基于人工智能的糖尿病早期诊断模型研究

通过人工智能算法,研究人工智能技术在糖尿病早期诊断方面的应用效果。方法 选取200例患者作为实验对象,其中100例为实验组,100例为对照组。实验组采用人工智能进行糖尿病早期诊断,对照组则采用常规检测方法。主要观察两组患者尿蛋白六项指标——TRF、IgG、RBP、β2-MG、ACR、α1-MG,然后分别记录。同时,还对病人的肾脏损伤程度进行分析,并记录检测的阳性例数及准确率。结果 实验组各项指标的值在横向比较中都显著高于对照组,所有P值均小于0.006,差异有统计学意义。并且,各项尿蛋白指标都与肾脏损伤水平有正相关性,且联合检测的诊断准确率高达97%。结论 人工智能在糖尿病早期诊断中的应用效果显著,尤其是在尿蛋白六项指标的检测方面,相比传统方法,其准确率大大提高,可以为临床提供更为精准的糖尿病早期诊断依据。