噴灑溫陽中藥提取液”
的方案，同時調度維修團隊，2
小時內解決故障，青蒿損失率控制在
5%
以內，遠低于預期的
30%。
（二）標準化星際健康治理數據處理：統一格式，釋放價值
針對
“跨星球數據格式不統一、質量參差不齊”
的問題，構建
“自動清洗
-
標準轉換
-
質量校驗
-
分類存儲”
的標準化數據處理體系，確保數據能被高效分析與共享：
數據自動清洗與標準轉換
開發
“星際健康數據清洗系統”，對采集的原始數據進行
“異常值剔除（如溫度超過
1000c判定為異常）”“缺失值補全（基于歷史相似數據
ai
預測）”“格式統一（將所有數據轉換為
json
格式，字段名按《星際數據標準字典》統一）”。例如將
“火星基地的‘輻射強度’單位從‘radh’轉換為‘mgyh’，月球基地的‘中藥產量’單位從‘磅’轉換為‘公斤’”，系統處理效率達
100
萬條
分鐘，數據清洗準確率達
99%；
制定《星際健康治理數據標準字典》，明確
“字段定義（如‘中藥有效成分含量’指‘每
100g
中藥中目標成分的克數’）”“數據類型（如數值型、文本型、圖像型）”“精度要求（如整數保留
0
位小數，小數保留
2
位）”，字典覆蓋
1000
個核心數據字段，確保跨星球數據
“可比對、可融合”。標準實施后，數據格式沖突率從
40%
降至
1%。
數據質量校驗與分類存儲
建立
“數據質量多維度校驗模型”，從
“準確性（如中藥有效成分含量是否在合理范圍）”“完整性（如種植數據是否包含土壤、氣候、生長三要素）”“及時性（如風險數據是否在
10
分鐘內上傳）”
三個維度評分（滿分
100
分，≥85
分為合格），不合格數據觸發
“人工核驗通知”。模型使數據質量達標率從
70%
提升至
98%，因數據質量導致的治理失誤率下降
95%；
構建
“分布式數據存儲體系”，將數據按
“敏感度（高敏感：居民基因數據；中敏感：體質數據；低敏感：種植環境數據）”“使用頻率（高頻：實時監測數據；中頻：服務統計數據；低頻：歷史歸檔數據）”
分類存儲：高敏感數據加密存儲于
“星球本地節點”，僅授權人員可訪問；中敏感數據存儲于
“區域中心節點”，支持跨星球協同調用；低敏感數據存儲于
“全球共享節點”，向所有治理機構開放。體系使數據存儲成本降低
60%，訪問速度提升
80%。
案例：地球云南中藥基地上傳
“三七炮制數據”
至數字中臺，系統先通過清洗系統
“剔除‘炮制溫度
200c’的異常值（標準范圍
60-80c）”，補全
“缺失的輔料配比數據（基于歷史相似批次預測為‘黃酒
10%’）”，將單位從
“斤”
轉換為
“公斤”；接著校驗模型從
“準確性（多糖含量
18%，在
15-20%
合格范圍）”“完整性（包含設備、工藝、質量數據）”“及時性（10
分鐘內上傳）”
評分
92
分（合格）；最后按
“中敏感、中頻數據”
存儲于
“亞洲區域節點”，火星基地因
“三七采購需求”
可申請調用該數據，實現跨星球中藥質量比對。
（三）智能化星際健康治理數據分析：挖掘價值，生成智慧
針對
“跨星球數據量大、人工分析效率低”
的問題，開發
“ai
驅動的多維度分析模型”，從數據中挖掘
“治理規律、風險隱患、優化方向”，為智慧決策提供支撐：
生態種植數據分析模型
研發
“種植環境
-
產量關聯模型”，通過
ai
分析歷史數據，建立
“土壤、氣候參數與草藥產量”
的對應關系（如
“土壤有機質含量每提升
1%，薄荷產量增加
8%”“輻射強度超過
300mgyh，青蒿有效成分下降
15%”）。模型每月更新一次，納入新的種植數據，在火星
“新綠洲”
社區，模型預測
“下月土壤氮含量將降至
0.08%，會導致黃芪減產
20%”，提前推送
“施加中藥渣有機肥”
的方案；
開發
“病蟲害
ai
識別模型”，通過分析
“草藥葉片照片、生長環境數據”，自動識別
“病蟲害類型（準確率
98%）”“傳播風險（高
中
低）”“傳統醫藥防治方案（如‘蚜蟲用薄荷精油噴灑，每周
2
次’）”。模型在月球
“廣寒宮”
基地，成功識別出
“罕見的‘低重力霉菌’”，推送
“艾草提取液熏蒸”
方案，病蟲害控制時間從
72
小時縮短至
24
小時。
中藥炮制數據分析模型
構建
“炮制工藝
-
質量優化模型”，ai
分析
“設備參數、工藝步驟與中藥質量”
的關系，找出
“最優炮制方案”（如
“黃芪切片厚度
2mm、微波溫度
65c、時間
30
分鐘，多糖含量最高達
18%”）。模型可根據
“中藥品種、星球環境”
自動調整參數，在木星探測站，模型為
“超低溫環境”
優化出
“炮制溫度提升至
70c、時間延長
5
分鐘”
的方案，中藥有效成分損失率從
20%
降至
5%；
開發
“炮制設備故障預警模型”，通過分析
“設備運行數據（溫度波動、噪音變化）”，提前
24
小時預測
“故障類型（如‘加熱管老化’‘轉速傳感器失靈’）”“影響范圍（如‘會導致下批次中藥炮制不合格’）”，同時推送
“維修方案
+
備用設備調度建議”。模型使設備故障導致的炮制中斷率從
15%
降至
1%。
健康服務數據分析模型
研發
“居民體質
-
服務適配模型”，ai
分析
“居民體質數據（氣虛、陰虛等）、生活習慣（如艙外作業頻率）、星球環境”，自動推薦
“個性化健康服務方案”（如
“火星輻射環境下的氣虛體質居民，推薦‘黃芪飲
+
艾灸足三里穴，每周
3
次’”）。模型在土星
“泰坦”
基地，使健康服務有效率從
80%
提升至
98%，居民滿意度達
99%；
開發
“服務資源優化模型”，通過分析
“服務人次、等待時間、人員設備配置”，自動生成
“健康師排班計劃
+
設備調配方案”（如
“周一至周五上午增加
2
名艾灸師，調撥
3
臺便攜艾灸儀至社區服務點”）。模型在海王星
“深藍守護”
基地，使服務等待時間從
2
小時縮短至
30
分鐘，資源利用率提升
60%。
風險防控數據分析模型
構建
“多維度風險預判模型”，ai
整合
“環境、設備、人群數據”，預判未來
1-7
天的
“健康風險（如‘太陽風暴導致輻射風險、微生物污染風險’）”，準確率達
99%。在火星
“奧林匹斯山”
社區，模型提前
72
小時預警
“強輻射風險”，推送
“抗輻射中藥儲備
+
居民體質強化調理”
方案，風險導致的健康損傷率下降
95%；
開發
“風險處置效果評估模型”，通過分析
“風險處置前后的數據變化（如輻射強度下降幅度、居民癥狀改善率）”，評估
“方案有效性（如‘抗輻射中藥使輻射損傷標志物下降
60%，判定為有效’）”，同時生成
“優化建議（如‘下次可增加艾灸命門穴，增強防護效果’）”。模型使風險處置優化率達
80%，同類風險復發率下降
90%。
案例：數字中臺對
“月球‘虹灣’基地的中藥種植數據”
進行智能化分析
——
種植關聯模型發現
“土壤
ph
值從
6.5
升至
7.8（堿性增強）”，導致
“月薄荷有效成分含量下降
12%”；病蟲害識別模型通過葉片照片，發現
“薄荷葉片出現‘低重力蚜蟲’，傳播風險高”；風險預判模型預測
“未來
3
天將有寒潮，溫度降至
-
50c，會加劇蚜蟲擴散”。綜合分析后，中臺生成
“施加酸性中藥渣有機肥（降低
ph
值至
6.5）+
薄荷精油噴灑（滅蚜
s