评估公卫体检系统的数据智能挖掘分析模型准确性，需从数据质量、模型性能、临床价值、泛化能力四个维度切入，结合定量指标与实际场景验证，确保模型可靠可用。以下是简洁易懂的评估方法：

一、基础数据质量评估

1、数据完整性校验

检查关键字段缺失率（如年龄、性别、血压、血糖等必填项），要求缺失率＜5%。

示例：若糖尿病预测模型中 “空腹血糖” 字段缺失 20% 数据，需补填或剔除该样本，避免模型学习错误规律。

2、逻辑合理性验证

用医学常识过滤异常值：如 “年龄＜0 岁”“收缩压＞300mmHg” 等明显错误数据，直接标记为无效。

交叉验证关联字段：如 “身高 150cm、体重 200kg” 的 BMI 计算值（88.9）虽数学正确，但远超医学合理范围，需核查数据录入误差。

二、临床价值验证

1、专家经验校验

邀请公卫医师 / 临床专家评估模型输出的特征重要性：

例如，模型将 “腰围” 列为糖尿病高危因素（符合医学常识），而若将 “体检当天心情” 列为重要特征，则可能存在数据混杂或过拟合。

验证预测结果的因果逻辑：如模型提示 “佩戴口罩频率高→肺癌风险低”，需排除 “疫情期间体检人群更注重健康” 的混杂因素，而非直接认定口罩防护的因果关系。

2、实际干预效果测试

在小范围人群中按模型建议进行干预（如对模型判定的 “高血压高风险人群” 开展健康管理），对比干预组与对照组的结局差异：

若干预组高血压发病率下降 15%，而对照组无变化，说明模型具备临床指导价值；若差异不显著，则需怀疑模型有效性。

三、泛化能力测试

1、跨时间验证

用历史数据训练模型（如 2020-2022 年体检数据），测试其对未来数据的预测能力（如 2023 年新体检人群）：

若模型在历史数据中准确率 90%，但在 2023 年数据中仅 70%，提示可能存在数据分布漂移（如新增体检项目导致指标变化），需更新模型。

2、跨人群验证

在不同特征人群中测试模型：

用城市人群数据训练的模型，需在农村人群中验证（关注年龄、医疗条件差异）；

用成年人体检数据训练的模型，需在青少年群体中测试（避免误将 “年龄相关指标” 作为普适特征）。

四、简易评估流程建议

初步筛查：先通过数据质量检查（缺失率、异常值）和基础性能指标（准确率、AUC-ROC）剔除明显无效模型。

深度验证：对通过初步筛查的模型，结合专家经验与跨人群测试，排除 “数据巧合” 导致的虚高指标。

动态跟踪：模型上线后，每月监控实时预测误差，若连续 2 个月指标下降超 5%，触发重新训练。