 Apache Flink、Apache Kafka 等支持的算法，能够对实时流入的数据进行快速处理，满足实时性要求。例如，使用 Flink 的 CEP（复杂事件处理）功能可以实时检测体检数据中的复杂模式和异常情况。

可扩展性：随着公卫体检系统数据量的不断增加和业务的扩展，算法需要具有良好的可扩展性。分布式机器学习算法，如基于参数服务器的分布式深度学习算法，能够方便地扩展到大规模集群上，处理海量数据。同时，一些开源的大数据分析平台，如 Hadoop 生态系统，提供了丰富的工具和算法库，便于实现算法的扩展和优化。

4、业务背景和成本

医学知识融合：公卫体检系统的异常数据检测需要结合医学知识和临床经验。一些基于规则的算法可以将医学专家的经验转化为规则，如根据不同年龄段、性别设定不同的指标正常范围，当数据超出这些范围时判定为异常。此外，也可以将医学知识融入到机器学习算法的特征工程中，提高算法的准确性和可解释性。

成本因素：包括计算成本、存储成本和人力成本等。如果计算资源有限，应选择计算复杂度较低的算法，避免使用过于复杂的深度学习模型，以免造成计算资源的浪费和检测延迟。同时，算法的实现和维护需要一定的技术人员，选择易于理解和维护的算法可以降低人力成本。例如，传统的机器学习算法相对深度学习算法来说，模型结构和训练过程较为简单，更容易被技术人员掌握和维护。