評估公衛(wèi)體檢系統(tǒng)異常數(shù)據(jù)實時監(jiān)測模型的效果，可從準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性、效率等多方面進行考量，以下是具體的評估指標(biāo)和方法：
一、評估指標(biāo)
1、準(zhǔn)確性指標(biāo)
準(zhǔn)確率：表示預(yù)測為異常的數(shù)據(jù)中，真正異常數(shù)據(jù)的比例。
召回率：指實際異常的數(shù)據(jù)中，被模型正確預(yù)測為異常的比例。
F1 值：是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，綜合考慮了兩者的平衡，F(xiàn)1 值越高，說明模型的準(zhǔn)確性越好。
2、穩(wěn)定性指標(biāo)
模型方差：通過多次運行模型，觀察模型在不同數(shù)據(jù)集或不同時間段上的性能波動情況。計算每次運行得到的評估指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率等）的方差，方差越小，說明模型越穩(wěn)定。
魯棒性：評估模型在面對噪聲數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)缺失或數(shù)據(jù)分布變化等情況時的性能表現(xiàn)。例如，向原始數(shù)據(jù)中添加一定比例的隨機噪聲，或者故意刪除部分?jǐn)?shù)據(jù)，然后觀察模型的準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)的變化情況。如果指標(biāo)變化較小，說明模型具有較好的魯棒性。
3、效率指標(biāo)
檢測延遲：指從數(shù)據(jù)產(chǎn)生到模型檢測出異常并發(fā)出預(yù)警的時間間隔。通過記錄多個數(shù)據(jù)樣本的檢測時間，計算平均檢測延遲。檢測延遲越短，說明模型的實時性越好，能夠更快地發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)。
資源利用率：包括模型運行時占用的計算資源和內(nèi)存資源等?？梢允褂孟到y(tǒng)監(jiān)控工具來監(jiān)測模型在運行過程中的資源占用情況，評估模型是否在資源有限的情況下能夠高效運行。
二、評估方法
交叉驗證：將數(shù)據(jù)集劃分為多個子集，每次用一部分子集作為訓(xùn)練集，其余子集作為測試集，多次訓(xùn)練和測試模型，然后綜合評估模型在不同測試集上的性能指標(biāo)，以得到較為穩(wěn)定和準(zhǔn)確的評估結(jié)果。常見的交叉驗證方法有 K - 折交叉驗證、留一法交叉驗證等。
與專家判斷對比：邀請醫(yī)學(xué)專家對一部分體檢數(shù)據(jù)進行人工判斷，確定其中的異常數(shù)據(jù)，然后將模型的檢測結(jié)果與專家判斷進行對比?？梢杂嬎隳Ｐ团c專家判斷的一致性程度，如 Kappa 系數(shù)等，來評估模型的準(zhǔn)確性和可靠性。
長期跟蹤評估：在實際應(yīng)用中對模型進行長期跟蹤，觀察模型在不同時間段、不同季節(jié)以及面對不同人群時的性能表現(xiàn)。分析模型的性能是否隨著時間的推移而下降，或者是否對某些特定人群或情況存在偏差，以便及時對模型進行調(diào)整和優(yōu)化。
