公卫体检系统的数据初筛是确保数据质量的第一道关口，主要通过规则校验、自动标记和快速过滤三步实现，核心是用技术手段快速识别明显错误或异常数据，减少人工复核压力。以下是具体流程和方法：

一、基础规则校验：识别 “硬错误”

系统预先设置基础逻辑规则，对新录入或整合的数据自动扫描，快速筛出 “一眼错” 问题：

1、身份信息校验：

检查身份证号格式、姓名与性别逻辑；

排除重复记录。

2、数值范围校验：

对血压、血糖、身高、体重等指标设置医学合理区间：

例：收缩压通常＞90mmHg 且＜260mmHg，若数据显示 “收缩压 60mmHg” 或 “300mmHg”，直接标记为 “异常值”；

身高不可能为负数或超过 3 米，体重不可能超过 500 公斤，超出范围的数据自动标红提示。

3、必填项检查：

强制校验 “姓名、身份证号、体检日期、主要体检指标” 是否完整，缺失关键项的记录会被系统拦截，无法进入下一步分析流程。

二、智能标记：圈出 “可疑数据”

除了基础规则，系统还会通过统计分析或机器学习模型识别潜在问题，标记需要人工进一步核查的 “软异常”：

1、异常值标记：

用统计学方法计算指标的正常波动范围，偏离均值 3 倍标准差的数据会被标记为 “极端值”；

对比同人群基线数据。

2、逻辑冲突标记：

跨指标关联检查：

例：BMI= 体重（kg）÷ 身高（m）²，若录入 “身高 1.6 米、体重 60 公斤”，但 BMI 计算结果显示 “18.3”（正常），而诊断栏却填 “肥胖”，系统会标记 “诊断与指标矛盾”；

性别与疾病逻辑：女性记录 “前列腺异常”、男性记录 “子宫肌瘤” 等明显错误，直接标红提示。

3、历史数据对比：

调取同一居民过往体检记录，若某项指标突然剧烈变化，标记为 “数据突变需核查”。

三、快速过滤：分层处理问题数据

初筛后的数据会按问题严重程度自动分类，引导后续处理：

1、直接剔除类：

完全无效数据，系统自动删除并记录原因。

2、待修正类：

可通过简单修正解决的问题，系统将问题推送至数据录入端，要求限期修正后重新提交。

3、待复核类：

需人工判断的复杂问题，自动转入人工复核队列，按 “危急值优先” 原则排序。

四、技术工具辅助：提升初筛效率

系统会整合多种工具强化初筛能力：

1、自然语言处理：自动识别文本字段中的错误；

2、图像识别：扫描纸质体检表时自动校验手写数字清晰度，对模糊数据标记 “需人工核对原图”；

3、实时预警：对初筛发现的危急值，立即触发短信或系统通知，提醒公卫人员优先处理。