本研究利用机器学习分析血清代谢物对糖尿病肾病的影响，开发了XGBoost预测模型，AUC值达到0.966，识别出C2、C5DC等重要生物标志物。同时，研究探讨了糖尿病眼病的检测，使用卷积神经网络实现94%的准确率，展示了机器学习在眼科疾病预测中的应用潜力。