健康数据预警主要采用以下几种技术：
红外热成像技术
通过高精度传感器接收人体远红外辐射能，利用计算机图像和大数据智能分析处理技术，对人体组织器官的代谢热变化进行实时监测预警。这种技术具有早期预警的优势，能够在疾病形成病灶之前发现潜在的健康问题。
智能健康预警技术
基于机器学习和数据分析技术，对人们的健康状况进行实时监测和预警。该技术通过分析海量健康数据，利用机器学习算法对数据进行学习和优化，从而得出预测结果，并及时预警可能的健康问题。
健康风险评估系统
通常应用人体的电阻抗检测成像技术，通过快速扫描测量和采集人体阻抗及电位的实时数据，并传输给系统处理器。经处理分析后，形成人体组织内电阻抗分布的3D图像和检测结果，以此作为健康风险评估的依据，并提供早期预警。
基于人体移动轨迹大数据分析的健康状况预警技术
通过对人体移动轨迹的大数据分析，预测个体的健康状况。这种技术可以结合环境信息，分析不同环境下个体的健康状况，并提供预警。
基于AI数字人的健康管理方法及系统
利用数字孪生技术构建AI数字人，将用户的病历数据和实时体征数据传输至数字孪生平台。通过神经网络，将用户的实时体征数据由所在地的环境信息迁移至出行地的环境信息中，实现健康状况的可视化和提前预判。
数据挖掘技术
通过关联分析、聚类分析、异常检测等方法，发现健康数据之间的潜在联系和规律，建立预测模型，预测疾病的发展趋势和患者的健康状况。
基于生理学和心理学相关算法的肿瘤风险评估技术
通过分析视频中人体的生物特征及其向量数据，结合生理学和心理学相关的算法建模，得出个体的身心健康状态，并基于这些状态指标进行肿瘤风险评估。
这些技术的应用能够实现对健康数据的实时监测、分析和预警，从而提高人们的健康意识和自我保护能力。建议根据具体应用场景和需求，选择合适的技术手段进行健康数据预警系统的开发和应用。